Nowoczesna architektura danych to fundament, na którym buduje się przewagę konkurencyjną, innowacyjne produkty i usługi. Aby skutecznie wykorzystać potencjał danych, firmy muszą nie tylko wdrażać odpowiednie technologie jak Microsoft Fabric, ale również budować kulturę organizacyjną opartą na danych.
Transformacja AI to nie tylko zmiana technologiczna – to przede wszystkim zmiana sposobu myślenia i podejmowania decyzji. W centrum tej zmiany znajdują się dane, ludzie i sztuczna inteligencja. Dane dostarczają informacji, ludzie je interpretują, a AI pomaga odkrywać niewidoczne wzorce i automatyzować procesy.
Ta triada stanowi siłę napędową nowoczesnych organizacji, które dążą do większej efektywności, lepszego zrozumienia klientów i szybszego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe.
Co to jest nowoczesna architektura danych
Nowoczesna architektura danych to kompleksowe podejście i systemy zarządzania informacjami, które ewoluowały na przestrzeni lat, aby sprostać rosnącym wymaganiom biznesowym i technologicznym. Historia tej ewolucji to fascynująca podróż od uporządkowanych struktur do elastycznych ekosystemów, które są w stanie obsłużyć dane o niewyobrażalnej wcześniej skali i różnorodności.
Wszystko zaczęło się od data warehouse (hurtowni danych), która pojawiła się w latach 80. XX wieku jako odpowiedź na potrzebę centralnego repozytorium dla danych biznesowych. Data warehouse to uporządkowane, relacyjne środowisko, gdzie dane są starannie ustrukturyzowane, oczyszczone i zoptymalizowane pod kątem raportowania i analizy biznesowej. Hurtownie danych stosują podejście znane jako "schemat przy zapisie" (schema-on-write), co oznacza, że struktura danych musi być zdefiniowana zanim dane zostaną wprowadzone do systemu.
Wraz z nadejściem ery big data, tradycyjne hurtownie danych zaczęły napotykać na ograniczenia. Rosnąca ilość danych niestrukturalnych, takich jak pliki tekstowe, obrazy czy dane z mediów społecznościowych, wymagała nowego podejścia. W odpowiedzi na te wyzwania, około 2010 roku, pojawił się koncept data lake (jeziora danych). Data lake to repozytorium, które może przechowywać ogromne ilości danych w ich natywnym, nieprzetworzonym formacie. W przeciwieństwie do data warehouse, data lake stosuje podejście "schemat przy odczycie" (schema-on-read), co oznacza, że struktura danych jest definiowana dopiero w momencie, gdy dane są wykorzystywane.
Jednak data lake, mimo swoich zalet, nie był pozbawiony wad. Problemy z jakością danych, trudności w zarządzaniu i ryzyko przekształcenia się w "bagno danych" (data swamp) skłoniły ekspertów do poszukiwania lepszych rozwiązań.
Tak narodził się koncept data lakehouse (repozytorium danych) – hybrydowe podejście, które łączy zalety data warehouse i data lake. Data lakehouse, który zyskał popularność około 2019 roku, oferuje elastyczność data lake przy jednoczesnym zachowaniu zarządzalności i wydajności data warehouse.
Porównując te trzy podejścia, można zauważyć wyraźne różnice w typie przechowywanych danych, schemacie, formacie, źródłach, skalowalności, użytkownikach końcowych i przypadkach użycia.
- Data warehouse specjalizuje się w danych ustrukturyzowanych i jest preferowany przez specjalistów od hurtowni danych i analityków biznesowych.
- Data lake obsługuje dane wszystkich typów i jest preferowany przez badaczy danych.
- Data lakehouse łączy te światy, oferując wszechstronne rozwiązanie dla wszystkich typów użytkowników i przypadków użycia.
