Entrepôt de données (data warehouse) moderne

Créez le hub de toutes vos données (structurées, non structurées ou en streaming) pour promouvoir des solutions novatrices, par exemple, de veille économique, de création de rapports, d’analytique avancée et d’analytique en temps réel. Tirez parti des performances, de la flexibilité et de la sécurité de services Azure entièrement gérés, tels qu’Azure Synapse Analytics et Azure Databricks, pour démarrer facilement.

Raccourcissez le délai de commercialisation

Assurez la productivité grâce à des moteurs de pointe SQL Server et Apache Spark, ainsi qu’à des services cloud entièrement gérés qui vous permettent d’approvisionner votre entrepôt de données moderne en quelques minutes. Accélérez l’intégration de données avec plus de 30 connecteurs de données natifs d’Azure Data Factory et le support des principaux outils de gestion des informations d’Informatica et de Talend. Offrez à vos scientifiques des données, ingénieurs de données et analystes d’entreprise la possibilité d’utiliser les outils et langages de leur choix en lien avec le Big Data.

Découvrez comment Rockwell Automation a réduit le temps de développement de 80 % pour raccourcir le délai de commercialisation, abaisser les coûts et améliorer la réactivité des clients.

Choisissez une solution adaptée à vos besoins

Commencez facilement avec une solution cloud ou une option hybride adaptée à vos besoins. Seule Microsoft vous permet de tirer pleinement parti des performances, de la familiarité et de la sécurité de SQL Server, dans un cloud privé ou en tant que service managé au sein d’une architecture MPP dans Azure. Réduisez les coûts et la complexité de la gestion des transformations de données existantes grâce à une expérience d’intégration de données hybride. Enfin, offrez une expérience utilisateur cohérente avec une identité commune pour tous les services locaux et Azure.

Découvrez comment Carnival Maritime a mis en place une solution hybride capable de prédire la consommation d’eau à bord, qui lui a permis d’économiser $200000 par navire par an.

Extrayez des informations de toutes données

Profitez de la flexibilité permettant de créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique localement ou dans le cloud. Optez pour l’outil de science des données de votre choix, avec un support pour le meilleur de Microsoft et l’innovation open source. Diffusez facilement des informations au sein de votre organisation grâce à une intégration riche avec Power BI et d’autres outils de veille économique et de visualisation de pointe, tels que Tableau, Qlik, MicroStrategy et Alteryx.

Découvrez comment ASOS fournit 13 millions d’expériences personnalisées avec 33 commandes maximum par seconde.

Ayez l’esprit tranquille

Les fonctionnalités de sécurité avancée intégrées incluent le chiffrement transparent des données (Transparent Data Encryption), l’audit, la détection des menaces, l’intégration d’Azure Active Directory et les points de terminaison de réseau virtuel. Les services Azure sont conformes à plus de 50 certifications sectorielles et géographiques, et sont globalement disponibles dans 42 régions afin que vos données soient conservées là où se trouvent vos utilisateurs. Enfin, pour votre tranquillité d’esprit, Microsoft offre des contrats de niveau de service (SLA) adossés à une garantie financière.

Découvrez pourquoi GE Healthcare fournit ses solutions de base à l’aide des services de données Azure.

Clients accomplissant des prouesses avec un entrepôt de données moderne

Architectures de solution

Entrepôt de données moderneUn entrepôt de données moderne vous permet de regrouper facilement toutes vos données, quelle qu’en soit l’échelle, et d’en extraire des informations pour tous vos utilisateurs grâce à des tableaux de bord analytiques, des rapports opérationnels ou des analyses avancées.12345
  1. Présentation
  2. Flux

Entrepôt de données moderne

Présentation

Un entrepôt de données moderne vous permet de regrouper facilement toutes vos données, quelle qu’en soit l’échelle, et d’en extraire des informations pour tous vos utilisateurs grâce à des tableaux de bord analytiques, des rapports opérationnels ou des analyses avancées.

