Implementacja Microsoft Fabric

Ten artykuł poprowadzi Cię przez najważniejsze aspekty wdrożenia Microsoft Fabric:

1. Wprowadzenie do Microsoft Fabric

2. Kto powinien wdrożyć Microsoft Fabric?

3. Kluczowe korzyści z Microsoft Fabric

4. Wyjaśnienie komponentów Microsoft Fabric

5. Zrozumienie architektury Medallion w Microsoft Fabric

6. Licencjonowanie, ceny i koszty Microsoft Fabric

7. Najlepsze praktyki dla udanego wdrożenia Microsoft Fabric

1. Wprowadzenie do Microsoft Fabric

Microsoft Fabric to kompleksowa platforma danych oparta na sztucznej inteligencji, zaprojektowana w celu ujednolicenia przechowywania danych, zarządzania nimi, analizy i analizy biznesowej (BI) z różnych źródeł. Jako część pakietu chmurowych rozwiązań Microsoft do obsługi danych, pomaga organizacjom usprawnić integrację danych, zwiększyć możliwości analityczne i usprawnić podejmowanie decyzji.

Dlaczego Microsoft Fabric?

All-in-One Data Platform – Konsoliduje wiele narzędzi do obsługi danych, w tym Azure Data Factory, Synapse Analytics i Power BI, w jeden spójny ekosystem.

Skalowalność dla operacji na danych na dużą skalę – Stworzona do obsługi dużych obciążeń danych i rozwoju wraz z potrzebami organizacji.

Płynna integracja z usługami Microsoft – Działa jako warstwa ujednolicająca dla Azure, Power BI i Synapse.

Standaryzacja i orkiestracja danych – Scentralizowane zarządzanie i transformacja dla czystych i ustrukturyzowanych potoków danych.

Bezpieczeństwo i zgodność klasy korporacyjnej – Wbudowane funkcje kontroli bezpieczeństwa, zarządzania dostępem i zgodności z przepisami.

2. Kto powinien wdrożyć Microsoft Fabric?

Firmy pragnące ujednolicić swoje dane i narzędzia analityczne

Organizacje obsługujące operacje na danych na dużą skalę

Firmy chcące usprawnić raportowanie i analizy oparte na sztucznej inteligencji

Przedsiębiorstwa potrzebujące bezpiecznych i zgodnych z przepisami rozwiązań w zakresie danych

Dzięki zintegrowanej architekturze Microsoft Fabric umożliwia firmom uwolnienie pełnego potencjału ich danych – czy to do analizy w czasie rzeczywistym, wniosków opartych na sztucznej inteligencji, czy raportowania korporacyjnego.

3. Kluczowe korzyści z Microsoft Fabric

Microsoft Fabric oferuje ujednoliconą, opartą na współpracy i skalowalną platformę danych, która upraszcza zarządzanie danymi, analitykę i optymalizację kosztów. Zamiast polegać na wielu, niepołączonych usługach analitycznych, organizacje mogą wykorzystać usprawnione, kompleksowe rozwiązanie, które jest łatwe do wdrożenia, integracji i obsługi.

Największe korzyści z Microsoft Fabric:

Scentralizowane dane i uproszczona współpraca – Microsoft Fabric rozbija silosy danych, umożliwiając zespołom współpracę w ramach jednego, zarządzanego środowiska. Eliminuje to złożoność zarządzania wieloma dostawcami i oddzielnymi narzędziami analitycznymi.

Optymalizacja kosztów dzięki ujednoliconemu rozliczaniu – Fabric upraszcza zarządzanie kosztami poprzez konsolidację wielu usług danych w ramach jednego, elastycznego modelu cenowego, zmniejszając koszty operacyjne.

Płynna integracja z ekosystemem Microsoft – Jako część stosu chmurowego Microsoft, Fabric integruje się natywnie z Azure, Power BI i innymi usługami Microsoft, zapewniając płynne środowisko dla firm już korzystających z technologii Microsoft.

OneLake: A Unified Data Lake – Ujednolicone jezioro danych zapewniające spójność i wydajność – Fabric opiera się na OneLake, natywnym dla chmury, ujednoliconym jeziorze danych, które obsługuje wiele formatów danych, zapewniając jednocześnie spójność danych, skalowalność i łatwe udostępnianie. Konsolidując dane w jednym miejscu, organizacje eliminują potrzebę tworzenia wielu kopii na różnych platformach.

