Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit der Integration zwischen Azure Stream Analytics und Power BI bekannt zu geben. Mit dieser Funktion können Sie interaktive Echtzeitdashboards zum Streamen von Daten von Geräten, Sensoren, Infrastruktur und selbst Geschäftsanwendungen erstellen.

Die Leistung von Dashboards in Echtzeit

Daten sind heute allgegenwärtig. Sie entstammen von einer jeden Tag und immer schneller wachsenden Anzahl von Quellen, und der Druck, diese Daten in geschäftliche Erkenntnisse umzuwandeln und unsere Reaktionszeit zu verkürzen, steigt parallel.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie verwalten eine Flotte von Kühltransportern, die frischen Fisch vom Hafen zu Märkten im ganzen Land bringen, und die Klimaanlage in einem dieser Transporter weist eine Fehlfunktion auf, sodass der Fisch erwärmt wird. Ich vermute, dass Sie darüber so schnell wie möglich in Kenntnis gesetzt werden möchten, um handeln zu können.

Wenn Sie früher ein System aufbauen wollten, das diese Arten von Erkenntnissen aus Ihren Daten gewinnen und auf einem Dashboard anzeigen konnte, mussten Sie die Daten erfassen, verarbeiten und in einer Datenbank speichern und schließlich eine benutzerdefinierte Anwendung schreiben, die diese Datenbank abrief und in ein Kundendashboard übertrug, das Sie ebenfalls selbst erstellen mussten. Natürlich ist das alles möglich, aber wenn Sie es mit einem Transporter voll verderblichem Fisch zu tun haben, möchten Sie diese Informationen innerhalb von Sekunden erhalten, nicht Minuten – und ohne sich mit der Komplexität des Vorgangs auseinandersetzen zu müssen.

Echtzeitdashboards bieten eine Liveansicht der Metriken, die für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, damit Sie in kürzerer Zeit Erkenntnisse gewinnen und handeln können.

Vom Überwachen der Temperatur in einem Kühltransporter bis hin zum Erleichtern der Arbeit von Vertriebs- und Marketingteams durch Nachverfolgen stündlicher Leistungsmetriken bieten Echtzeitdashboards einen geschäftlichen Nutzen in einer wachsenden Anzahl von Szenarien der echten Welt.

Gründe für Stream Analytics

Azure Stream Analytics ist ein vollständig verwalteter, kostengünstiger Azure-Dienst, mit dem Sie Datenströme in Echtzeit und über eine einfache SQL-ähnliche Sprache verarbeiten können. Stream Analytics bietet verschiedene Eingabeconnectors, z.B. für Azure Event Hubs und Azure IoT Hubs, die das einfache Erfassen von Daten jeder Größenordnung ermöglichen. Mithilfe eines Stream Analytics-Auftrags können Sie Streamingdaten dann in Zeitfenstern aggregieren, filtern und gruppieren. Sie können mehrere Downstreamdatenbanken und -systeme verbinden (etwa SQL-Datenbank und DocumentDB), um die Ergebnisse Ihrer analytischen Berechnungen festzuhalten.

Mit der heutigen Ankündigung fügen wir einen weiteren Ausgabeconnector hinzu, den Power BI-Connector, mit dem Sie Daten direkt an ein Livedashboard streamen können. Dadurch werden die Latenz und die Zeit bis zur Umsetzung für Ihre wichtigsten geschäftlichen Metriken drastisch verkürzt. Wir haben während der öffentlichen Vorschau mit Hunderten Kunden zusammengearbeitet, um die Daten von Sensoren, Geschäftsanwendungen, sozialen Medien, Benutzerprotokollen usw. zu visualisieren. Diese Integration steht nun allen Kunden zur Verfügung.

Im nachstehenden Video sehen Sie ein Beispiel der Möglichkeiten durch das Streamen von Daten an Echtzeitdashboards.

Erste Schritte

Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie dies selbst erreichen können, lesen Sie das Tutorial zu Stream Analytics und Power BI. Hier erfahren Sie, wie Sie eigene benutzerdefinierte Business Intelligence-Tools mit Power BI als Ausgabe für Ihre Azure Stream Analytics-Aufträge erstellen können.

Nächste Schritte

Wir freuen uns sehr über diese Integration und hoffen, sie wird Ihnen und Ihren Echtzeitdashboards viele aufregende neue Möglichkeiten eröffnen. Fühlen Sie sich herzlich eingeladen, uns auf unserer User Voice-Seite Feedback zu Ihren Wünschen zu geben.

Falls Sie noch keine Erfahrungen mit Microsoft Azure oder Stream Analytics haben, sollten Sie sich für ein kostenloses Azure-Testkonto registrieren und Ihren ersten Stream Analytics-Auftrag erstellen.

Wenn Sie Hilfe benötigen oder Fragen haben, erreichen Sie uns über die Foren bei MSDN oder Stack Overflow, oder Sie wenden sich direkt per E-Mail an das Produktteam.

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