La fonctionnalité Analytics d'Azure reste inégalée avec de nouvelles innovations

Publié le 6 mai, 2019

Corporate Vice President, Azure Data

Le bouleversement numérique a créé un potentiel illimité pour permettre aux entreprises d’utiliser des données comme un avantage concurrentiel pour leur activité. Par conséquent, l’analytique reste une priorité absolue pour les entreprises.

En termes d’analytique, les clients nous disent avoir besoin d’une solution qui offre des performances, une sécurité et une confidentialité optimales au meilleur prix, ainsi qu’un système capable de fournir facilement des insights pertinents dans toute l’organisation. Ils peuvent compter sur Azure. L’analytique dans Azure fournit des performances exceptionnelles à un prix très intéressant, comme le prouvent non pas un mais deux tests d’évaluation indépendants. Comme l’illustre Donald Farmer, un chef de file respecté dans le domaine de l’analytique, l’analytique d’Azure est celle qui offre le plus de fonctionnalités avancées de sécurité et de confidentialité sur le marché. En l’absence de limites de concurrence, les employés peuvent obtenir des insights en quelques secondes à partir de toutes les données de l’entreprise, à travers de superbes visualisations Power BI. L’analytique dans Azure met ces insights à la disposition de tous les membres de votre organisation.

Innovations en matière d’analytique

Nous avons aujourd’hui le plaisir de vous annoncer de nouvelles fonctionnalités dans Azure Data Factory et Azure SQL Data Warehouse qui renforcent davantage l’analytique et accélèrent l’obtention d’insights.

Azure Data Factory est un service d’intégration de données hybride pour le développement de pipelines de données ETL et ELT (extract/transform/load et extract/load/transform) évolutifs. Avec Data Factory, l’intégration de données à l’échelle du cloud peut désormais être effectuée via un environnement visuel intuitif et sans code. Data Factory rend les ETL/ELT plus efficaces pour les développeurs, et plus accessibles pour les scientifiques de données et les analystes de données, et rassemble les sources de données et les types de données pour accélérer et simplifier l’obtention d’insights.

Azure Data Factory propose désormais la transformation des données visuelles avec Mapping Data Flows, disponible en préversion. En quelques clics, les utilisateurs peuvent se concentrer sur la création de leurs modèles de données au lieu d’écrire et entretenir du code. Mapping Data Flows est optimisé par Azure Databricks et fournit les mêmes performances de traitement et la même échelle que l’approche basée sur du code directement dans Azure Databricks. Azure Data Factory prend en charge Python, .NET et ARM pour les développeurs qui préfèrent coder.

Mapping Data Flows

Nous sommes heureux de voir des partenaires comme Pragmatic Works tirer déjà parti de cette innovation.

 

« Chez Pragmatic Works, nous nous attachons à aider les clients à valoriser leurs données rapidement. C’est pourquoi nous avons choisi la plateforme Azure pour nos clients. Le fait d’ajouter des transformations de données visuelles à Azure Data Factory avec Mapping Data Flows permet à nos clients d’analyser rapidement leurs données pour prendre des décisions commerciales plus éclairées. »

- Adam Jorgensen, Directeur de Pragmatic Works Consulting

 

Notre objectif est de permettre aux clients qui possèdent des investissements de longue date dans SSIS de tirer parti du cloud. Data Factory permet de déplacer des ETL SSIS existants vers le cloud en toute simplicité sans redéveloppement, ce qui entraîne un gain de temps et d’argent considérable. Seul Azure offre cette capacité réellement hybride.

Migration SSIS vers le cloud

Une nouvelle fonctionnalité appelée Wrangling Data Flows disponible en préversion donne aux utilisateurs la possibilité d’explorer et d’obtenir des données à l’échelle. Wrangling Data Flows permet aux utilisateurs de découvrir visuellement et d’explorer leurs données sans écrire une seule ligne de code.

Nous avons également le plaisir d’annoncer la prise en charge des données semi-structurées dans Azure SQL Data Warehouse, disponible en préversion. Désormais, un seul service permet d’analyser les formats de données structurées et semi-structurées (comme JSON) directement à partir de l’entrepôt de données pour obtenir des insights plus rapidement.

Nous cherchons toujours à améliorer la vitesse et les performances de SQL Data Warehouse, qui figurent parmi les plus élevées du secteur. Dans cette optique, nous présentons deux nouvelles fonctionnalités disponibles en préversion.

La mise en cache des jeux de résultats permet aux requêtes qui ont été exécutées auparavant d’être immédiatement disponibles aux utilisateurs suivants, ce qui réduit les décalages dans les rapports. Materialized Views permet à SQL Data Warehouse de réécrire automatiquement les requêtes utilisateur pour tirer parti des résultats de requête déployés, ce qui entraîne une amélioration considérable des performances de requête.

Pour les organisations ayant des exigences complexes et plusieurs utilisateurs qui accèdent au même entrepôt de données, nous annonçons la disponibilité générale de Workload Importance. Cette fonctionnalité donne aux utilisateurs la possibilité de décider quelles charges de travail doivent être exécutées en premier afin que les requêtes soient traitées selon leur ordre de priorité.

Nous nous efforçons sans relâche de faire d’Azure la meilleure solution qui soit pour la gestion et l’analytique des données. Notre priorité est de répondre à vos besoins d’aujourd’hui et de demain. Revenez régulièrement sur cette page. D’autres nouveautés sont à venir.

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