AI-Driven Insights & Predictive Analytics – Microsoft Fabric zawiera wbudowane narzędzia AI i uczenia maszynowego (ML) do zasilania zaawansowanej analityki, modelowania predykcyjnego i zautomatyzowanych analiz, umożliwiając szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji.

Wdrażając Microsoft Fabric, firmy zyskują scentralizowane, oparte na sztucznej inteligencji i opłacalne rozwiązanie do obsługi danych, które usprawnia współpracę, bezpieczeństwo i możliwości analityczne – a wszystko tow zarządzanym, skalowalnym i wysokowydajnym środowisku.

4. Wyjaśnienie komponentów Microsoft Fabric

Data Factory – Usprawniona integracja danych

Oparta na chmurze oferta usług integracji danych:

Gotowe konektory do chmurowych i lokalnych źródeł danych

Orkiestracja potoków do automatyzacji przepływów pracy

Możliwości transformacji danych dla wydajnego przetwarzania ETL

Co-Pilot – Pomoc i automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji

Kontekstowy zestaw narzędzi AI, który zwiększa produktywność poprzez:

Automatyzacja powtarzalnych zadań

Obsługa zapytań w języku naturalnym

Generowanie przydatnych informacji

OneLake – Ujednolicone przechowywanie danych w chmurze

Scentralizowane jezioro danych oparte na usłudze Azure Data Lake Storage Gen2:

Dostęp do danych między chmurami i wieloma regionami bez duplikowania danych

Obsługa różnych formatów plików, w tym Parquet, Delta, CSV, JSON

Spójność danych i łatwe udostępnianie ich między zespołami i aplikacjami

Power BI – Interaktywna wizualizacja i analiza danych

Wiodące narzędzie BI w ramach Microsoft Fabric, umożliwiające:

Tworzy interaktywne pulpity nawigacyjne i raporty

Integracja z OneLake, hurtownią danych i źródłami zewnętrznymi

Obsługuje analizy oparte na sztucznej inteligencji

Inżynieria danych – transformacja danych na dużą skalę

Potężny obszar roboczy, który pozwala:

Skalowalne przetwarzanie danych przy użyciu infrastruktury opartej na Spark

Powszechny dostęp do OneLake w celu scentralizowanego zarządzania danymi

Współpraca między inżynierami danych i specjalistami BI

Data Science – AI & Machine Learning Capabilities

W pełni zintegrowany system ML envoirement, oferujący:

Płynna integracja z Azure Machine Learning

Śledzenie eksperymentów i rejestr modeli

Łatwe wdrażanie i zarządzanie modelami ML

Hurtownia danych – wysokowydajna pamięć analityczna

W pełni zarządzana, skalowalna hurtownia danych:

Zoptymalizowana pamięć masowa w OneLake dla wydajnych zapytań

Obsługa ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych

Płynna konsolidacja danych z CRM, systemów transakcyjnych i źródeł zewnętrznych

Inteligencja w czasie rzeczywistym – szybka analiza strumieniowa

Rozwiązanie do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, umożliwiające:

Wysokowydajna analiza danych przesyłanych w sposób ciągły

Automatyczne partycjonowanie i indeksowanie danych szeregów czasowych

Obsługa języka zapytań Kusto Query Language (KQL) dla zaawansowanego przetwarzania zapytań

Microsoft Pureview – Zarządzanie danymi i zgodność z przepisami

Solidne rozwiązanie do zarządzania danymi i zapewniania zgodności z przepisami:

Wykrywanie i klasyfikacja danych w całym przedsiębiorstwie

Zgodność z przepisami i zarządzanie ryzykiem

Bezpieczeństwo danych i zarządzanie nimi w środowiskach chmurowych i lokalnych

Dodatkowe funkcje Microsoft Fabric

Apache Spark – Skalowalny silnik przetwarzania danych

Wysokowydajny framework dla:

Transformacja danych na dużą skalę i przetwarzanie w czasie rzeczywistym

Uczenie maszynowe i zaawansowane obciążenia analityczne

Data Pipelines – Zautomatyzowane zarządzanie przepływem danych

Skalowalna platforma integracji danych, umożliwiająca:

Płynne pobieranie danych z różnych źródeł (API, bazy danych, systemy plików)

Zautomatyzowane przenoszenie i przekształcanie danych na potrzeby analitycznych przepływów pracy

Data Lakehouse – Hybrydowe rozwiązanie do przechowywania i analizy danych

Potężne rozwiązanie hybrydowe łączące Data Lakes i Hurtownie Danych:

Delta Lake jako domyślny format przechowywania, zapewniający transakcje ACID

Ujednolicona pamięć masowa, zaawansowane funkcje zapytań i zaawansowana analityka

Integracja analityki opartej na SQL z elastyczną, skalowalną pamięcią masową

Aby dowiedzieć się więcej o praktycznym zastosowaniu tych narzędzi, obejrzyj poniższy webinar, z omówieniem praktycznego case-study!

