Firmy potrzebują elastycznych, skalowalnych i zintegrowanych rozwiązań, które pozwolą na pracę z danymi różnego typu i pochodzenia.
Transformacja cyfrowa AI wymaga nie tylko technologii, ale też zmiany kultury organizacyjnej, gdzie decyzje podejmowane są w oparciu o fakty, a nie intuicję. Sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem tej transformacji, umożliwiając wydobywanie wartości z ogromnych zbiorów danych.
Jednak wyzwaniem pozostaje efektywne zarządzanie danymi - od ich gromadzenia, przez przechowywanie, po analizę. Nowoczesna architektura danych to fundament, na którym buduje się przewagę konkurencyjną, innowacyjne produkty i usługi.
W odpowiedzi na te potrzeby Microsoft wprowadził Data Lakehouse w ramach platformy Fabric - rozwiązanie, które łączy najlepsze cechy tradycyjnych jezior danych i hurtowni danych, wspierając organizacje w budowaniu kultury opartej na danych i wykorzystaniu pełnego potencjału AI.
Co to jest Data Lakehouse
Data Lakehouse to innowacyjne podejście do architektury danych, które łączy najlepsze cechy dwóch tradycyjnych rozwiązań: Data lake (jeziora danych) i data warehouse (hurtowni danych). Aby zrozumieć koncepcję Data Lakehouse, warto cofnąć się do historii ewolucji systemów analitycznych.
Pierwotnie firmy polegały na hurtowniach danych - wysoce ustrukturyzowanych repozytorium, które oferowały doskonałą wydajność zapytań SQL i niezawodność, ale były kosztowne i miały ograniczoną elastyczność. Wraz z rozwojem big data, pojawiły się jeziora danych - rozwiązania zapewniające tanie przechowywanie ogromnych ilości nieustrukturyzowanych i półustrukturyzowanych danych. Jednak jeziora danych często cierpiały na problemy z jakością danych, brakiem transakcyjności i ograniczonymi możliwościami wykonywania zapytań.
Data Lakehouse pojawił się jako odpowiedź na te wyzwania, oferując "najlepsze z obu światów". W 2019 roku firma Databricks zaproponowała ten termin, a koncepcja szybko zyskała na popularności.
Jak działa Data Lakehouse? Jego podstawą jest przechowywanie danych w formatach otwartych (najczęściej Delta Lake, oparty na Parquet) w skalowalnym magazynie obiektowym. Na tych plikach nakładana jest warstwa metadanych, która zapewnia funkcje podobne do hurtowni danych: transakcyjność ACID, egzekwowanie schematu i wersjonowanie. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać z zalet obu podejść: skalowalności i elastyczności jeziora danych oraz struktury, wydajności i niezawodności hurtowni danych.
Data Lakehouse umożliwia wykonywanie tradycyjnych zapytań SQL, a jednocześnie wspiera zaawansowane analizy, uczenie maszynowe i przetwarzanie strumieniowe na tych samych danych - bez konieczności ich kopiowania czy transformacji. To podejście eliminuje silosy danych, redukuje duplikację i znacząco obniża całkowity koszt posiadania infrastruktury danych.
Lakehouse w Microsoft Fabric
Microsoft Fabric Lakehouse to nowoczesna implementacja koncepcji Data Lakehouse, stanowiąca integralną część ujednoliconej platformy analitycznej Microsoft Fabric. Jest to kompleksowe rozwiązanie do przechowywania, zarządzania i analizowania zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych w jednym miejscu, wykorzystujące format Delta Lake jako standard.
Kluczową cechą Data Lakehouse w Fabric jest wykorzystanie OneLake - ujednoliconego magazynu danych opartego na Azure Data Lake Storage Gen2. OneLake zapewnia wszystkim komponentom Fabric dostęp do tych samych danych bez konieczności ich kopiowania czy przenoszenia, co eliminuje silosy informacyjne i znacząco redukuje koszty.
