Big Data-analys – Azure-baserad global dataplattform

Fallbakgrund

Kunden är ett multinationellt företag som behöver bygga en TB-nivå big data-plattform på Microsoft Azure, stödjer affärsanalys över leveranskedjan, tillverkning, lagerhållning, marknadsföring, försäljning och andra avdelningar. Ursprungligt system hade spridda data, saknade enhetlig datastyrning, kunde inte stödja storskalig databearbetning och realtidsanalys. Datakvalitet var inkonsekvent, saknade effektiva datarenings- och standardiseringsprocesser. Allvarliga datasilos över avdelningar, kunde inte uppnå datadelning och samarbetsanalys.

Problemdiagnos

Genom teknisk arkitekturrevision och affärskravsanalys fann vi: saknade enhetlig nätverksarkitekturdesign, molntjänster och lokala system kunde inte effektivt integreras; datalagring saknade skiktad styrning, rådata, rengjorda data och analytiska data var blandade, påverkade datakvalitet och analys effektivitet; databearbetningskapacitet var otillräcklig, stödde endast batchbearbetning, kunde inte möta realtidsanalysbehov; datapipelinekonstruktion var ofullständig, saknade automatisering och standardisering; saknade domänautonom dataplattformsdesign, avdelningar kunde inte självständigt hantera och använda data.

Specifika förbättringar

VNet nätverksarkitekturdesign

Vad vi gjorde:

Designade företagsgrad säkert Azure virtuellt nätverk (VNet) arkitektur, inklusive flera undernätsindelningar (datalager, applikationslager, hanteringslager), nätverkssäkerhetsgrupp (NSG) konfiguration, VPN-gateway och ExpressRoute-anslutningar. Etablerade hybridmolnarkitektur som uppnår stabil anslutning mellan Azure molntjänster och lokalt datacenter. Implementerade nätverksisolering och åtkomstkontrollpolicyer som säkerställer datasäkerhet. Etablerade nätverksövervakning och trafikanalyssystem som stödjer nätverksprestandaoptimering och felsökning.

Problem löst:

Löste problemet med molntjänster och lokala system som inte kunde effektivt integreras, orimlig nätverksarkitektur, etablerade säkert och tillförlitligt hybridmolnnätverksmiljö.

Kundresultat:

Nätverksanslutningsstabilitet förbättrades från 95% till 99,8%, dataöverföringshastighet ökade med 300%, noll nätverkssäkerhetsincidenter.

Medallion datasjö skiktad styrning

Vad vi gjorde:

Implementerade Medallion-arkitektur, delade datasjön i tre lager: Bronze-lager lagrar rådata som bibehåller dataintegritet; Silver-lager lagrar rengjorda och standardiserade data, etablerar datakvalitetskontrollmekanismer; Gold-lager lagrar affärsredo analytiska data som stödjer snabba frågor och analys. Etablerade datalinje spårningssystem som stödjer dataspårbarhet och påverkananalys. Implementerade datakvalitetsövervakning och automatiska reparationsmekanismer som säkerställer data noggrannhet.

Problem löst:

Löste problemet med kaotisk datalagring, brist på skiktad styrning, dålig datakvalitet, etablerade tydligt datastyrningssystem.

Kundresultat:

Datakvalitetspoäng förbättrades från 72% till 96%, datafrågeeffektivitet ökade med 400%, datastyrningskostnader minskade med 45%.

Batch + strömningsbearbetning dubbelmotor

Vad vi gjorde:

Byggde dubbelmotor databearbetningsarkitektur: batchbearbetningsmotor baserad på Azure Data Factory och Databricks, stödjer storskalig historisk databearbetning och ETL-jobb; strömningsbearbetningsmotor baserad på Azure Stream Analytics och Event Hubs, stödjer realtidsdataflödesbearbetning och analys. Etablerade enhetligt databearbetningsschemaläggningssystem som stödjer enhetlig hantering av batch- och strömningsbearbetningsjobb. Implementerade datakonsistensgarantimekanismer som säkerställer konsistens mellan batch- och strömningsbearbetningsresultat.

Problem löst:

Löste problemet med endast stöd för batchbearbetning och oförmåga att möta realtidsanalysbehov, uppnådde enhetligt stöd för historisk dataanalys och realtidsdatabearbetning.

Kundresultat:

Batchjobbkörningstid förkortades med 60%, realtidsdatabearbetningsfördröjning minskade från minutnivå till sekundnivå, databearbetningskapacitet ökade med 500%.

Hundratals datapipelinekonstruktion

Vad vi gjorde:

Designade och implementerade hundratals standardiserade datapipelines som täcker leveranskedjan, tillverkning, lagerhållning, marknadsföring, försäljning och andra affärsområden. Etablerade pipelinemallbibliotek som stödjer snabb skapande och återanvändning. Implementerade pipelineversionskontroll och ändringshanteringsmekanismer. Etablerade pipelineövervakning och varningssystem som stödjer automatisk felåterhämtning. Implementerade pipelineprestandaoptimering inklusive parallell bearbetning, resurs schemaläggning, datapartitioneringsstrategier.

Problem löst:

Löste problemet med ofullständig datapipelinekonstruktion, brist på automatisering och standardisering, uppnådde automatisering och standardisering av storskalig databearbetning.

Kundresultat:

Datapipelineantal ökade från 50 till 320, pipelinekörningsframgångsfrekvens förbättrades från 85% till 98%, databearbetningsautomatiseringsgrad ökade till 95%.

Domänautonom dataplattform systematisk design

Vad vi gjorde:

Designade domänautonom dataplattformsarkitektur, gav oberoende datahanteringsutrymme för varje affärsdomän (leveranskedjan, tillverkning, lagerhållning, marknadsföring, försäljning). Etablerade datakatalog och metadatahanteringssystem som stödjer dataupptäckt och självbetjäning. Implementerade dataåtkomstkontroll och behörighetshantering som säkerställer datasäkerhet. Etablerade datadelningsmekanismer som stödjer tvärdomän datasamarbete. Gav självbetjäningsdataanalysverktyg som sänker dataanalysbarriärer.

Problem löst:

Löste problemet med allvarliga datasilos och avdelningar som inte kunde självständigt hantera och använda data, uppnådde systematisering och autonomi av dataplattform.

Kundresultat:

Datadelningsgrad ökade med 250%, dataanalyseffektivitet ökade med 180%, affärsanvändarens självbetjäningsanalysförmåga ökade med 300%, dataplattformsanvändningsgrad ökade med 150%.