Flux

  1. 1 Combinez toutes vos données, structurées, non structurées et semi-structurées (journaux, fichiers et médias) dans Stockage Blob Azure à l’aide d’Azure Data Factory.
  2. 2 Exploitez les données disponibles dans Stockage Blob Azure pour effectuer des analyses évolutives avec Azure Databricks et obtenir des données nettoyées et transformées.
  3. 3 Vous pouvez déplacer les données ainsi nettoyées et transformées vers Azure Synapse Analytics afin de les combiner avec des données structurées existantes, créant ainsi un hub pour toutes vos données. Mettez à profit des connecteurs natifs entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour accéder à des données et les déplacer à grande échelle.
  4. 4 Créez des tableaux de bord analytiques et des rapports intégrés basés sur Azure Data Warehouse pour extraire des informations des données, et utilisez Azure Analysis Services pour servir des milliers d’utilisateurs.
  5. 5 Exécutez des requêtes ad hoc directement sur les données dans Azure Databricks.
Analytique avancée du Big DataConvertissez vos données en informations exploitables à l’aide des meilleurs outils d’apprentissage automatique. Cette architecture vous permet de combiner toutes sortes de données, quelle qu’en soit l’échelle, et de construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.1234567
  1. Présentation
  2. Flux

Analytique avancée du Big Data

Présentation

Convertissez vos données en informations exploitables à l’aide d’outils d’apprentissage automatique d’une qualité exceptionnelle. Cette architecture vous permet de combiner toutes sortes de données, quelle qu’en soit l’échelle, et de construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.

Flux

  1. 1 Regroupez toutes vos données, structurées, non structurées et semi-structurées (journaux, fichiers et médias) dans Stockage Blob Azure à l’aide d’Azure Data Factory.
  2. 2 Utilisez Azure Databricks pour nettoyer et transformer les jeux de données sans structure, et combinez ceux-ci avec des données structurées provenant de bases de données ou d’entrepôts de données opérationnels.
  3. 3 Utilisez des techniques évolutives d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour extraire de ces données des informations plus approfondies à l’aide de Python, R ou Scala, tout en bénéficiant des expériences de bloc-notes intégrées dans Azure Databricks.
  4. 4 Mettez à profit des connecteurs natifs entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour accéder à des données et les déplacer à grande échelle.
  5. 5 Les utilisateurs chevronnés exploitent les fonctionnalités intégrées d’Azure Databricks pour déterminer des causes premières et analyser des données brutes.
  6. 6 Exécutez des requêtes ad hoc directement sur les données dans Azure Databricks.
  7. 7 Transférez les informations d’Azure Databricks vers Cosmos DB pour les rendre accessibles via des applications web et mobiles.
Analyses en temps réelExtrayez des informations de données de streaming en direct en toute facilité. Capturez des données en continu à partir de n’importe quel appareil IoT ou de journaux de parcours de visite de site web, et traitez-les en temps quasi réel.12345678
  1. Présentation
  2. Flux

Analyses en temps réel

Présentation

Extrayez des informations de données de streaming en direct en toute facilité. Capturez des données en continu à partir de n’importe quel appareil IoT ou de journaux de parcours de visite de site web, et traitez-les en temps quasi réel.

Flux

  1. 1 Ingérez facilement des données de streaming en direct pour une application en utilisant un cluster Apache Kafka dans Azure HDInsight.
  2. 2 Regroupez toutes vos données structurées dans Stockage Blob Azure à l’aide d’Azure Data Factory.
  3. 3 Tirez parti d’Azure Databricks pour nettoyer, transformer et analyser les données de streaming, et combiner celles-ci avec des données structurées provenant de bases de données ou d’entrepôts de données opérationnels.
  4. 4 Utilisez des techniques évolutives d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour extraire de ces données des informations plus approfondies à l’aide de Python, R ou Scala, tout en bénéficiant des expériences de bloc-notes intégrées dans Azure Databricks.
  5. 5 Mettez à profit des connecteurs natifs entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour accéder à des données et les déplacer à grande échelle.
  6. 6 Créez des tableaux de bord analytiques et des rapports intégrés basés sur d’Azure Data Warehouse pour partager des informations au sein de votre organisation, et utilisez Azure Analysis Services pour fournir ces données à des milliers d’utilisateurs.
  7. 7 Les utilisateurs chevronnés exploitent les fonctionnalités intégrées d’Azure Databricks et d’Azure HDInsight pour déterminer des causes premières et analyser des données brutes.
  8. 8 Transférez les informations d’Azure Databricks vers Cosmos DB pour les rendre accessibles via des applications en temps réel.
Analyse à l'échelle du cloud avec Discovery HubUtilisez Discovery Hub pour définir un domaine de données à l'aide d'une interface graphique utilisateur, en bénéficiant des définitions stockées dans un référentiel de métadonnées. Le code de création du domaine de données est généré automatiquement tout en restant entièrement personnalisable. L'entrepôt de données moderne qui en résulte est prêt à prendre en charge l'analyse à l'échelle du cloud et l'intelligence artificielle.