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Modernes Data Warehouse

Erstellen Sie den Hub für alle Ihre Daten – strukturierte, unstrukturierte oder Streamingdaten –, um transformative Lösungen wie BI und Berichterstellung, erweiterte Analysen und Echtzeitanalysen zu unterstützen. Profitieren Sie von der Leistung, Flexibilität und Sicherheit vollständig verwalteter Azure-Dienste wie Azure SQL Data Warehouse und Azure Databricks, um schnell und einfach loszulegen.

Kürzere Markteinführungszeit

Sichern Sie Ihre Produktivität mit branchenführenden SQL Server- und Apache Spark-Engines sowie vollständig verwalteten Clouddiensten, mit denen Sie in wenigen Minuten ein eigenes modernes Data Warehouse bereitstellen können. Beschleunigen Sie die Datenintegration mit mehr als 30 nativen Datenconnectors von Azure Data Factory sowie Unterstützung für führende Informationsverwaltungstools von Informatica und Talend. Ermöglichen Sie Ihren Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts, die Tools und Sprachen ihrer Wahl für Big Data zu verwenden.

Lesen Sie, wie Rockwell die Entwicklungszeit um 80 Prozent verkürzt, und so eine kürzere Markteinführungszeit, niedrigere Kosten und eine bessere Kundennähe erzielt.

Auswahl einer auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittenen Lösung

Legen Sie basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen ganz einfach mit einer Cloudlösung oder einer Hybridoption los. Nur Microsoft ermöglicht es Ihnen, konsequent von der bewährten Leistung, Vertrautheit und Sicherheit von SQL Server in der Private Cloud oder als verwalteter Dienst in der MPP-Architektur von Azure zu profitieren. Reduzieren Sie die Kosten und die Komplexität der Verwaltung bestehender Datentransformationen durch Hybriddatenintegration. Ermöglichen Sie schließlich eine konsistente Benutzererfahrung mit einer gemeinsamen Identität für alle lokalen Dienste und Azure.

Erfahren Sie, wie Carnival eine Hybridlösung erstellt hat, die den Wasserverbrauch an Bord vorhersagt und so jährlich Einsparungen von $200000 pro Schiff erzielt.

Einblicke in beliebige Daten gewinnen

Profitieren Sie von der Flexibilität, Machine Learning-Modelle lokal oder in der Cloud erstellen und bereitstellen zu können. Nutzen Sie das Data Science-Tool Ihrer Wahl mit Unterstützung für die besten Lösungen von Microsoft und Open Source-Innovationen. Verteilen Sie Informationen in Ihrer gesamten Organisation durch die umfassende Integration in Power BI und andere führende Business Intelligence- und Visualisierungstools wie Tableau, Qlik, MicroStrategy und Alteryx.

Finden Sie heraus, wie ASOS.com 13 Millionen personalisierte Erfahrungen mit 33 Bestellungen pro Sekunde bereitstellt.

Mehr Sicherheit

Zu den integrierten erweiterten Sicherheitsfeatures gehören Transparent Data Encryption, Überprüfungen, Bedrohungserkennung, Azure Active Directory-Integration und Endpunkte virtueller Netzwerke. Azure-Dienste erfüllen mehr als 50 branchenspezifische und geografische Zertifizierungen und sind weltweit in 42 Regionen verfügbar, um Ihre Daten dort zu speichern, wo sich auch Ihre Benutzer befinden. Zu guter Letzt bietet Microsoft finanziell unterstützte SLAs an, um Sicherheit zu gewährleisten.

Lesen Sie, warum GE Healthcare seine zentralen Lösungen mit Azure-Datendiensten anbietet.

Moderne Data Warehouses bieten ihren Kunden tolle Möglichkeiten

Lösungsarchitekturen

Modernes Data Warehouse

  1. Übersicht
  2. Flow

Mit einem modernen Data Warehouse können Sie all Ihre Daten ganz einfach in einem beliebigen Maßstab zusammenzuführen und durch Analysedashboards, operative Berichte oder erweiterte Analysen für all Ihre Benutzer aufschlussreiche Einblicke vermitteln.

