Estratégia executiva para unificar os seus dados

Objetivo dos dados: Todas as organizações querem que os seus dados conduzam decisões empresariais confiantes. Os dados devem ser de confiança, fáceis de reutilizar para análises e IA, e seguros por defeito. Desafio de dados: Para a maioria das organizações, este objetivo é difícil de alcançar. Os dados estão distribuídos por sistemas e equipas. Os padrões variam. A governação é inconsistente. Estas questões tornam a análise e a IA difíceis de usar com confiança.

Solução de dados: Muitas organizações estão a enfrentar este desafio unificando a sua plataforma de dados com Microsoft Fabric. O Fabric permite que as equipas criem produtos de dados de confiança que possam ser governados e utilizados de forma segura para análise e IA em toda a organização (ver Figura 1). Esta orientação fornece aos decisores o quadro de que precisam para fazer essa mudança e estabelecer uma base de dados unificada.

Diagrama de alto nível mostrando Microsoft Fabric no centro de uma plataforma de dados unificada. Dados provenientes de fontes empresariais, como sistemas on-premises, serviços Microsoft e plataformas de cloud pública, fluem para o Fabric, onde os organiza como produtos de dados partilhados. Estes produtos de dados são então utilizados em toda a organização para suportar análises, sistemas de IA e relatórios, incluindo cargas de trabalho em Power BI e ciência de dados. O Fabric liga-se ao Azure para governação, segurança e monitorização, enquanto as cargas de trabalho do Azure correm em paralelo conforme necessário. O fluxo geral mostra dados a entrar em Fabric, a serem governados e padronizados, e depois a impulsionar IA, análises e insights de negócio em toda a organização. Figura 1. Plataforma unificada de dados para IA e análise.

Porquê uma plataforma de dados unificada com o Fabric?

A maioria dos líderes empresariais e tecnológicos compreende o custo dos dados fragmentados. O que muitas vezes os trava é a crença de que resolver o problema requer migrações grandes e arriscadas. A Microsoft Fabric adota uma abordagem diferente e entrega valor sem perturbações. Os principais benefícios incluem:

  • Interrupção mínima do negócio: Fabric conecta-se aos sistemas existentes através de virtualização (shortcuts) e replicação seletiva (espelhamento). As equipas podem unificar o acesso aos dados sem interromper as operações atuais.

  • Governação incorporada: Fabric reúne engenharia de dados, análise e BI numa única plataforma. As políticas de segurança e governação são definidas uma vez e aplicadas de forma consistente, em vez de serem recriadas e aplicadas de forma diferente em múltiplas ferramentas.

  • Foundation for AI and analytics: Fabric permite às organizações produzir produtos de dados reutilizáveis e de alta qualidade. Estes produtos de confiança aceleram as análises e iniciativas de IA. Fabric QI ajuda a unificar e contextualizar os dados. Foundry IQ permite Microsoft agentes Foundry raciocinar sobre dados governados e confiáveis.

Que nível de investimento é necessário?

Unificar a plataforma de dados é um investimento em capacidade, não uma substituição total de todos os sistemas. O objetivo é continuar a utilizar os seus sistemas de dados existentes e construir uma base comum que possa crescer ao longo do tempo. Os principais fatores de custo incluem:

  • Microsoft Fabric fatores de custo: Fatores primários custo incluem (ver Figura 2):

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

    • Armazenamento: O armazenamento que usas no OneLake.

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

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

      Diagrama mostrando o Microsoft Fabric com o OneLake no centro como um data lake unificado. Na base, múltiplas fontes de dados alimentam o OneLake, incluindo armazenamento em nuvem e sistemas SaaS através de atalhos e virtualização, bases de dados através de espelhamento e outras fontes externas. O OneLake fornece ferramentas de dados integradas para todo o ciclo de vida dos dados, incluindo ingestão, engenharia, armazenamento, análises em tempo real, ciência de dados e visualização com Power BI. O diagrama enfatiza que os dados são armazenados uma vez no OneLake e reutilizados em análises de dados, ciência de dados e relatórios, com a governança aplicada através do Microsoft Purview. Figura 2. Capacidades do Microsoft Fabric para criar valor empresarial a partir dos dados.

