Se nærmere på cloudmiljøet, der tilbyder ubegrænset skalering, ubegrænset ydeevne og ubegrænsede muligheder i forhold til dine data. Bliv grænseløs med Azure.

Se, hvorfor de største virksomheder bliver grænseløse

Få mere ud af dine data til lavere omkostninger

14x

Azure Analytics op til 14 gange hurtigere beslutninger end Google BigQuery1

94%

Azure Analytics op til 94 % billigere end Google BigQuery1

86%

Azure SQL op til 86 % billigere end Amazon Relational Database Service til SQL-arbejdsbelastninger.2

Få mere at vide om, hvordan førende virksomheder er innovative med Azure-dataløsninger

Walgreens opnåede en tredobbelt analyseydeevne til en tredjedel af prisen med Azure.

Nestlé forhindrer cybersikkerhedstrusler i hele verden med Azure.

BBC bruger Azure AI til at øge engagementet med deres globale publikum.

GE Aviation forbedrer brændstofeffektiviteten i luftfartøjer og reducerer omkostningerne med Azure.

Symantec bruger Azure Cosmos DB til at beskytte 40 mio. slutpunkter til 40 % lavere omkostninger.

Coca-Cola bruger Azure Cosmos DB til at omdanne petabyte af helt forskellige data til vigtig indsigt.

Få vigtig indsigt for at muliggøre en vellykket datadrevet transformation

Gennemgå modellen til vurdering af datamodenheden

Mål, hvor effektive dine dataegenskaber er i forbindelse med at levere indsigt, der kan handles på, til alle i organisationen. Besvar disse spørgsmål for at finde ud af, hvilken datamodenhedsfase din organisation har nået, og få adgang til de anbefalede ressourcer, der klargjort til organisationens behov.

Udviklet i samarbejde med:
Keystone
1. Do you have a data platform for aggregating and accessing data across functional and regional silos?
2. Does your team have a "data steward" or designated role which is responsible for ensuring the quality and usability of over 80 percent of your team’s data?
3. Do you have a single, centralized system—at least at a departmental level—to grant permissions and access to data?
4. Is there a centralized source of documentation for existing interdepartmental APIs or other systematic methods for sharing data with other teams in your organization?
5. Do you use APIs or other systematic methods to automatically share data externally?
6. When you add a new data source, do you have systems that automatically check that it meets your team’s data quality or format requirements?
7. Are you able to track the lifecycle or lineage of data as it is transformed and used by models or reports?
8. Do you have a data catalog which enables data scientists, BI analysts, and others to discover and access data in a self-service way?
9. Is your data platform built on a microservices architecture that enables modular and repeatable use of components?
10. Are there rules or standards in place for systematically sharing data between teams (e.g., via API), so that teams can quickly and easily interpret other teams' data?
11. Do you use performance reviews or other management tools to enforce compliance with data practices?
12. Are you able to process and run analytics on data in real time (as opposed to batch processing)?
13. Do you have a sandbox environment that enables you to test different features and models, and optimize their performance?
14. Does your organization develop machine learning models?
15. Does your organization use advanced machine learning techniques, such as deep learning or reinforcement learning?
16. Are you able to deploy machine learning models automatically without human intervention?
17. Do you enable future auditing of machine learning models by automatically archiving any artifacts that they generate?
18. Has your organization defined ways to address fairness or bias concerns in machine learning models?
19. Do you use performance reviews or other management tools to enforce compliance with machine learning practices?
20. Have technologies developed by internal, independent, and cross-functional teams been successfully rolled out across the organization?

Your result: Platform

Your organization has successfully digitally transformed and is now a leader when it comes to tech intensity. Your organization most likely has an integrated foundation of data, software, and artificial intelligence that supports a mature innovation process, as well as a strong culture of growth and measurement that empowers employees to collaborate extensively and make individual decisions that are aligned to organizational strategy. Get more information and insights for platform organizations.

Your result: Hub

Your organization has already taken significant steps towards digital transformation and is now poised to successfully make use of all your organizational assets. At this point, your organization is most likely looking to improve your processes rather than your technical foundations, and you’re also able to focus on developing and improving the use of analytics and machine learning to drive business performance and transforming your business culture so that your employees can effectively use the new data and analytics tools at their disposal. Get more information and insights for hub organizations.

Your result: Bridge

Your organization has already made some first steps towards digital transformation. As you continue to establish your data platform, your organization may face challenges in finding ways to keep building on your initial successes and in determining and prioritizing next steps for your data platform. Get more information and insights for bridge organizations.

Your result: Traditional

Your organization is still in the early stages its digital transformation and may face challenges in fostering collaboration across organizational boundaries, sharing data, and making effective use of your data. Get more information and insights for traditional organizations.

Rethinking the Enterprise

Få mere at vide om modellen for datamodenhed, og udforsk alle faser i forbindelse med digital transformation.

