Estratégia executiva para unificar seus dados

Meta de dados: Cada organização quer que seus dados impulsionem decisões comerciais confiantes. Os dados devem ser confiáveis, fáceis de reutilizar para análise e IA e seguros por padrão. Desafio de dados: Para a maioria das organizações, essa meta é difícil de alcançar. Os dados são distribuídos entre sistemas e equipes. Os padrões variam. A governança é inconsistente. Esses problemas tornam a análise e a IA difíceis de usar com confiança.

Data solution: Muitas organizações estão lidando com esse desafio unificando sua plataforma de dados com Microsoft Fabric. Fabric permite que as equipes criem produtos de dados confiáveis que podem ser controlados e usados com segurança para análise e IA em toda a organização (consulte a Figura 1). Essa orientação fornece aos tomadores de decisão a estrutura necessária para fazer essa mudança e estabelecer uma base de dados unificada.

Exibição de nível superior mostrando Microsoft Fabric no centro de uma plataforma de dados unificada. Dados de fontes empresariais, como sistemas locais, serviços Microsoft e plataformas de nuvem pública, fluem para Fabric, em que você os organiza como produtos de dados compartilhados. Esses produtos de dados são usados em toda a organização para dar suporte a análises, sistemas de IA e relatórios, incluindo cargas de trabalho de Power BI e ciência de dados. Fabric se conecta com Azure para governança, segurança e monitoramento, enquanto as cargas de trabalho Azure são executadas junto com ela, conforme necessário. O fluxo geral mostra dados entrando em Fabric, sendo regidos e padronizados e, em seguida, alimentando insights de IA, análise e negócios em toda a organização. Figure 1. Plataforma de dados unificada para IA e analytics.

Por que uma plataforma de dados unificada com Fabric?

A maioria dos líderes empresariais e de tecnologia entende o custo dos dados fragmentados. O que muitas vezes os retém é a crença de que corrigi-lo requer migrações grandes e arriscadas. Microsoft Fabric adota uma abordagem diferente e fornece valor sem interrupções. Os principais benefícios incluem:

  • Interrupção mínima de negócios: Fabric conecta-se a sistemas existentes usando virtualização (atalhos) e replicação seletiva (espelhamento). As equipes podem unificar o acesso a dados sem interromper operações atuais.

  • Governança integrada: O Fabric reúne engenharia de dados, análise e BI em uma única plataforma. As políticas de segurança e governança são definidas uma vez e aplicadas de forma consistente, em vez de serem recriadas e impostas de forma diferente em várias ferramentas.

  • Foundation for AI and analytics: Fabric permite que as organizações produzam produtos de dados reutilizáveis e de alta qualidade. Esses produtos confiáveis aceleram a análise e as iniciativas de IA. Fabric IQ ajuda a unificar e contextualizar dados. Foundry IQ permite que os agentes do Microsoft Foundry raciocinem sobre dados controlados e confiáveis.

Qual é o nível de investimento necessário?

Unificar a plataforma de dados é um investimento em funcionalidade, não uma substituição por atacado de todos os sistemas. A meta é continuar usando seus sistemas de dados existentes e criar uma base compartilhada que possa crescer ao longo do tempo. Os principais fatores de custo incluem:

  • Microsoft Fabric fatores de custo: Os principais fatores de custo incluem (consulte a Figura 2):

    • Compute: A capacidade de computação que você cria (capacidades Fabric).

    • Armazenamento: O armazenamento que você usa no OneLake.

    • Replicação: A replicação de dados que você executa (espelhamento).

    • Power BI: Verifique se os usuários têm capacidade de Microsoft Fabric suficiente que inclua acesso ao Power BI ou licenças do Power BI, conforme resumido nas diretrizes de licenciamento.

      Diagrama mostrando o Microsoft Fabric com o OneLake no centro, como um lago de dados unificado. Na parte inferior, várias fontes de dados alimentam o OneLake, incluindo armazenamento em nuvem e sistemas SaaS por meio de atalhos e virtualização, bancos de dados por meio de espelhamento e outras fontes externas. O OneLake fornece ferramentas de dados internas para o ciclo completo de vida dos dados. Ele inclui ingestão, engenharia, armazenagem, análise em tempo real, data science e visualização com Power BI. O diagrama enfatiza que os dados são armazenados uma vez no OneLake e reutilizados em análises, data science e relatórios, com governança aplicada por meio do Microsoft Purview. Figura 2. Capacidades do Microsoft Fabric para criar valor de negócios a partir de dados.

