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.
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.
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.
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.
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.
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał Data Lakehouse w Microsoft Fabric w kontekście biznesowym, warto zastosować się do następujących wskazówek:
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.
Wdrożenie Data Lakehouse w Microsoft Fabric przynosi organizacjom liczne korzyści w kontekście transformacji AI opartej na sztucznej inteligencji:
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.
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.
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.
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.