  • Microsoft Purview fatores de custo: Utilize o Microsoft Purview para governação e conformidade unificada de dados. A Purview disponibiliza um catálogo de dados centralizado, classificação de dados e aplicação de políticas em todo o seu património de dados. Os dados podem estar no OneLake, Azure, on-premises, SaaS de terceiros ou noutras plataformas cloud. Os principais fatores de custo da Purview incluem licenciamento baseado em subscrição e capacidades baseadas no consumo. Inclua no orçamento tanto o licenciamento contínuo como o volume de dados e serviços que gere com o Purview.

  • Fatores de custo do Azure: Usa as subscrições do Azure para alojar capacidades do Fabric e a sua conta Microsoft Purview. Não há custo extra pelas subscrições do Azure. Se integrar outros serviços Azure, como Azure Databricks ou Azure Machine Learning, na sua plataforma unificada, lembre-se que estes serviços têm os seus próprios modelos de preços. Planeie esses custos. Veja fatores de custo para Azure Databricks e Azure Machine Learning.

Quanto tempo até veres valor?

A Microsoft Fabric foi concebida para entregar valor rapidamente. O tempo para alcançar valor é curto porque a unificação não depende da migração completa. As equipas podem começar com um pequeno conjunto de produtos de dados de alto valor. Cada etapa acrescenta valor enquanto limita o risco. Na prática, muitas organizações veem valor em poucas semanas para análises iniciais ou cenários de IA. À medida que o Fabric se torna a base padrão para produtos de dados, análises e IA, o valor cresce através da reutilização e de padrões consistentes em toda a organização.

Como unifica a sua plataforma de dados?

O Cloud Adoption Framework da Microsoft descreve uma estrutura de quatro passos para unificar a sua plataforma de dados. O processo abrange o planeamento e organização da sua estratégia de dados. Abrange decisões de arquitetura. Também ajuda a definir bases de governação e segurança e a definir normas operacionais.

  1. Prontidão organizacional. Defina a sua estratégia de dados e estabeleça a propriedade dos dados e os domínios. Esclareça como os dados criam valor para o negócio e quem é responsável por que dados. Ver Prontidão organizacional.

  2. Arquitetura: Forneça a tecnologia necessária para unificar a sua plataforma de dados. Configura o Microsoft Fabric e os ambientes necessários no Azure. Ver Arquitetura.

  3. Bases de governação e segurança: Use Microsoft Purview para obter visibilidade e governação centralizada em todo o seu património de dados. Incorpore bases de segurança e conformidade na sua arquitetura Fabric desde o início. Consulte Bases de Governação e Segurança.

  4. Normas operacionais. Defina processos consistentes para absorver dados brutos, criar produtos de dados e gerir o seu ciclo de vida. Estabelecer como os produtos de dados são publicados, protegidos e consumidos em toda a organização. Ver Normas operacionais.

Ao seguir estes passos, pode unificar a sua plataforma de dados de forma estruturada. Se não souber por onde começar, utilize a seguinte árvore de decisão para orientação.

Árvore de decisão para unificar a sua plataforma de dados

Diagrama que mostra uma árvore de decisão para unificar a sua plataforma de dados para líderes e decisores.

Figura 3. Árvore de decisão da Microsoft para unificar a sua plataforma de dados.

Próximo passo

Nas secções seguintes, encontrará diretrizes, listas de verificação, melhores práticas, orientações de decisão e compensações em cada etapa. A orientação destina-se a líderes e decisores que supervisionam a estratégia organizacional e a governação.

Prontidão organizacional

Termos principais

Termo-chave Definição
Análise A prática de gerar insights a partir de dados para apoiar a tomada de decisões. Inclui painéis, relatórios e visualizações, por exemplo, em Power BI.
IA Sistemas que utilizam dados como entrada em modelos que automatizam funcionalidades empresariais. Esta categoria inclui modelos tradicionais de aprendizagem automática (preditivo) e modelos de IA generativa.
Produto de dados Dados que estão numa forma valiosa para o seu negócio, como conjuntos de dados, tabelas, conjuntos de funcionalidades ou dados de treino de IA.
Domínio dos dados Um limite de responsabilidade e propriedade para produtos de dados, como unidades de negócio (RH, Marketing, Finanças, Vendas, Operações) e linhas de produtos (Produto 1, Produto 2).
Zona de aterragem de gestão de dados Um ambiente (composto por uma ou mais subscrições Azure) para recursos de gestão de dados, como contas Microsoft Purview e capacidades Fabric.
Zona de aterragem de dados Um ambiente (composto por uma ou mais subscrições do Azure) para dados e recursos de IA/ML, como Azure Databricks, Azure Data Lake Storage e Azure Machine Learning.
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