Lakehouse w Fabric automatycznie tworzy warstwę obsługi poprzez generowanie punktu końcowego analizy SQL oraz domyślnego modelu semantycznego podczas tworzenia. Ta przełomowa funkcjonalność pozwala użytkownikom pracować bezpośrednio na tabelach Delta w jeziorze danych, zapewniając płynne i wydajne doświadczenie - od pozyskiwania danych aż po raportowanie.
W kontekście AI, Lakehouse w Fabric oferuje szereg zaawansowanych możliwości. Dzięki integracji z silnikiem Apache Spark, umożliwia wykonywanie zaawansowanych analiz, uczenia maszynowego i przetwarzania danych przy użyciu różnych języków (Python, Scala, SQL). Użytkownicy mogą tworzyć i wdrażać modele ML bezpośrednio w środowisku Fabric lub w Microsoft Azure AI Foundry, wykorzystując dane przechowywane w Lakehouse bez konieczności ich eksportowania.
Fabric Lakehouse wspiera również funkcję Microsoft Copilot, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do wspomagania użytkowników w zadaniach analitycznych. Copilot może pomóc w generowaniu kodu, optymalizacji zapytań, tworzeniu wizualizacji i interpretacji wyników, czyniąc zaawansowaną analitykę dostępną dla szerszego grona użytkowników.
Architektura medalionowa (bronze-silver-gold) wspierana przez Fabric Lakehouse doskonale nadaje się do projektów AI, umożliwiając stopniowe oczyszczanie i wzbogacanie danych - od surowych (bronze), przez zwalidowane (silver), po wysoce przetworzone (gold), gotowe do zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego.
Dla kogo jest Data Lakehouse w Fabric?
Data Lakehouse w Microsoft Fabric jest rozwiązaniem stworzonym z myślą o szerokim spektrum odbiorców, łącząc przystępność z zaawansowanymi możliwościami. Jest idealny dla organizacji każdej wielkości, które chcą usprawnić swoją infrastrukturę danych i wyeliminować silosy informacyjne.
- Dla dyrektorów technologicznych i IT stanowi atrakcyjną opcję, pozwalającą zredukować całkowite koszty posiadania oraz uprościć zarządzanie środowiskiem analitycznym.
- Inżynierowie danych docenią elastyczność Lakehouse, mogąc korzystać zarówno z podejścia niskokodowego (pipelines/dataflows), jak i opartego na kodzie (notebooks/Spark).
- Analitycy biznesowi i specjaliści ds. danych zyskują intuicyjny dostęp do danych poprzez znane interfejsy SQL i Power BI, bez konieczności poznawania złożonych technologii big data.
Co istotne, Lakehouse w Fabric jest również dostępny dla osób nietechnicznych, dzięki przyjaznemu interfejsowi i funkcjom "przeciągnij i upuść", które upraszczają pracę z danymi. To rozwiązanie demokratyzujące dostęp do zaawansowanej analityki, jednocześnie zapewniając wysoką wydajność i skalowalność oczekiwaną przez specjalistów.
Jak najlepiej wykorzystać Data Lakehouse w biznesie?
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał Data Lakehouse w Microsoft Fabric w kontekście biznesowym, warto zastosować się do następujących wskazówek:
- Wdrażaj architekturę medalionową (bronze-silver-gold) - organizuj dane w warstwy o rosnącym poziomie rafinacji, co usprawni proces od surowych danych po zaawansowane analizy.
- Wykorzystaj automatyczne wykrywanie i rejestrację tabel - funkcja ta znacząco przyspiesza proces inżynierii danych, automatycznie walidując i rejestrując pliki w metastore.
- Integruj różnorodne źródła danych - korzystaj z ponad 200 natywnych konektorów Fabric do łączenia się z systemami wewnętrznymi i zewnętrznymi bez konieczności duplikowania danych.
