Wir wüssten alle gerne die Wahrheit. Damit Sie Ihren Cloudanalyseanbieter richtig beurteilen können, müssen Sie nur diese drei wirklich wichtigen Dinge über ihn wissen:

1. Unabhängige Benchmarkergebnisse
2. Unternehmensweiter Zugriff auf Erkenntnisse
3. Sicherheit und Datenschutz

Welche Ergebnisse hat er bei unabhängigen Benchmarktests nach Industriestandards vorzuweisen?

Sie haben von anderen Anbietern möglicherweise schon einmal gehört, dass Benchmarktests irrelevant seien. Wenn Ihnen das gesagt wird, sollten Sie sich vielleicht fragen: Warum? Unabhängige Benchmarks nach Industriestandards sind wichtig, denn sie helfen dabei, Preis und Leistung bei allgemeinen und komplexen Analyseworkloads zu messen. Sie stellen wichtige und wertvolle Indikatoren dar, da es mit wachsendem Datenvolumen immer wichtiger wird, eine optimale Leistung zum günstigsten Preis zu erhalten.

Im February hat eine unabhängige Studie von GigaOm die drei Dienste Azure SQL Data Warehouse, Amazon Redshift und Google BigQuery mit dem weithin anerkannten TPC-H-Benchmark bewertet. Sie haben dabei herausgefunden, dass Azure SQL Data Warehouse bis zu 14-mal schneller und 94 % günstiger als die anderen Cloudanbieter ist. Und heute können wir stolz bekannt geben, dass der zweite Benchmarkbericht von GigaOm – dieses Mal mit dem ähnlich wichtigen TPC-DS-Benchmark – Azure SQL Data Warehouse erneut zum Branchenführer kürt. Nicht Amazon Redshift. Nicht Google BigQuery. Diese Ergebnisse beweisen, dass Azure der beste Ort für alle Ihre Analysen ist.

Deshalb entscheiden sich Kunden wie Columbia Sportswear für Azure.

„Mit Azure SQL Data Warehouse hatten wir von Anfang an mindestens die gleiche Leistung wie mit unserem damaligen System, das fortlaufend über einen Zeitraum von 6,5 Jahren optimiert und an unsere hohen Leistungsanforderungen angepasst wurde.“

Lara Minor, Sr. Enterprise Data Manager, Columbia Sportswear

 

Kann er problemlos aussagekräftige Erkenntnisse für Ihre gesamte Organisation liefern?

Erkenntnisse aus Ihren Analysen müssen für alle Personen in Ihrer Organisation verfügbar sein. Selbst wenn andere Anbieter angeben, dies umsetzen zu können, umfasst das Ergebnis meist doch nur bestimmte Arbeitsgruppen – und eben keine unternehmensweite Lösung. In solchen Fällen werden die Daten oftmals isoliert, sodass nicht alle Benutzer Erkenntnisse gewinnen können.

Mit Azure können Mitarbeiter in wenigen Sekunden Erkenntnisse aus allen Unternehmensdaten erhalten. Die Daten können übergangslos aus Ihrem SQL Data Warehouse nach Power BI übermittelt werden. Ohne eingeschränkte Parallelität kann Power BI in unterschiedlichen Teams verwendet werden, um hochanschauliche Visualisierungen zu erstellen, die relevante Einblicke liefern. Diese Kombination aus leistungsstarken Analysen und einfachen BI-Tools ist ziemlich einzigartig. Sieht man sich dann tatsächlich den Gartner 2019 Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms sowie den Gartner 2019 Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics weiter unten an, ist deutlich zu erkennen, dass Microsoft eine Führungsposition einnimmt.