Dataledernes kultur

Udforsk den rolle, som datakultur spiller i aktiveringen og styrkelsen af vellykkede digitale transformationer.

Udforsk Azure-dataløsninger

Azure-administrerede databaser

Byg programmer, der oprindeligt findes i cloudmiljøet, eller moderniser eksisterende programmer med fuldt administrerede, fleksible databaser.

Analyser i cloudmiljøet

Byg transformeringsrelaterede og sikre analyseløsninger, og omdan dine data til rettidig indsigt for virksomheder.

Azure AI

Byg missionskritiske løsninger med dokumenterede, sikre og ansvarlige AI-funktioner.

1Azure Synapse (tidligere kendt som Azure SQL Data Warehouse) udkonkurrerer Google BigQuery i alle Test-H- og Test-DS*-benchmarkforespørgsler fra GigaOm. Azure Synapse har konsekvent vist en bedre pris i forhold til ydeevne sammenlignet med BigQuery, og det koster op til 94 % mindre sammenlignet med Azure Synapse-klynger, der kører Test-H*-benchmarkforespørgsler. GigaOm Field Tests har desuden vist, at Azure Synapse (tidligere kendt som Azure SQL Data Warehouse) udkonkurrerer Amazon Redshift i 86 procent af alle Test-H*-benchmarkforespørgslerne. Azure Synapse Analytics har også konsekvent vist en bedre pris i forhold til ydeevne sammenlignet med Amazon Redshift, og det koster op til 46 % mindre sammenlignet med Azure Synapse Analytics-klynger, der kører Test-DS*-benchmarkforespørgsler.

* Ydeevne og prisudvikling er baseret på data fra en undersøgelse, der er bestilt af Microsoft og udført af GigaOm i januar 2019 for GigaOm Analytics Field Test-H-benchmarkrapporten og i marts 2019 for GigaOm Analytics Field Test-DS-benchmarkrapporten. Analytics i Azure er op til 14 gange hurtigere og koster 94 procent mindre, jf. GigaOm Analytics Field Test-H-benchmarket, og er op til 12 gange hurtigere og koster 73 procent mindre, jf. GigaOm Analytics Field Test-DS-benchmarket. Benchmarkdata udledes af de anerkendte branchestandarder, TPC Benchmark™ H (TPC-H) og TPC Benchmark™ DS (TPC-DS). GigaOm Analytics Field Test-resultaterne er baseret på forespørgsler om ydeevnetest af 66 TPC-H-lignende forespørgsler for TPC-H og 309 TPC-DS-lignende forespørgsler, der er udført af GigaOm i henholdsvis januar 2019 og marts 2019. Disse tests er bestilt af Microsoft. Prisudviklingen er beregnet af GigaOm som GigaOm Analytics Field Test-H/GigaOm Analytics Field Test-DS-metrikken for ejeromkostninger divideret med den sammensatte forespørgsel. Priserne er baseret på de offentligt tilgængelige priser i USA i januar 2019 for GigaOm Analytics Field Test-H-forespørgsler og i marts 2019 for GigaOm Analytics Field Test-DS-forespørgsler. Den faktiske ydeevne og de faktiske priser kan variere. Både GigaOm Analytics Field Test-H og Test-DS udledes af TPC-H- og TPC-DS-benchmarks og kan som sådan ikke sammenlignes med publicerede TPC-H- eller TPC-DS-benchmarkresultater, da GigaOm Analytics Field Test-H og GigaOm Analytics Field Test-DS ikke svarer fuldstændigt til TPC-H- eller TPC-DS-benchmarket.

Se her for at få flere oplysninger | Læs hele GigaOm-rapporten.

2Kravene til pris i forhold til ydeevne baseret på data fra en undersøgelse, der er bestilt af Microsoft og udført af GigaOm i august 2019. Undersøgelsen sammenlignede prisudviklingen mellem en enkelt, 80 vCore, Gen 5 Azure SQL Database på det forretningskritiske tjenesteniveau og db.r4.16x store tilbud på Amazon Web Services Relational Database Service (AWS RDS) på SQL Server. Benchmark-data er taget fra en GigaOm Analytic-felttest, der stammer fra en anerkendt branchestandard, TPC Benchmark™ E (TPC-E), og er baseret på en blanding af skrivebeskyttede og opdateringstunge transaktioner, der simulerer aktiviteter, der er fundet i komplekse OLTP-programmiljøer. Prisudviklingen er beregnet af GigaOm som omkostningen ved at køre cloudplatformen kontinuerligt i tre år divideret med transaktioner for hver anden dataoverførsel. Priserne er baseret på offentligt tilgængelige amerikanske priser i det østlige USA for Azure SQL Database og det østlige USA (Ohio) for AWS RDS fra og med august 2019. Resultaterne af prisudviklingen er baseret på de konfigurationer, der er angivet i GigaOm Analytic-felttesten. De faktiske resultater og priser kan variere på baggrund af konfiguration og region.

Se her for at få flere oplysninger | Læs hele rapporten.