- Łącz tradycyjne analizy SQL z zaawansowanymi technikami - wykorzystuj punkt końcowy analizy SQL do standardowych raportów oraz notebooki Spark do zaawansowanych analiz i uczenia maszynowego.
- Wdrażaj analizy w czasie rzeczywistym - wykorzystuj zdolność Lakehouse do obsługi danych strumieniowych, umożliwiając szybką reakcję na zmieniające się warunki biznesowe.
- Buduj demokratyczne środowisko analityczne - udostępniaj dane różnym zespołom poprzez intuicyjne interfejsy, eliminując silosy informacyjne i wspierając kulturę decyzji opartych na danych.
W jakich innych systemach jest wykorzystywany Data Lakehouse?
Koncepcja Data Lakehouse zyskała popularność w wielu wiodących rozwiązaniach analitycznych poza Microsoft Fabric. Najbardziej znanym przykładem jest Databricks Lakehouse Platform, która była pionierem w tej dziedzinie i stanowi bezpośrednią konkurencję dla Fabric. Rozwiązanie to również bazuje na formacie Delta Lake, łącząc możliwości jezior i hurtowni danych.
Innym istotnym graczem jest Snowflake, który mimo że tradycyjnie klasyfikowany jako hurtownia danych w chmurze, wprowadził funkcje Snowpark i Snowflake Data Marketplace, zbliżające go do koncepcji Lakehouse. Amazon Web Services oferuje podobne rozwiązanie w postaci Amazon Redshift Spectrum, pozwalające na zapytania SQL bezpośrednio do danych w Amazon S3.
Google Cloud Platform rozwija BigQuery Omni, które podobnie łączy zalety jezior i hurtowni danych. Również rozwiązania open source, takie jak Apache Iceberg czy Project Nessie, implementują kluczowe aspekty architektury Lakehouse. Ta popularność świadczy o transformacyjnym potencjale Data Lakehouse jako nowego standardu w analityce danych.
Jakie są korzyści z wykorzystania Data Lakehouse w transformacji AI firmy?
Wdrożenie Data Lakehouse w Microsoft Fabric przynosi organizacjom liczne korzyści w kontekście transformacji AI opartej na sztucznej inteligencji:
- Ujednolicony magazyn danych - eliminuje silosy informacyjne i duplikację danych, zapewniając jedną wersję prawdy dla modeli AI.
- Obsługa różnorodnych formatów danych - umożliwia wykorzystanie zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych (tekst, obrazy, dźwięk) w procesach uczenia maszynowego.
- Skalowalność i elastyczność - pozwala na przetwarzanie ogromnych ilości danych niezbędnych do trenowania zaawansowanych modeli AI.
- Optymalizacja kosztów - redukuje całkowity koszt posiadania infrastruktury danych dzięki eliminacji redundancji i wykorzystaniu wydajnych formatów przechowywania.
- Integracja z narzędziami AI - zapewnia bezpośrednie połączenie z bibliotekami Python, frameworkami ML i usługami AI Microsoftu.
- Demokratyzacja dostępu do AI - umożliwia szerszemu gronu pracowników wykorzystanie zaawansowanych analiz poprzez intuicyjne interfejsy.
- Przyspieszenie wdrażania modeli - skraca czas od pomysłu do wdrożenia rozwiązań AI dzięki ujednoliconej platformie.
- Zgodność i zarządzanie - zapewnia mechanizmy śledzenia pochodzenia danych i zarządzania wersjami modeli, kluczowe dla odpowiedzialnego AI.
W jaki sposób Data Lakehouse integruje się z innymi modułami Microsoft Fabric?
Data Lakehouse stanowi centralny element ekosystemu Microsoft Fabric, integrując się płynnie z pozostałymi modułami platformy, co tworzy spójne i kompleksowe środowisko analityczne. Ta integracja eliminuje tradycyjne bariery między różnymi etapami pracy z danymi, umożliwiając organizacjom budowanie wydajnych potoków analitycznych end-to-end.
