Arquitectura de análisis avanzado

Esta arquitectura le permite combinar cualquier dato a cualquier escala con el aprendizaje automático personalizado y obtener análisis de datos casi en tiempo real en servicios de streaming.

Arquitectura

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Flujo de datos

1. Reúna todos los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros, archivos y elementos multimedia) mediante canalizaciones de Synapse en Azure Data Lake Storage.
2. Use grupos de Apache Spark para limpiar y transformar los conjuntos de datos sin estructura y combinarlos con datos estructurados de bases de datos o almacenamientos de datos de operaciones.
3. Use técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático escalables para obtener información más detallada de estos datos mediante Python, Scala o .NET, con las experiencias de cuadernos en un grupo de Apache Spark.
4. Aplique los grupos de Apache Spark y las canalizaciones de Synapse en Azure Synapse Analytics para acceder a los datos y mover los datos a gran escala.
5. Consulte los datos e informe sobre ellos en Power BI.
6. Traslade la información de los grupos de Apache Spark a Azure Cosmos DB para que sea accesible mediante aplicaciones web y para dispositivos móviles.

Flujo de trabajo

• Azure Synapse Analytics es un almacenamiento de datos en la nube rápido, flexible y de confianza que le permite escalar, procesar y almacenar de forma elástica e independiente, con una arquitectura de procesamiento en paralelo masivo.
• La documentación de canalizaciones de Synapse le permiten crear, programar y organizar los flujos de trabajo de ETL/ELT.
• Azure Blob Storage es un almacenamiento de objetos escalable de forma masiva para cualquier tipo de datos e imágenes no estructurados (imágenes, vídeos, audio, documentos, etc.) de forma más sencilla y rentable.
• Los grupos de Spark de Azure Synapse Analytics son una plataforma de análisis rápida, sencilla y colaborativa basada en Apache Spark.
• Azure Cosmos DB es un servicio de base de datos multimodelo distribuido globalmente. Aprenda a replicar los datos en varias regiones de Azure y a escalar el rendimiento independientemente del almacenamiento.
• Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB permite ejecutar análisis casi en tiempo real de datos operativos en Azure Cosmos DB, sin que ello afecte al rendimiento o al costo en la carga de trabajo transaccional, mediante los dos motores de análisis disponibles en el área de trabajo de Azure Synapse: SQL sin servidor y grupos de Spark.
• Azure Analysis Services es un análisis de nivel empresarial como servicio que le permite gobernar, implementar, probar y proporcionar su solución de BI con confianza.
• Power BI es un conjunto de herramientas de análisis empresarial que proporciona información detallada acerca de toda la organización. Conéctese a cientos de orígenes de datos, simplifique la preparación de los datos y realice análisis no planeados. Cree informes atractivos y publíquelos en la organización para que se usen en la web y en los dispositivos móviles.

Alternativas

• Synapse Link es la solución de Microsoft que se prefiere para el análisis de datos de Azure Cosmos DB.

Detalles del escenario

Transforme los datos en información útil con las mejores herramientas de aprendizaje automático de su clase. Esta solución le permite combinar cualquier dato en cualquier escala y crear e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados a gran escala. Para saber cómo se diseñan las plataformas de datos a escala empresarial como parte de una zona de aterrizaje empresarial, consulte la documentación de la zona de aterrizaje de datos de Cloud Adoption Framework.

Posibles casos de uso

Las organizaciones tienen la posibilidad de acceder a más datos que nunca. Los análisis avanzados ayudan a aprovechar la información extraída de los datos. Las áreas incluyen:

• Servicio al cliente
• Mantenimiento predictivo.
• Recomendación de productos o servicios
• Optimización de sistemas, desde cadenas de suministro hasta operaciones de centros de datos
• Desarrollo de productos y servicios

Consideraciones

Optimización de costos

La optimización de costos trata de buscar formas de reducir los gastos innecesarios y mejorar las eficiencias operativas. Para más información, vea Información general del pilar de optimización de costos.

• Personalización y obtención de estimaciones de precios

Pasos siguientes

• Más información sobre el diseño de una plataforma de datos a escala empresarial
• Aprenda a diseñar e implementar una plataforma de análisis de datos de un extremo a otro

Consulte la siguiente documentación sobre los servicios destacados de esta arquitectura:

• Documentación de Synapse Analytics
• Documentación de las canalizaciones de Synapse
• Introducción al almacenamiento de objetos en Azure
• Grupos de Spark de Azure Synapse Analytics
• Documentación sobre Azure Cosmos DB
• Documentación de Analysis Services
• Documentación de Power BI

Recursos relacionados

• Protección de un almacén de lago de datos con Azure Synapse Analytics
• Análisis de datos operativos en MongoDB Atlas mediante Azure Synapse Analytics
• Análisis de macrodatos con seguridad de nivel empresarial mediante Azure Synapse
• Análisis de datos espaciales con Azure Synapse Analytics
• Análisis de un extremo a otro con Azure Synapse