  • Fatores de custo do Microsoft Purview: Use Microsoft Purview para governança de dados unificada e conformidade. O Purview fornece um catálogo de dados centralizado, classificação de dados e imposição de políticas em todo o seu patrimônio de dados. Os dados podem estar no OneLake, Azure, local, SaaS de terceiros ou em outras plataformas de nuvem. Os principais fatores de custo do Purview incluem licenciamento baseado em assinatura e capacidades baseadas em consumo. Orçamento para licenciamento contínuo e o volume de dados e serviços que você gerencia com o Purview.

  • Fatores de custo do Azure: você usa assinaturas do Azure para hospedar capacidade de computação do Fabric e sua conta do Microsoft Purview. Não há custo adicional para assinaturas de Azure. Se você integrar outros serviços Azure, como Azure Databricks ou Azure Machine Learning, em sua plataforma unificada, lembre-se de que esses serviços têm seus próprios modelos de preços. Planeje esses custos. Consulte os fatores de custo para Azure Databricks e Azure Machine Learning.

Quanto tempo levará para perceber o valor?

Microsoft Fabric foi projetado para fornecer valor rapidamente. O tempo para obter valor é curto porque a unificação não depende da migração completa. O Teams pode começar com um pequeno conjunto de produtos de dados de alto valor. Cada etapa adiciona valor ao limitar o risco. Na prática, muitas organizações veem valor em poucas semanas ao implementar cenários iniciais de análise ou IA. À medida que Fabric se torna a base padrão para produtos de dados, análise e IA, o valor cresce por meio de reutilização e padrões consistentes em toda a organização.

Como unificar sua plataforma de dados?

O Cloud Adoption Framework do Microsoft descreve uma estrutura de quatro etapas para unificar sua plataforma de dados. O processo abrange o planejamento e a organização de sua estratégia de dados. Ele aborda as decisões de arquitetura. Ele também ajuda você a definir linhas de base de governança e segurança e definir padrões operacionais.

  1. Preparação organizacional. Defina sua estratégia de dados e estabeleça domínios e propriedade de dados. Esclareça como os dados criam valor comercial e quem é responsável por quais dados. Consulte a preparação organizacional.

  2. Arquitetura: Forneça a tecnologia necessária para unificar sua plataforma de dados. Configure Microsoft Fabric e ambientes necessários no Azure. Consulte Arquitetura.

  3. Linhas de base de governança e segurança: use o Microsoft Purview para obter visibilidade central e governança em seu ambiente de dados. Crie linhas de base de segurança e conformidade em sua arquitetura de Fabric desde o início. Consulte linhas de base de governança e segurança.

  4. Padrões operacionais. Defina processos consistentes para ingerir dados brutos, criar produtos de dados e gerenciar seu ciclo de vida. Estabeleça como os produtos de dados são publicados, protegidos e consumidos em toda a organização. Consulte os padrões operacionais.

Seguindo estas etapas, você pode unificar sua plataforma de dados de forma estruturada. Se você não souber por onde começar, use a árvore de decisão a seguir para obter diretrizes.

Árvore de decisão para unificar sua plataforma de dados

Diagrama mostrando uma árvore de decisão para unificar sua plataforma de dados para líderes e tomadores de decisão.

Figura 3. árvore de decisão do Microsoft para unificar sua plataforma de dados.

Próxima etapa

Nas seções a seguir, você encontrará diretrizes, listas de verificação, práticas recomendadas, diretrizes de decisão e compensações em cada etapa. A orientação é para líderes e tomadores de decisão que supervisionam a estratégia organizacional e a governança.

Preparação organizacional

Principais termos

Termo-chave Definição
Análises de dados A prática de gerar insights de dados para dar suporte à tomada de decisões. Ele inclui dashboards, relatórios e visualizações, por exemplo, em Power BI.
IA Sistemas que usam dados como entrada em modelos que automatizam a funcionalidade de negócios. Essa categoria inclui modelos de machine learning tradicionais (preditivos) e modelos de IA generativos.
Produto de dados Dados que estão em uma forma que é valiosa para sua empresa, como conjuntos de dados, tabelas, conjuntos de características ou dados de treinamento de IA.
Domínio de dados Um limite de responsabilidade e propriedade para produtos de dados, como unidades de negócios (RH, Marketing, Finanças, Vendas, Operações) e linhas de produtos (Produto 1, Produto 2).
Zona de aterrissagem de gerenciamento de dados Um ambiente (composto por uma ou mais assinaturas Azure) para recursos de gerenciamento de dados, como contas Microsoft Purview e capacidades de Fabric.
Zona de destino de dados Um ambiente (composto por uma ou mais assinaturas de Azure) para dados e recursos de IA/ML, como Azure Databricks, Azure Data Lake Storage e Azure Machine Learning.
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