W kontekście inżynierii danych, Lakehouse współpracuje z komponentem Data Factory, który umożliwia orkiestrację procesów ETL/ELT i przepływów danych. Dzięki temu inżynierowie mogą budować złożone pipeline'y zasilające Lakehouse danymi z różnorodnych źródeł. Dataflows Gen2 pozwalają na wizualne projektowanie transformacji, które następnie zapisują wyniki bezpośrednio w tabelach Delta w Lakehouse.
Z perspektywy nauki o danych, Lakehouse integruje się z środowiskiem Data Science, oferując dostęp do notebooków Spark, gdzie naukowcy danych mogą przeprowadzać zaawansowane analizy i budować modele ML wykorzystując Python, Scala czy R. Modele te mogą być następnie wdrażane i zarządzane w ramach tego samego ekosystemu.
W obszarze analityki biznesowej, automatycznie generowany punkt końcowy analizy SQL Lakehouse zapewnia bezpośrednie połączenie z Power BI w Microsoft Fabric. Analitycy mogą tworzyć raporty i dashboardy korzystając z funkcji DirectLake, która umożliwia zapytania bezpośrednio do danych w formacie Delta, bez konieczności ich kopiowania czy agregowania.
Komponent Real-Time Analytics pozwala na integrację danych strumieniowych z Lakehouse, umożliwiając analizy w czasie rzeczywistym i szybkie reagowanie na zmieniające się warunki biznesowe.
Co istotne, wszystkie te komponenty korzystają z wspólnego magazynu danych OneLake, eliminując potrzebę przemieszczania czy duplikowania danych między różnymi narzędziami. Ujednolicony model bezpieczeństwa i zarządzania zapewnia spójne uprawnienia i polityki dostępu w całym ekosystemie, upraszczając administrację i zwiększając bezpieczeństwo danych.
Dzięki tej głębokiej integracji, Data Lakehouse w Fabric umożliwia płynny przepływ pracy od pozyskiwania danych, przez ich transformację i analizę, aż po wizualizację i podejmowanie decyzji biznesowych - wszystko w ramach jednej, spójnej platformy.
Czym jest Microsoft Fabric
Microsoft Fabric to kompleksowa, zintegrowana platforma danych i analityki stworzona z myślą o przedsiębiorstwach poszukujących prostego, a zarazem wszechstronnego rozwiązania do gromadzenia, przetwarzania i analizy informacji. Platforma działa w modelu SaaS (Software as a Service), co zapewnia łatwość użytkowania i wysoką skalowalność oraz bezpieczeństwo.
Kluczowym założeniem platformy jest unifikacja zasobów i usług w jednym spójnym środowisku. Zamiast integrować rozwiązania od różnych dostawców, Microsoft Fabric oferuje ujednolicony stos technologiczny bazujący na chmurze Microsoft Azure, który usprawnia pracę zarówno zespołom biznesowym, jak i specjalistom IT.
Dane w Microsoft Fabric są przechowywane w OneLake – centralnym repozytorium, eliminującym konieczność korzystania z wielu, często rozproszonych magazynów danych. Dzięki temu firmy mogą efektywniej zarządzać dostępem, zachowywać spójność danych i zapewniać zgodność z przepisami.
Wbudowane mechanizmy sztucznej inteligencji (AI) pomagają lepiej rozumieć dane i wykorzystywać je w usługach Microsoft Azure AI Services i konkretnych zastosowaniach – od raportowania w czasie rzeczywistym po zaawansowane modelowanie uczenia maszynowego dostępne w Microsoft Azure AI Foundry.
