Architektury referencyjne Microsoft
Jak połączyć dane z systemów biznesowych, urządzeń i aplikacji, aby powstawały z nich wiarygodne raporty oraz analizy? Poznaj trzy podejścia do projektowania rozwiązań danych i analityki w ekosystemie Microsoft.
Czym jest architektura referencyjna?
Architektura referencyjna to wzorzec pokazujący, jak zorganizować przepływ danych między systemami źródłowymi, warstwą integracji, miejscem ich przechowywania i narzędziami analitycznymi. Ułatwia określenie roli poszczególnych usług oraz wskazanie miejsc, w których trzeba zadbać o jakość, bezpieczeństwo i dostępność danych.
Nie jest gotowym projektem do skopiowania. Raport sprzedaży aktualizowany raz dziennie wymaga innego podejścia niż nadzór nad parametrami maszyn, w którym opóźnienie może oznaczać przeoczenie istotnego zdarzenia. Dlatego punktem wyjścia powinny być potrzeby biznesowe i charakter danych, a dopiero później wybór technologii.
Trzy architektury danych i analityki Microsoft
Każdy z poniższych wzorców rozwiązuje nieco inny problem. Można je wdrażać niezależnie albo łączyć w większą architekturę przedsiębiorstwa.
Centralne raportowanie
Dane z ERP, CRM i MES trafiają do wspólnej warstwy analitycznej, gdzie są porządkowane i uzgadniane. Model semantyczny Power BI pozwala korzystać ze spójnych definicji wskaźników w raportach różnych działów.
Fabric + Power BI
Microsoft Fabric łączy integrację, przetwarzanie i analizę danych opartą m.in. na OneLake. Lakehouse ułatwia pracę z różnymi formatami danych i Apache Spark, a Warehouse wspiera relacyjną analitykę opartą na SQL. Power BI udostępnia wyniki odbiorcom biznesowym.
IoT + Fabric
Telemetria urządzeń może przepływać przez Azure IoT Hub i Fabric Eventstream do Eventhouse lub Lakehouse. Umożliwia to analizowanie zdarzeń, śledzenie parametrów procesów i uruchamianie alertów.
Co decyduje o wyborze architektury?
Dobór rozwiązania nie sprowadza się do wyboru między Power BI a Microsoft Fabric. Przed zaprojektowaniem przepływów danych warto ustalić kilka kwestii:
-
Źródła i sposób integracji.
Jakie dane udostępniają systemy ERP, CRM, MES lub urządzenia? Czy możliwy jest odczyt przez API, bazę danych albo strumień zdarzeń i jakie ograniczenia nakłada system źródłowy? -
Aktualność i skala danych.
Czy wystarczy odświeżanie co kilka godzin, czy potrzebna jest analiza zdarzeń niemal na bieżąco? Jak duży jest wolumen danych i jak szybko rośnie? -
Jakość danych i definicje wskaźników.
Gdzie będą weryfikowane dane, kto odpowiada za ich poprawność i w którym miejscu zostaną zdefiniowane wspólne miary biznesowe? -
Bezpieczeństwo i uprawnienia.
Kto może korzystać z danych źródłowych, modeli i raportów? Czy potrzebne są ograniczenia dostępu do wierszy danych, takie jak zabezpieczenia na poziomie wierszy (Row-Level Security, RLS) w Power BI? -
Utrzymanie i koszty.
Jak będą monitorowane procesy integracji, obsługiwane błędy oraz planowana wydajność? W przypadku Fabric trzeba również uwzględnić zapotrzebowanie na pojemność obliczeniową i model licencjonowania.
Microsoft Fabric nie jest niezbędny w każdym projekcie centralnego raportowania. W części organizacji wystarczy istniejąca hurtownia lub baza SQL połączona z dobrze zaprojektowanym modelem semantycznym Power BI. Fabric warto rozważyć, gdy rozwiązanie ma obejmować szerszą integrację danych, różne sposoby ich przetwarzania i wiele zespołów analitycznych.
Czy różne architektury można połączyć?
Tak. W firmie produkcyjnej dane z ERP i MES mogą zasilać raportowanie zarządcze, a sygnały z czujników - odrębny strumień zdarzeń do analizy operacyjnej. Wyniki obu procesów można następnie zestawiać w Power BI z danymi historycznymi.
W takim układzie znaczenie ma nie tylko integracja techniczna. Trzeba też uzgodnić identyfikatory maszyn i zleceń, sposób zapisu czasu oraz definicje wskaźników. Bez tego dwa poprawnie działające systemy mogą pokazywać różne wartości dla tego samego procesu.
Szczegółowe rozwiązania warto oceniać razem z zasadami governance, które określają odpowiedzialność za dane, dostęp i rozwój środowiska.
Od wzorca do projektu wdrożenia
Przed wyborem komponentów dobrze jest opisać konkretne źródła danych, odbiorców raportów i wymagany czas reakcji. Wtedy łatwiej rozstrzygnąć, co należy zintegrować, gdzie przeprowadzić transformacje i które elementy architektury rzeczywiście przyniosą wartość.
Jeśli chcesz przeanalizować istniejące rozwiązanie lub zaplanować jego rozbudowę, skontaktuj się z zespołem Antdata.