Andmeinseneeria Microsoft Fabricu platvormil
Andmeinseneeria Microsoft Fabricu platvormil - kindel vundament teie ettevõtte andmetele
Kui ettevõtte andmemahud kasvavad ja algallikaid tekib juurde, koondab Microsoft Fabric kogu teie aruandluse ühele platvormile. Loome automaatsed andmevood ja keskse andmehoidla, mis tagab, et kõik teie raportid toetuvad ühele puhastatud andmekihile.
Mis on Andmeinseneeria Fabricus?
See teenus sobib ettevõttele, kelle andmete maht, keerukus ja allikate hulk on ületanud piiri, mida tavapärane Power BI mugavalt kannaks. Microsoft Fabric on Microsofti andmeplatvorm - meie aitame selle teie ettevõttes kasutusele võtta ja ehitame selle peale teie andmelahenduse. Fabricu keskmes on OneLake: ühine andmehoidla kogu organisatsioonile, mis toimib nagu OneDrive andmete jaoks - kõik raportid loevad infot ühest kohast, ilma andmeid kopeerimata.
Keskne andmehoidla (OneLake)
Seadistame Microsoft Fabricu keskkonnas teie ettevõtte ühtse andmekogu, kuhu koonduvad kõik vajalikud äriandmed erinevatest süsteemidest.
Automaatsed andmeühendused
Ehitame andmevood, mis toovad info algallikatest automaatselt kesksesse hoidlasse. Fabricu tehnoloogia võimaldab andmeid analüüsida sageli ilma neid füüsiliselt dubleerimata või kulukalt ühest kohast teise liigutamata.
Andmete struktureerimine ja puhastus
Töötleme ja ühtlustame andmeid kihtide kaupa - alates toorandmetest kuni lõpliku, ärireeglitele vastava analüüsimudelini. See tagab, et andmed püsivad korras ega kujune haldamatuks andmerägastikuks.
Power BI raportid
Loome lõppraportid, mis võtavad infot otse Fabricust. Edaspidi loevad kõik raportid sama andmekihti, nii et sama näitaja kohta ei teki enam mitut numbrit.
Millal tasub Microsoft Fabric kasutusele võtta?
Andmeinseneeria lahendus on mõistlik siis, kui vajate midagi enamat kui lihtsalt paindlikku visualiseerimist. See sobib, kui puutute kokku mõne järgneva olukorraga:
Andmemahud on kasvanud ja Power BI on aeglane.
Kümned miljonid read koormavad olemasolevaid raporteid ning andmete uuendamine võtab liiga kaua aega.
Andmed on laiali paljudes süsteemides.
Kasutate korraga mitut tarkvara (näiteks tootmis-, müügi- ja laosüsteemid) ja info koondamine ühtseks aruandluseks on muutunud liiga keeruliseks.
Sama näitaja kohta on mitu numbrit.
Sõltuvalt sellest, millisest süsteemist või raportist andmed tulevad, saate sama küsimuse kohta erineva vastuse. Puudub ühtne tõeallikas ja arvutusreeglid pole ühtlustatud.
Käsitsi andmete kokkuviimine ei pea kasvuga sammu.
Olemasolev lahendus nõuab uute allikate lisamisel ja andmete ettevalmistamisel liiga palju erinevate inimeste käsitööd.
Vana andmearhitektuur on ajale jalgu jäänud.
Teie praegune andmelahendus ei toeta enam ettevõtte tänaseid vajadusi ega paku vajalikku paindlikkust.
Kui teie vajadused on mõnevõrra väiksemad, siis tasub alustada lahendusest Ärianalüütika Power BI-s.
Hind ja protsess
Andmeinseneeria lahenduse maksumus algab 8000 eurost. Lõplik maksumus sõltub teie andmemahtudest, liidestatavate süsteemide arvust ja lähteandmete olukorrast.
Kaardistus
Vaatame koos üle teie andmeallikad, mahud ja aruandluse vajadused ning lepime kokku lahenduse raamid.
Keskkonna loomine ja allikate ühendamine
Seadistame teie Microsoft Fabricu keskkonna ja ehitame automaatsed andmevood, mis toovad vajaliku info algsüsteemidest kokku.
Keskne andmehoidla ja raportid
Ehitame kihilise andmehoidla ning selle peale Power BI raportid. Andmete liigutamiseks ja töötluseks kihtide vahel kasutame PySpark-notebook’e ja andmevoogusid (pipeline’e).
Ajastatud uuendamine ja üleandmine
Seadistame andmete automaatse, ajastatud uuendamise (näiteks kord ööpäevas) ning anname valmis lahenduse teie meeskonnale üle.
Korduma kippuvad küsimused
Kas vajan üldse Microsoft Fabricut, või piisab väiksemast lahendusest?
See sõltub andmemahust ja süsteemide hulgast. Kui süsteeme on vähe ja andmed mõõdukad, piisab sageli lahendusest Ärianalüütika Power BI-s. Fabric tasub end ära suurte mahtude ja paljude allikate korral, kui vajate keskset andmeplatvormi. Kaardistus aitab õige tasandi valida.
Millised on jooksvad kulud pärast projekti valmimist?
Pärast ühekordset ehitust jääb teile Microsoft Fabricu arvutusvõimsuse tasu (F-tase) - teie enda kulu Microsoftile, mis algab väikesest tasemest ja kasvab vajaduse järgi. Aitame valida teie mahule sobiva ja säästliku taseme. Väiksematel tasemetel vajab iga raportite vaataja lisaks Power BI Pro litsentsi; suurema võimsuse (F64) juures see enam vajalik pole.
Kas vajame lahenduse haldamiseks oma andmeinseneri?
Ei. Igapäevaseks kasutamiseks piisab Power BI raportite lugemise oskusest ja andmed uuenevad automaatselt seatud graafiku järgi. Aeg-ajalt vajab lahendus tehnilist hooldust, kuid selleks ei pea te oma andmeinseneri palkama - kuna kõik on ehitatud Microsofti standardtööriistadel teie enda Fabricu keskkonnas, saate abi küsida meilt või mõnelt teiselt partnerilt.
Kas andmed on raportites reaalajas?
Üldjuhul uuenevad andmed ajastatult - näiteks kord ööpäevas või kindla intervalliga. Microsoft Fabric võimaldab tehniliselt ka reaalajas või sellele lähedast andmetöötlust, kuid see on kulukam erilahendus.
Kas peame kogu lahenduse korraga tellima?
Ei pea - lahendust saab ehitada etappide kaupa, alustades kõige olulisematest andmeallikatest ja nende raportitest. Iga etapp annab valmis, kasutatava tulemuse, mitte ainult tausta. Kaardistuse käigus lepime kokku, millest alustame.
Vaata ka
Ärianalüütika Power BI-s
Koondab mitme valdkonna andmed ühte andmemudelisse, mille pealt valmivad automaatselt uuenevad raportid.
Finantsaruanded Power BI-s
Automaatselt uuenev kasumiaruanne, bilanss ja vajadusel ka rahavoogude aruanne.
Data Audit
Diagnostika, mis kaardistab teie aruandluse ja andmeallikate olukorra ning annab soovitused edasiseks.
Igakuine raporteerimine ei pea olema käsitöö
Kui teie andmed on täna laiali mitmes süsteemis ja nende kokkuviimine võtab iga järgneva kuuga aina rohkem aega, on mõistlik alustada olukorra kaardistamisest. Data Audit annab selge pildi teie andmete seisust ja konkreetse tegevuskava - sealhulgas hinnangu, kas teie mahtude juures on õige samm Fabricu täisplatvorm või piisab väiksemast lahendusest.