Beispiellos und ohne Limits: Ankündigung von Azure Synapse Analytics

Veröffentlicht am 4 November, 2019

Corporate Vice President, Azure Data

Unternehmen müssen heutzutage zwei Arten von analytischen Systemen verwenden: Data Warehouses und Data Lakes. Data Warehouses bieten wichtige Erkenntnisse über die wirtschaftliche Lage des Unternehmens. Data Lakes geben Aufschluss über Tendenzen hinsichtlich der Kunden, Produkte, Mitarbeiter und Prozesse. Beide sind sehr wichtig, obwohl sie voneinander unabhängig sind. Dies kann dazu führen, dass nicht aufeinander abgestimmte Entscheidungen getroffen werden. Gleichzeitig müssen Unternehmen aus allen Daten Erkenntnisse gewinnen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Innovationen bewusst voranzutreiben. Kann ein einzelner Dienst für Cloudanalysen diese Lücke schließen und die für das Unternehmen erforderliche Agilität bieten?

Azure Synapse Analytics

Wir freuen uns, heute die Veröffentlichung von Azure Synapse Analytics bekanntzugeben. Dabei handelt es sich um einen uneingeschränkten Analysedienst, der Data Warehousing für Unternehmen und Big-Data-Analysen vereint. Sie können große Datenmengen entweder mithilfe von serverlosen und lokalen oder bereitgestellten Ressourcen nach Belieben abrufen. Azure Synapse Analytics vereint diese beiden Bereiche mit einer einheitlichen Oberfläche zum Erfassen, Vorbereiten, Verwalten und Bereitstellen von Daten, um Business-Intelligence- und Machine-Learning-Anforderungen umgehend zu erfüllen.

Diagramm: so verbindet Azure Synapse Analytics Power BI, Azure Machine Learning und Ihr Ökosystem

Einfach ausgedrückt ist Azure Synapse Analytics die nächste Generation von Azure SQL Data Warehouse. Wir haben das gleiche branchenführende Data Warehouse hinsichtlich der Leistung und Funktionen auf ein ganz neues Level gebracht. Tatsächlich ist es das erste und einzige Analysesystem, das alle TPC-H-Abfragen im Petabytebereich ausgeführt hat. Mit Azure Synapse Analytics können Unternehmen ihre heute in der Produktion befindlichen vorhandenen Data-Warehouse-Workloads auch weiterhin ausführen und profitieren automatisch von den Funktionen in der Vorschauversion. Durch das Zusammenführen von Erkenntnissen aus allen Datenquellen, Data Warehouses und Big-Data-Analysesystemen können Unternehmen ihre Daten viel schneller, produktiver und sicherer nutzen. Da Azure Synapse Analytics ein umfangreiches und dynamisches Ökosystem mit Partnern wie Databricks, Informatica, Accenture, Talend, Panoply, Attunity, Pragmatic Works und Adatis bietet, können Partner weiterhin mit uns zusammenarbeiten.

Mit Azure Synapse Analytics können Datenexperten aller Bereiche ganz einfach und unter Verwendung von nur einem Dienst zusammenarbeiten und die wichtigsten Daten erstellen, verwalten und analysieren. Das Angebot reicht von der Apache Spark-Integration mit der leistungsstarken und zuverlässigen SQL-Engine bis hin zur codefreien Datenintegration und -verwaltung und ist daher ideal für jeden Datenexperten.

Deshalb entscheiden sich Unternehmen wie Unilever für Azure Synapse Analytics.

Unsere Entscheidung für die Azure Analytics-Plattform hat unsere Fähigkeit, Erkenntnisse zum Geschäftsbetrieb bereitzustellen, revolutioniert. Wir freuen uns sehr, dass wir unsere Analyseprozesse mithilfe von Azure Synapse Analytics und dank der nahtlosen Integration, durch die alles gut zusammen funktioniert, weiterhin verbessern können.

Nallan Sriraman, Global Head of Technology, Unilever
Unilever-Logo

Unbegrenzte Skalierung

Azure Synapse Analytics bietet über Data Warehouses und Big-Data-Analysesysteme hinweg beeindruckend schnell Erkenntnisse aus all Ihren Daten. Mit Azure Synapse Analytics können Datenexperten unter Verwendung der bekannten SQL-Sprache sowohl relationale als auch nicht relationale Daten im Petabytebereich abfragen. Im Fall von unternehmenskritischen Workloads können sie die Leistung aller Abfragen mit intelligenter Workloadverwaltung, Workloadisolation und grenzenloser Parallelität ganz einfach optimieren.

Wertvolle Erkenntnisse

Mit Azure Synapse Analytics sind Business Intelligence und Machine Learning ganz einfach möglich. Durch die Integration in Power BI und Azure Machine Learning können Sie weitere Erkenntnisse aus allen Ihren Daten gewinnen und Machine Learning-Modelle auf alle intelligenten Apps anwenden. Sie können die Entwicklungszeit für Business Intelligence- und Machine Learning-Projekte mit einem uneingeschränkten Analysedienst deutlich reduzieren. Dieser ermöglicht die problemlose Anwendung von Intelligenz auf Ihre wichtigsten Daten (von Dynamics 365 über Office 365 bis hin zu SaaS-Diensten, die Open Data Initiative unterstützen) und das Teilen von Daten mit nur wenigen Klicks.

Vereinheitlichte Oberfläche

Erstellen Sie mit der vereinheitlichten Oberfläche in Azure Synapse Analytics End-to-End-Lösungen. Im Azure Synapse Analytics-Studio finden Sie einen vereinheitlichten Arbeitsbereich für die Datenaufbereitung und Datenverwaltung sowie Data-Warehousing-, Big-Data- und KI-Aufgaben. Data Engineers können zum Verwalten von Datenpipelines eine codefreie visuelle Umgebung verwenden. Außerdem ist für Datenbankadministratoren das Automatisieren der Abfrageoptimierung möglich. Data Scientists haben die Möglichkeit, in nur wenigen Minuten einen Proof of Concept zu erstellen. Business Analysts haben mit diesem einzelnen Analysedienst sicheren Zugriff auf Datasets und können Power BI zum Erstellen von Dashboards in kürzester Zeit verwenden.

Beispiellose Sicherheit

Azure verfügt über die fortschrittlichsten auf dem Markt verfügbaren Sicherheits- und Datenschutzfeatures. Features wie die automatisierte Bedrohungserkennung und immer aktivierte Datenverschlüsselung sind im Azure Synapse Analytics-Fabric integriert. Für eine präzise Zugriffssteuerung können Unternehmen mithilfe der Sicherheit auf Spaltenebene und der nativen Sicherheit auf Zeilenebene dazu beitragen, dass Daten sicher und privat bleiben. Außerdem können sensible Daten mit der dynamischen Datenmaskierung automatisch in Echtzeit geschützt werden.

 

Jetzt einsteigen

Mit den allgemein verfügbaren Features in Azure Synapse Analytics können Unternehmen ihre heute in der Produktion befindlichen vorhandenen Data-Warehouse-Workloads auch weiterhin ausführen.


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