Ta ewolucja odzwierciedla zmieniające się potrzeby organizacji w zakresie przetwarzania i analizy danych – od uporządkowanych struktur do elastycznych, skalowalnych i wielofunkcyjnych platform, które są w stanie obsłużyć wszystkie rodzaje danych i przypadków użycia.
Co to jest data warehouse - magazyn lub hurtownia danych
Data warehouse, czyli hurtownia danych, to centralny system przechowywania danych zaprojektowany specjalnie do wspierania analizy biznesowej i procesów decyzyjnych. To jak dobrze zorganizowana biblioteka, gdzie każda książka ma swoje określone miejsce, a katalog pozwala szybko znaleźć potrzebne informacje.
Główną cechą data warehouse jest jego relacyjna natura. Dane przechowywane w hurtowni są ustrukturyzowane, co oznacza, że mają określony format i organizację. Przed wprowadzeniem do systemu przechodzą przez procesy ETL (Extract, Transform, Load) – są wyodrębniane ze źródeł, przekształcane do odpowiedniego formatu i ładowane do hurtowni.
Data warehouse wykorzystuje podejście "schemat przy zapisie", co oznacza, że struktura danych musi być zdefiniowana przed ich wprowadzeniem do systemu. To jak przygotowanie szafek i półek przed umieszczeniem w nich rzeczy – najpierw trzeba wiedzieć, co i gdzie będzie przechowywane.
Hurtownie danych są zoptymalizowane pod kątem zapytań SQL i doskonale sprawdzają się w scenariuszach, gdzie wymagana jest stabilna struktura i przewidywalne wzorce zapytań. Są idealnym rozwiązaniem dla raportowania operacyjnego, analizy biznesowej i obsługi już zdefiniowanych przypadków użycia biznesowego.
Jednak tradycyjne hurtownie danych mają swoje ograniczenia. Trudno i kosztownie jest je skalować, a przechowywanie niestrukturalnych danych, takich jak filmy, obrazy czy posty z mediów społecznościowych, stanowi dla nich wyzwanie.
Co to jest data lake - jezioro danych
Data lake, czyli jezioro danych, to nowoczesne podejście do przechowywania danych, które powstało w odpowiedzi na ograniczenia tradycyjnych hurtowni danych. To jak ogromny rezerwuar, który może pomieścić wodę w każdej postaci – od krystalicznie czystej po mętną i niefiltrowaną.
Data lake to scentralizowane repozytorium, które pozyskuje i przechowuje ogromne ilości danych w ich oryginalnej, nieprzetworzonyej formie. Jego główną cechą jest zdolność do przechowywania wszystkich typów danych – od ustrukturyzowanych (jak tabele bazodanowe czy arkusze kalkulacyjne) przez częściowo ustrukturyzowane (jak pliki XML czy strony internetowe) po dane bez struktury (obrazy, pliki dźwiękowe, tweety).
W przeciwieństwie do data warehouse, data lake stosuje podejście "schemat przy odczycie", co oznacza, że struktura danych jest definiowana dopiero w momencie, gdy dane są wykorzystywane. To jak wrzucanie wszystkich rzeczy do wielkiego pokoju, a porządkowanie ich dopiero wtedy, gdy są potrzebne.
Data lake doskonale sprawdza się w scenariuszach, gdzie wymagana jest praca z dużymi wolumenami różnorodnych danych, takich jak uczenie maszynowe, analiza predykcyjna czy analiza w czasie rzeczywistym. Jest idealnym rozwiązaniem dla badaczy danych i inżynierów, którzy potrzebują dostępu do surowych, nieprzetworzonych danych.
Jednakże, bez odpowiedniego zarządzania, data lake może łatwo przekształcić się w "bagno danych" (data swamp), gdzie informacje są trudne do znalezienia i wykorzystania.
Co to jest data lakehouse - połączenie magazynu i jeziora danych
Data lakehouse to innowacyjne podejście do architektury danych, które pojawiło się w odpowiedzi na potrzebę połączenia zalet data warehouse i data lake. To jak nowoczesny, inteligentny dom, który łączy funkcjonalność różnych przestrzeni, dostosowując się do potrzeb mieszkańców.