5. Zrozumienie architektury Medallion w Microsoft Fabric

Architektura Medallion to ustrukturyzowany wzorzec projektowania danych, który poprawia jakość, strukturę i użyteczność danych, gdy przechodzą one przez wiele warstw przetwarzania przyrostowego. Takie podejście zapewnia, że dane są zgodne z właściwościami ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), zanim dotrą do ostatecznej warstwy przechowywania i analizy, dzięki czemu są niezawodne, skalowalne i zoptymalizowane pod kątem analizy.

Architektura ta jest podzielona na trzy logiczne warstwy oparte na jakości i udoskonalaniu danych:

1. Warstwa Brązowa – surowe dane

2. Warstwa Srebrna – oczyszczone, znormalizowane dane

3. Warstwa Złota – zoptymalizowane i wzbogacone dane do analizy

Postępując zgodnie z tym ustrukturyzowanym modelem Lakehouse, firmy mogą zmaksymalizować użyteczność danych, poprawić zarządzanie i usprawnić przepływy pracy analitycznej w ramach Microsoft Fabric.

Opis warstw

1. Warstwa brązowa – pozyskiwanie i przechowywanie surowych danych

Cel:

Miejsce zapisu surowych, nieprzetworzonych danych

Źródła danych:

Data Factory, Data Pipelines i skróty są używane do pozyskiwania danych

Źródła obejmują bazy danych, interfejsy API, urządzenia IoT, pliki zewnętrzne i platformy innych firm

Kluczowe cechy:

Nie jest stosowana żadna walidacja ani transformacja

Działa jako pojedyncze źródło prawdy do ponownego przetwarzania, audytu i analizy historycznej

Przypadek użycia:

Przechowywanie nieprzetworzonych dzienników z urządzenia IoT przed przetworzeniem

2. Srebrna warstwa – oczyszczone i znormalizowane dane

Cel:

Poprawia jakość, spójność i integrację danych

Narzędzia przetwarzania:

Spark Jobs, Spark Notebooks i Fabric Dataflows do transformacji

Kluczowe cechy:

Usuwa duplikaty, niespójności i brakujące wartości

Integruje dane z wielu źródeł w celu utworzenia ujednoliconego zbioru danych

Poprawia strukturę i niezawodność danych na potrzeby dalszej analizy

Przypadek użycia:

Czyszczenie danych transakcji sprzedaży z różnych sklepów i łączenie ich w ustrukturyzowany zbiór danych

3. Złota warstwa – zoptymalizowane dane gotowe do wykorzystania w biznesie

Cel:

Zapewnia wyrafinowane, ustrukturyzowane i zagregowane dane do analizy

Narzędzia do przetwarzania:

Obciążenia inżynierii danych do agregacji, indeksowania i optymalizacji

Kluczowe cechy:

Dane są przekształcane do formatu przyjaznego dla raportowania

Zoptymalizowane dla Power BI, modeli AI i raportowania korporacyjnego

Umożliwia samoobsługową analitykę dla użytkowników biznesowych

Przypadek użycia:

Generowanie analizy trendów przychodów poprzez agregowanie danych sprzedaży według regionu

6. Licencjonowanie, ceny i koszty Microsoft Fabric

Microsoft Fabric oferuje elastyczne plany cenowe zaprojektowane z myślą o firmach różnej wielkości, od startupów po duże przedsiębiorstwa. Model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem zapewnia, że organizacje płacą tylko za zasoby, z których korzystają, dzięki czemu jest to opłacalne i skalowalne rozwiązanie do obsługi danych.

Model cenowy Microsoft Fabric

Microsoft Fabric działa zgodnie z modelem licencjonowania opartym na pojemności, co oznacza, że kupujesz pojemność obliczeniową, a nie poszczególne usługi. Ceny są oparte na:

Jednostki wydajności (CU) – miara mocy obliczeniowej przydzielonej dla obciążeń, takich jak integracja, transformacja i analiza danych.