 

 

Unsere führende Stellung bei BI kann unseren Kunden in Kombination mit unserer zweifellos anerkannten Leistung bei Analysen echte und geschäftlich relevante Erkenntnisse liefern. Wie der TPC-DS-Benchmark zeigt, bietet Azure SQL Data Warehouse eine unübertroffene Leistung bei komplexen Analyseworkloads, die sich nah an den realen Gegebenheiten Ihrer Geschäfte ausrichten. Das bedeutet, dass Power BI-Benutzer problemlos detaillierte Erkenntnisse aus allen ihren Daten gewinnen können.

Der oben genannte Branchenbenchmark TPC-DS ist insbesondere für Organisationen nützlich, die aufwendige Analyseworkloads ausführen müssen, da er besonders anspruchsvolle Abfragen zum Testen der tatsächlichen Leistung einsetzt. Eine der beim TPC-DS-Benchmarkbericht angewandten Abfragen berechnet z. B. die Anzahl von Bestellungen und den Zeitrahmen der Bestellungen und filtert dann nach Status die nicht retournierten Bestellungen von einem Lager heraus. Diese Form komplexer Abfragen über Milliarden von Zeilen und unzählige Tabellen ist ein aus der Praxis entnommenes Beispiel dafür, wie Unternehmen ein Data Warehouse für Geschäftserkenntnisse nutzen können. Mithilfe von Power BI können Benutzer komplexe Abfragen wie diese einfach durch die Integration mit SQL Data Warehouse ausführen und dabei von der schnellen Leistung profitieren, die in der Branche ihresgleichen sucht.

Wie hoch ist die Sicherheit?

Jeder ist ein Ziel. Wenn es um Daten geht, stehen Datenschutz und Sicherheit nicht zur Debatte. Egal welche Vorsichtsmaßnahmen Sie ergreifen, es gibt immer eine neue Bedrohung, die nur noch nicht entdeckt wurde. Ihr Analysesystem enthält Ihre wertvollsten Geschäftsdaten und muss daher über strikte Sicherheits- und Datenschutzfunktionen verfügen.

Azure ist dafür die richtige Lösung. Wie Donald Farmer, ein anerkannter Vordenker bei Analysen, anmerkt, gelten für die Analysen in Azure fortschrittlichsten Sicherheits- und Datenschutzfunktionen der gesamten Branche. Von einer aktiven Bedrohungserkennung bis zur Bereitstellung benutzerdefinierte Empfehlungen für Verbesserungen bei der Sicherheit nutzt Azure SQL Data Warehouse maschinelles Lernen und KI für den Schutz Ihrer Daten. Der Dienst ermöglicht Ihnen dazu auch die Verschlüsselung Ihrer Daten – sowohl während der Übertragung als auch im Speicher. Sie können Ihren Benutzern von einem zentralen Ort aus angemessene Zugriffsebenen zuweisen und dabei Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene einsetzen. Damit werden nicht nur Ihre Daten geschützt, sondern auch strikte Datenschutzanforderungen eingehalten.

„Uns war sofort klar, dass wir mit Azure und insbesondere mit Azure Key Vault in der Lage sein würden, unsere eigenen hohen Ansprüche an Datenschutz und Sicherheit zu erfüllen.“

Guido Vetter, Head of Corporate Center of Excellence Advanced Analytics & Big Data, Daimler

Die führenden Sicherheits- und Datenschutzfunktionen von Azure machen diesen Dienst nicht nur zur vertrauenswürdigsten Cloud am Markt, sondern ergänzen ganz hervorragend auch die eigene Führungsrolle in anderen Bereichen wie dem Preis-Leistungs-Verhältnis – insgesamt also einfach unerreicht.

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Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms Cindi Howson, James Richardson, Rita Sallam, Austin Kronz, 11. Februar 2019.

Gartner Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics, Adam Ronthal, Roxane Edjlali, Rick Greenwald, 21. Januar 2019.

Diese Grafik wurde von Gartner, Inc. im Rahmen eines größeren Forschungsberichts veröffentlicht und sollte im Kontext des vollständigen Dokuments betrachtet werden. Sie erhalten das Gartner-Dokument auf Anfrage von Microsoft.

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