Data lakehouse to otwarty, oparty na standardach system magazynowania, który oferuje elastyczność data lake przy jednoczesnym zachowaniu zarządzalności i wydajności data warehouse. Kluczowym elementem tej architektury jest dodanie warstwy magazynu Delta Lake bezpośrednio na podstawie data lake w chmurze.
Ta warstwa magazynu zapewnia elastyczną architekturę analityczną, która obsługuje transakcje ACID (niepodzielność, spójność, izolacja i trwałość) dla niezawodności danych, integrację przesyłania strumieniowego oraz zaawansowane funkcje, takie jak wersjonowanie danych i egzekwowanie schematu.
Data lakehouse może zaspokoić potrzeby zarówno analityków danych i inżynierów przeprowadzających szczegółową analizę i przetwarzanie danych, jak i tradycyjnych specjalistów od hurtowni danych, którzy nadzorują i publikują dane na potrzeby analizy biznesowej i raportowania.
Główną zaletą data lakehouse jest to, że różne obciążenia mogą działać bezproblemowo na danych przechowywanych w data lake, bez konieczności ich duplikowania do innej strukturalnie predefiniowanej bazy danych. Dzięki temu wszyscy pracują na najbardziej aktualnych danych, jednocześnie redukując redundancję.
Co to jest nowoczesna platforma danych
Nowoczesna platforma danych to kompleksowy ekosystem narzędzi i technologii, który umożliwia organizacjom efektywne zarządzanie, przetwarzanie i analizowanie danych w całym ich cyklu życia. To jak zaawansowane centrum dowodzenia, które integruje różne systemy, aby zapewnić spójny przepływ informacji.
Kluczowym elementem nowoczesnej platformy danych jest jej zdolność do obsługi różnorodnych źródeł danych, od tradycyjnych baz danych po urządzenia IoT i media społecznościowe. Platforma umożliwia pozyskiwanie, przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie danych w sposób, który odpowiada konkretnym potrzebom biznesowym.
W kontekście sztucznej inteligencji, nowoczesna platforma danych musi oferować szereg funkcjonalności, które wspierają rozwój i wdrażanie rozwiązań AI.
Obejmują one:
- Zarządzanie zasobami i aranżację, które umożliwiają efektywne przydzielanie odpowiedniej ilości danych, zasobów i mocy obliczeniowej.
- Łączniki ułatwiające dostęp do danych i ich udostępnianie w odpowiedniej formie.
- Niezawodne analizy, które są szybkie, skalowalne i rozproszone, obsługujące różne kategorie obciążeń w wielu językach.
- Klasyfikację danych, która ułatwia śledzenie zawartości, jakości, lokalizacji i historii danych.
- Procesy ELT (Extract, Load, Transform), które umożliwiają wyodrębnianie danych z wielu źródeł, ładowanie ich do nieprzetworzonej strefy data lake, a następnie czyszczenie i przekształcanie.
- Zabezpieczenia i wsparcie, które zapewniają, że dane pozostają bezpieczne i prywatne.
- Ład i zarządzanie, które umożliwiają efektywne korzystanie z platformy.
Ta bogata funkcjonalność sprawia, że nowoczesne platformy danych są idealnym środowiskiem do rozwijania i wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Dla kogo są platformy danych?
Nowoczesne platformy danych są rozwiązaniami dla różnorodnych grup użytkowników w całej organizacji, niezależnie od ich poziomu technicznego.
- Dla kierownictwa wyższego szczebla stanowi źródło wiarygodnych danych do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.
- Analitycy biznesowi wykorzystują ją do tworzenia raportów i dashboardów, które dostarczają kluczowych wskaźników operacyjnych.
- Inżynierowie danych cenią platformę za możliwość efektywnego zarządzania przepływem danych i budowania potokowych rozwiązań.