Jednym z najbardziej innowacyjnych elementów platformy jest Microsoft 365 Copilot, integralna część Fabric. Copilot to asystent oparty na generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), który automatyzuje rutynowe zadania, uzupełnia braki w wiedzy specjalistycznej i podpowiada optymalne operacje na danych. W rezultacie użytkownicy mogą szybciej tworzyć raporty, formułować zapytania i wdrażać procesy inżynierii danych, bez potrzeby pisania złożonych skryptów.
Co więcej, Copilot analizuje kontekst danych i dostosowuje sugestie do specyficznych potrzeb biznesowych. W efekcie organizacje korzystające z Microsoft Fabric, wspartego przez Copilot zyskują zintegrowane środowisko do sprawnego łączenia danych z różnorodnych źródeł jak np. Microsoft Dynamics 365 CRM, projektowania zaawansowanych potoków analitycznych i wykorzystywania algorytmów uczenia maszynowego oraz gotowych dużych (LLM) i małych modeli (SLM) w codziennej pracy.
Ta spójna platforma znacząco redukuje koszty administracyjne, przyspiesza wdrożenia nowych projektów w Power Platform i Microsoft Copilot Studio oraz efektywnie wspiera zespoły na każdym szczeblu w maksymalnym wykorzystaniu potencjału informacji.
Zwrot z inwestycji wdrożenia ujednoliconej platformy danych Microsoft Fabric
Raport Forrester - The Total Economic Impact™ Of Microsoft Fabric (TEI) pokazuje, że Microsoft Fabric zapewnia 379% zwrotu z inwestycji (ROI) w ciągu trzech lat przy 9,79 mln USD NPV. Analizując firmę o przychodach na poziomie 5 mld USD, Fabric zwiększył produktywność inżynierów danych o 25% (1,8 mln USD oszczędności), zwiększył wydajność analityków biznesowych o 20% (4,8 mln USD oszczędności) i wygenerował 3,6 mln USD zysków dzięki lepszym decyzjom.
Oszczędności infrastrukturalne osiągnęły 779 tys. USD, a retencja pracowników poprawiła się o 8%. Zunifikowana platforma integruje inżynierię danych, magazynowanie, naukę i analizę w czasie rzeczywistym, eliminując silosy. Model SaaS i intuicyjny interfejs umożliwiają dostępność danych w całej organizacji, wspierając strategie oparte na danych, wynika z badania Forrester TEI zleconego przez Microsoft.
Podsumowanie
Microsoft Fabric Data Lakehouse reprezentuje przełomowe podejście do zarządzania i analizy danych, które może fundamentalnie zmienić sposób, w jaki organizacje wykorzystują swoje zasoby informacyjne. Łącząc elastyczność i skalowalność jezior danych z ustrukturyzowanym charakterem i wydajnością hurtowni danych, Fabric oferuje ujednoliconą platformę, która eliminuje tradycyjne silosy informacyjne, redukuje duplikację danych i znacząco obniża całkowite koszty posiadania infrastruktury analitycznej.
Dla decydentów biznesowych, Data Lakehouse w Fabric oznacza przyspieszenie transformacji cyfrowej z AI i budowy kultury opartej na danych. Rozwiązanie to demokratyzuje dostęp do zaawansowanej analityki, umożliwiając szerszemu gronu pracowników odkrywanie wartościowych spostrzeżeń bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy technicznej. Jednocześnie, dla zespołów IT i data science, oferuje zaawansowane możliwości, wydajność i skalowalność niezbędne do realizacji najbardziej wymagających projektów analitycznych i AI.
W erze, gdy dane stają się strategicznym zasobem, a decyzje oparte na faktach kluczem do konkurencyjności, Microsoft Fabric i Data Lakehouse jawi się jako strategiczna inwestycja. Organizacje, które wcześnie adoptują tę technologię i rozwiązania Microsoft AI, zyskują nie tylko efektywne narzędzie analityczne, ale przede wszystkim fundament pod budowę nowoczesnego, inteligentnego przedsiębiorstwa - gotowego na wyzwania i możliwości, jakie niesie gospodarka cyfrowa.