Pay-As-You-Go lub Reserved Instances – Organizacje mogą dynamicznie skalować wykorzystanie lub zdecydować się na zarezerwowane instancje, aby obniżyć koszty.

Zużycie specyficzne dla usługi – różne usługi Fabric (np. Power BI, Data Engineering, Real-Time Analytics) zużywają moc obliczeniową w różny sposób.

Przykład: Jeśli organizacja wymaga intensywnego przetwarzania danych do analizy w czasie rzeczywistym, może być potrzebna wyższa warstwa CU do obsługi wydajności.

Czynniki wpływające na koszt Microsoft Fabric

Pojemność obliczeniowa i skalowanie – Im wyższa warstwa Capacity Unit (CU), tym większa moc obliczeniowa dostępna dla szybszej analizy i wglądu opartego na sztucznej inteligencji.

Wymagania dotyczące pamięci masowej – koszty pamięci masowej OneLake zależą od ilości przechowywanych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.

Przetwarzanie danych i wykorzystanie analityki – uruchamianie złożonych potoków danych, modeli uczenia maszynowego lub raportów Power BI zużywa dodatkową moc obliczeniową.

Licencjonowanie dodatkowych usług Microsoft – Integracja z Azure Data Lake, Power BI Pro/Premium i Azure Machine Learning może wiązać się z dodatkowymi kosztami.

Opcje licencjonowania Microsoft Fabric

Microsoft Fabric jest dostępny jako część Power BI Premium, co oznacza, że istniejący użytkownicy Power BI mogą korzystać z Fabric bez konieczności posiadania oddzielnej licencji.

Power BI Premium (na pojemność) – obejmuje obciążenia Microsoft Fabric, idealne dla firm wymagających analityki klasy korporacyjnej.

Samodzielna pojemność Microsoft Fabric – dla organizacji potrzebujących dedykowanych zasobów obliczeniowych bez zależności od Power BI.

Płatność na bieżąco lub zarezerwowane ceny – elastyczne opcje rozliczeń oparte na miesięcznym zużyciu lub długoterminowych zobowiązaniach.

Jak zoptymalizować koszty Microsoft Fabric?

Wybierz odpowiedni rozmiar pojemności – oceń obciążenia i zacznij od niższych warstw CU przed skalowaniem w górę.

Skorzystaj z automatycznego skalowania i harmonogramowania – dostosuj zasoby obliczeniowe w oparciu o zapotrzebowanie, aby zmniejszyć koszty bezczynności.

Optymalizacja przechowywania danych w OneLake – wydajne przechowywanie danych poprzez unikanie niepotrzebnej duplikacji.

Monitoruj wykorzystanie i wydajność – Wykorzystaj narzędzia Microsoft Cost Management do śledzenia wydatków i optymalizacji alokacji zasobów.

Dlaczego Microsoft Fabric jest opłacalny?

Ujednolicona platforma – eliminuje potrzebę korzystania z wielu niezależnych usług danych.

Elastyczny cennik – skaluje się wraz z potrzebami biznesowymi, zapewniając przewidywalne koszty.

Zintegrowany ekosystem Microsoft – zmniejsza wydatki na narzędzia innych firm, wykorzystując natywne możliwości platformy Azure.

Potrzebujesz pomocy w wyborze odpowiedniego planu Microsoft Fabric?

Skontaktuj się z nami, aby uzyskać poradę eksperta

Skontaktuj się z nami

Zarezerwuj konsultację telefoniczną, a my skontaktujemy się z Tobą.

7. Najlepsze praktyki dla udanego wdrożenia Microsoft Fabric

Wdrożenie Microsoft Fabric wymaga strategicznego podejścia, aby zapewnić płynne wdrożenie, bezproblemową integrację danych i optymalną wydajność. Dzięki zebraniu wielofunkcyjnego zespołu wdrożeniowego i przestrzeganiu najlepszych praktyk, organizacje mogą zmaksymalizować wartość swojej platformy danych, jednocześnie minimalizując ryzyko i nieefektywność.

1. Zebranie wielofunkcyjnego zespołu wdrożeniowego

Pomyślne wdrożenie Microsoft Fabric wymaga współpracy między działem IT, interesariuszami biznesowymi i doświadczonym partnerem.

Zespół IT: Odpowiedzialny za konfigurację techniczną, integrację, bezpieczeństwo i optymalizację wydajności.

Zespół biznesowy: Definiuje przypadki użycia, potrzeby raportowania i zasady zarządzania danymi, aby zapewnić zgodność z celami biznesowymi.