- Naukowcy danych i specjaliści od uczenia maszynowego wykorzystują dostęp do różnorodnych danych do tworzenia zaawansowanych modeli predykcyjnych i algorytmów AI.
- Programiści aplikacji integrują się z platformą, aby zapewnić swoim rozwiązaniom dostęp do aktualnych danych.
- Zespoły operacyjne monitorują wskaźniki wydajności i reagują na zmieniające się warunki biznesowe.
Jak najlepiej wykorzystać platformę danych w biznesie?
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał platformy danych w biznesie, warto przestrzegać następujących zasad:
- Zdefiniuj jasne cele biznesowe i mierniki sukcesu, które chcesz osiągnąć dzięki platformie.
- Zacznij od małych, dobrze zdefiniowanych projektów, które przyniosą szybkie korzyści i zbudują zaufanie do platformy.
- Inwestuj w szkolenia dla zespołu, aby podnieść ich kompetencje w zakresie analityki danych.
- Ustanów klarowne zasady zarządzania danymi, aby zapewnić ich jakość, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami.
- Promuj kulturę podejmowania decyzji w oparciu o dane w całej organizacji.
- Regularnie mierz i komunikuj korzyści biznesowe wynikające z wykorzystania platformy.
- Bądź otwarty na eksperymenty i innowacje, które mogą prowadzić do przełomowych odkryć.
- Zapewnij, że platforma jest ściśle zintegrowana z szerszą strategią transformacji cyfrowej organizacji.
Jakie są najpopularniejsze platformy danych?
Na rynku dostępnych jest wiele zaawansowanych platform danych, które odpowiadają na różnorodne potrzeby biznesowe. Oto pięć wiodących rozwiązań:
- Microsoft Fabric to rewolucyjna, ujednolicona platforma, która łączy inżynierię danych, naukę o danych, magazynowanie danych, analizę w czasie rzeczywistym i analizę biznesową w jednym kompleksowym rozwiązaniu. Integruje się głęboko z popularnymi narzędziami Microsoft, oferując niezrównaną wydajność i łatwość użycia.
- Google Cloud Platform dostarcza zaawansowane usługi do przetwarzania danych, takie jak BigQuery i Dataflow.
- Amazon Web Services oferuje elastyczne rozwiązania, jak Amazon Redshift i AWS Glue.
- Snowflake wyróżnia się architekturą separującą obliczenia od magazynowania.
- Databricks zapewnia platformę opartą na Apache Spark, zoptymalizowaną pod kątem data lake i uczenia maszynowego.
Jednak to Microsoft Fabric wyróżnia się jako najbardziej kompleksowe i zintegrowane rozwiązanie dla organizacji dążących do pełnej transformacji cyfrowej i wykorzystania sztucznej inteligencji.
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.
Jakie są korzyści z wykorzystania platformy danych w transformacji AI firmy?
Wdrożenie nowoczesnej platformy danych przynosi liczne korzyści w kontekście transformacji AI organizacji:
- Centralizacja danych - eliminuje silosy informacyjne, zapewniając jednolity widok danych w całej organizacji.
- Poprawa jakości danych - zaawansowane mechanizmy walidacji i czyszczenia zwiększają wiarygodność wyników analiz.
- Przyspieszenie rozwoju modeli AI - łatwy dostęp do różnorodnych, wysokiej jakości danych skraca czas tworzenia i trenowania modeli.
- Demokratyzacja AI - narzędzia no-code/low-code umożliwiają korzystanie z możliwości AI pracownikom bez zaawansowanych umiejętności technicznych.
- Skalowalność - elastyczna infrastruktura dostosowuje się do rosnących potrzeb obliczeniowych.
- Zgodność regulacyjna - wbudowane mechanizmy zapewniają transparentność i etyczne wykorzystanie AI.
- Szybsze wdrażanie - zautomatyzowane procesy MLOps usprawniają przepływ od eksperymentu do produkcji.