  1. 1 Fassen Sie all Ihre strukturierten, unstrukturierten und teilweise strukturierten Daten (Protokolle, Dateien und Medien) mit Azure Data Factory in Azure Blob Storage zusammen.
  2. 2 Nutzen Sie Daten in Azure Blob Storage, um skalierbare Analysen mit Azure Databricks durchzuführen und bereinigte und transformierte Daten zu erhalten.
  3. 3 Bereinigte und transformierte Daten können in Azure SQL Data Warehouse verschoben werden, um sie mit vorhandenen strukturierten Daten zu kombinieren und so einen zentralen Hub für alle Ihre Daten zu schaffen. Nutzen Sie native Connectors zwischen Azure Databricks und Azure SQL Data Warehouse, um auf Daten zuzugreifen und diese im großen Stil zu migrieren.
  4. 4 Erstellen Sie operative Berichte und Analysedashboards im Azure Data Warehouse, um Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen, und stellen Sie diese Daten mit Azure Analysis Services Tausenden von Endbenutzern zur Verfügung.
  5. 5 Führen Sie Ad-hoc-Abfragen direkt für Daten innerhalb von Azure Databricks aus.

Erweiterte Big Data-Analysen

  1. Übersicht
  2. Flow

Verwandeln Sie Ihre Daten mit den besten Machine Learning-Tools in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Architektur ermöglicht es Ihnen, beliebige Daten in beliebiger Größe zu kombinieren und maßgeschneiderte Machine Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.

  1. 1 Fassen Sie all Ihre strukturierten, unstrukturierten und teilweise strukturierten Daten (Protokolle, Dateien und Medien) mit Azure Data Factory in Azure Blob Storage zusammen.
  2. 2 Verwenden Sie Azure Databricks, um die strukturlosen Datasets zu bereinigen, zu transformieren und mit strukturierten Daten aus Betriebsdatenbanken oder Data Warehouses zu kombinieren.
  3. 3 Verwenden Sie skalierbare Machine Learning-/Deep Learning-Methoden, um aus diesen Daten mithilfe von Python, R oder Scala umfassendere Einblicke zu gewinnen – und das auch noch mit integrierter Notebookerfahrungen in Azure Databricks.
  4. 4 Nutzen Sie native Connectors zwischen Azure Databricks und Azure SQL Data Warehouse, um auf Daten zuzugreifen und diese im großen Stil zu migrieren.
  5. 5 Poweruser nutzen die Vorteile der integrierten Funktionen von Azure Databricks, um die Ursachenermittlung und Rohdatenanalyse durchzuführen.
  6. 6 Führen Sie Ad-hoc-Abfragen direkt für Daten innerhalb von Azure Databricks aus.
  7. 7 Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Azure Databricks für Cosmos DB, um sie über Web- und mobile Apps zugänglich zu machen.

Echtzeitanalysen

  1. Übersicht
  2. Flow

Gewinnen Sie mühelos Erkenntnisse aus Livestreamingdaten. Erfassen Sie kontinuierlich Daten von jedem IoT-Gerät oder Protokolle von Websiteclickstreams, und verarbeiten Sie diese nahezu in Echtzeit.

  1. 1 Erfassen Sie mit dem Apache Kafka-Cluster in Azure HDInsight mühelos Livestreamingdaten für eine Anwendung.
  2. 2 Bündeln Sie all Ihre strukturierten Daten mit Azure Data Factory in Azure Blob Storage.
  3. 3 Verwenden Sie Azure Databricks, um die Streamingdaten zu bereinigen, zu transformieren und mit strukturierten Daten aus Betriebsdatenbanken oder Data Warehouses zu kombinieren.
  4. 4 Verwenden Sie skalierbare Machine Learning-/Deep Learning-Methoden, um aus diesen Daten mithilfe von Python, R oder Scala umfassendere Einblicke zu gewinnen – und das auch noch mit integrierter Notebookerfahrungen in Azure Databricks.
  5. 5 Nutzen Sie native Connectors zwischen Azure Databricks und Azure SQL Data Warehouse, um auf Daten zuzugreifen und diese im großen Stil zu migrieren.
  6. 6 Erstellen Sie Analysedashboards und eingebettete Berichte in Azure Data Warehouse, um Einblicke innerhalb Ihrer Organisation zu ermöglichen, und stellen Sie diese Daten mit Azure Analysis Services Tausenden von Benutzern zur Verfügung.
  7. 7 Poweruser nutzen die Vorteile der integrierten Funktionen von Azure Databricks und Azure HDInsight, um die Ursachenermittlung und Rohdatenanalyse durchzuführen.
  8. 8 Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Azure Databricks für Cosmos DB, um sie über Echtzeit-Apps zugänglich zu machen.

Wie Sie erfolgreich ein modernes Data Warehouse in Ihrer Organisation einführen

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