Delivery Partner (Antdata): Zapewnia specjalistyczną wiedzę w zakresie architektury, wdrażania i dostosowywania, zapewniając płynne i wydajne wdrożenie.

Dlaczego warto współpracować z partnerem Microsoft, takim jak Antdata?

Wskazówki ekspertów dotyczące architektury i najlepszych praktyk Microsoft Fabric

Zoptymalizowany projekt potoku danych i integracja z usługami Azure

Indywidualne wdrożenie dostosowane do celów biznesowych

2. Zdefiniowanie jasnych celów biznesowych i przypadków użycia

Przed wdrożeniem Microsoft Fabric należy zidentyfikować kluczowe cele biznesowe i sposób, w jaki platforma będzie je wspierać.

Jakie problemy biznesowe rozwiąże Microsoft Fabric?

Jakie KPI i wskaźniki sukcesu zostaną wykorzystane do pomiaru wpływu?

Jakie źródła danych i potrzeby analityczne powinny być traktowane priorytetowo?

Przykład:

Cel: Poprawa analityki w czasie rzeczywistym w celu uzyskania wglądu w zachowania klientów

Przypadek użycia: Wykorzystanie funkcji Real-Time Intelligence w Microsoft Fabric do przetwarzania danych na żywo dotyczących wydajności linii produkcyjnych (OEE).

3. Opracowanie skalowalnej strategii danych

Microsoft Fabric został zaprojektowany z myślą o skalowalności, więc jest niezbędny:

Wykorzystaj architekturę Medallion – organizuj dane w warstwy Bronze (nieprzetworzone), Silver (oczyszczone) i Gold (gotowe do użycia w biznesie) w celu ustrukturyzowanego przetwarzania.

Optymalizacja pamięci masowej OneLake – Zapewnij wydajne zarządzanie danymi i unikaj niepotrzebnego powielania.

Automatyzacja potoków danych – korzystanie z Data Factory i transformacji opartych na technologii Spark w celu usprawnienia pozyskiwania i przetwarzania danych. – korzystanie z Data Factory i transformacji opartych na technologii Spark w celu usprawnienia pozyskiwania i przetwarzania danych.

4. Zapewnienie bezpieczeństwa, zgodności i zarządzania

Dzięki narzędziom bezpieczeństwa i zgodności klasy korporacyjnej organizacje powinny:

Wdrożenie Microsoft Purview do zarządzania danymi, kontroli dostępu i zgodności z przepisami.

Użyj dostępu opartego na rolach (RBAC), aby ograniczyć dostęp do danych na podstawie ról użytkowników.

Monitoruj dzienniki audytu i konfiguracje zabezpieczeń, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi.

5. Optymalizacja kosztów dzięki inteligentnej alokacji zasobów

Aby kontrolować koszty i zmaksymalizować wydajność, należy rozważyć:

Odpowiedni dobór wydajności obliczeniowej – Zacznij od niższej warstwy CU i skaluj w górę w zależności od zapotrzebowania.

Korzystanie z instancji zarezerwowanych – oszczędność kosztów dzięki długoterminowym cenom zarezerwowanym dla przewidywalnych obciążeń.

Włączenie automatycznego skalowania – dynamiczne dostosowywanie mocy obliczeniowej w oparciu o potrzeby przetwarzania w czasie rzeczywistym.

6. Włącz samoobsługową analitykę i analizy oparte na sztucznej inteligencji

Wzmocnienie pozycji zespołów w całej organizacji:

Korzystaj z usług Power BI i Power Apps, aby tworzyć interaktywne pulpity nawigacyjne i samoobsługowe analizy.

Wykorzystaj Co-Pilot do analiz opartych na sztucznej inteligencji i zapytań w języku naturalnym.

Szkolenie użytkowników biznesowych w zakresie korzystania z intuicyjnych narzędzi Microsoft Fabric do podejmowania decyzji.

7. Współpraca z ekspertami w celu sprawnego wdrożenia

Współpraca z certyfikowanym partnerem Microsoft, takim jak Antdata, zapewnia:

Dostosowana strategia wdrożenia oparta na unikalnych potrzebach biznesowych

Ekspercka konfiguracja usług Microsoft Fabric

Bieżące wsparcie, szkolenia i optymalizacja wydajności

Skontaktuj się z nami

Zarezerwuj termin telefonicznej konsultacji.

Wybierz datę telefonicznej konsultacji.