- Integracja z istniejącymi systemami - bezproblemowe połączenie z aktualnymi rozwiązaniami IT organizacji.
W jaki sposób platforma danych integruje się z innymi systemami w firmie?
Nowoczesna platforma danych stanowi centralny element ekosystemu technologicznego organizacji, integrując się z różnorodnymi systemami, aby zapewnić płynny przepływ informacji. Ta integracja odbywa się na kilku poziomach i przy użyciu różnych mechanizmów.
Na poziomie pozyskiwania danych, platforma wykorzystuje szereg konektorów i interfejsów API, które umożliwiają pobieranie informacji z systemów źródłowych, takich jak systemy ERP, CRM, bazy danych operacyjne, aplikacje mobilne czy urządzenia IoT. Procesy ETL/ELT automatyzują przepływ danych, zapewniając ich aktualność i spójność.
Z perspektywy udostępniania danych, platforma oferuje interfejsy API, usługi webowe i mechanizmy eksportu, które umożliwiają innym systemom bezpieczny dostęp do przetworzonych i zanalizowanych informacji. Dzięki temu aplikacje biznesowe, narzędzia raportowe czy dashboardy mogą prezentować aktualne dane w formie odpowiadającej potrzebom użytkowników.
Integracja na poziomie zabezpieczeń to kolejny kluczowy aspekt. Platformy danych współpracują z firmowymi systemami zarządzania tożsamością i dostępem (IAM), zapewniając spójne mechanizmy autentykacji i autoryzacji. Dzięki temu dostęp do danych jest kontrolowany i zgodny z polityką bezpieczeństwa organizacji.
W kontekście operacyjnym, platformy danych integrują się z narzędziami do monitorowania i zarządzania infrastrukturą IT. Umożliwia to zespołom IT efektywne nadzorowanie wydajności, wykorzystania zasobów i stanu zdrowia całego ekosystemu danych.
Co więcej, nowoczesne platformy, jak Microsoft Fabric, oferują głęboką integrację z rozwiązaniami Microsoft AI i popularnymi narzędziami produktywności, takimi jak Microsoft 365, Power BI czy Microsoft SharePoint, co dodatkowo ułatwia włączenie analizy danych w codzienne procesy pracy.
Podsumowanie
Nowoczesna architektura danych, ewoluująca od data warehouse, przez data lake, do data lakehouse, stanowi strategiczny fundament dla organizacji dążących do cyfrowej transformacji. W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym, zdolność do efektywnego zarządzania, przetwarzania i analizowania danych staje się kluczowym czynnikiem sukcesu.
Inwestycja w kompleksową platformę danych, taką jak Microsoft Fabric, przynosi wymierne korzyści biznesowe. Umożliwia podejmowanie decyzji w oparciu o aktualne i wiarygodne informacje, co przekłada się na lepszą efektywność operacyjną, redukcję kosztów i zwiększenie przychodów.
Co więcej, nowoczesna platforma danych stanowi niezbędny element w procesie wdrażania rozwiązań Microsoft Azure AI-native Apps opartych na sztucznej inteligencji. Zapewnia dostęp do wysokiej jakości danych, które są niezbędne do trenowania efektywnych modeli AI w Microsoft Azure AI Foundry, a także infrastrukturę potrzebną do ich wdrażania i skalowania.
Organizacje, które strategicznie podchodzą do architektury danych, zyskują nie tylko technologiczną przewagę, ale również budują kulturę opartą na danych. W takiej kulturze, każdy pracownik ma dostęp do narzędzi i informacji potrzebnych do podejmowania lepszych decyzji, co prowadzi do większej innowacyjności, adaptacyjności i odporności biznesowej.
Inwestycja w nowoczesną architekturę danych to nie koszt, ale strategiczna decyzja, która pozycjonuje organizację na ścieżce długoterminowego wzrostu i sukcesu w cyfrowej gospodarce.
