Analyses en temps réel

Extrayez des informations de données de streaming en direct en toute facilité. Capturez des données en continu à partir de n’importe quel appareil IoT ou de journaux de parcours de visite de site web, et traitez-les en temps quasi réel.

Real-time analyticsGet insights from live, streaming data with ease. Capture data continuously from any IoT device or logs from website clickstreams and process it in near-real time.12345678

Ingérez facilement des données de streaming en direct pour une application en utilisant un cluster Apache Kafka dans Azure HDInsight.

Regroupez toutes vos données structurées dans Stockage Blob Azure à l’aide d’Azure Data Factory.

Tirez parti d’Azure Databricks pour nettoyer, transformer et analyser les données de streaming, et combiner celles-ci avec des données structurées provenant de bases de données ou d’entrepôts de données opérationnels.

Utilisez des techniques évolutives d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour extraire de ces données des informations plus approfondies à l’aide de Python, R ou Scala, tout en bénéficiant des expériences de bloc-notes intégrées dans Azure Databricks.

Mettez à profit des connecteurs natifs entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour accéder à des données et les déplacer à grande échelle.

Créez des tableaux de bord analytiques et des rapports intégrés basés sur d’Azure Data Warehouse pour partager des informations au sein de votre organisation, et utilisez Azure Analysis Services pour fournir ces données à des milliers d’utilisateurs.

Les utilisateurs chevronnés exploitent les fonctionnalités intégrées d’Azure Databricks et d’Azure HDInsight pour déterminer des causes premières et analyser des données brutes.

Transférez les informations d’Azure Databricks vers Cosmos DB pour les rendre accessibles via des applications en temps réel.

  1. 1 Ingérez facilement des données de streaming en direct pour une application en utilisant un cluster Apache Kafka dans Azure HDInsight.
  2. 2 Regroupez toutes vos données structurées dans Stockage Blob Azure à l’aide d’Azure Data Factory.
  3. 3 Tirez parti d’Azure Databricks pour nettoyer, transformer et analyser les données de streaming, et combiner celles-ci avec des données structurées provenant de bases de données ou d’entrepôts de données opérationnels.
  4. 4 Utilisez des techniques évolutives d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour extraire de ces données des informations plus approfondies à l’aide de Python, R ou Scala, tout en bénéficiant des expériences de bloc-notes intégrées dans Azure Databricks.
  1. 5 Mettez à profit des connecteurs natifs entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour accéder à des données et les déplacer à grande échelle.
  2. 6 Créez des tableaux de bord analytiques et des rapports intégrés basés sur d’Azure Data Warehouse pour partager des informations au sein de votre organisation, et utilisez Azure Analysis Services pour fournir ces données à des milliers d’utilisateurs.
  3. 7 Les utilisateurs chevronnés exploitent les fonctionnalités intégrées d’Azure Databricks et d’Azure HDInsight pour déterminer des causes premières et analyser des données brutes.
  4. 8 Transférez les informations d’Azure Databricks vers Cosmos DB pour les rendre accessibles via des applications en temps réel.

Conseils sur l’implémentation

Produits/Description Documentation

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics est l’entrepôt de données rapide, flexible et fiable qui vous permet de mettre à l’échelle, de calculer et de stocker des données de façon élastique et indépendante, avec une architecture de traitement hautement parallèle.

Data Factory

Azure Data Factory est un service hybride d’intégration des données qui vous permet de créer, de planifier et d’orchestrer vos flux de travail ETL/ELT.

Azure Data Lake Storage

Fonctionnalité de Data Lake sécurisée et massivement évolutive basée sur Stockage Blob Azure

Azure Databricks

Azure Databricks est une plateforme d’analyse rapide, conviviale et collaborative basée sur Apache Spark.

HDInsight

Azure HDInsight est un service d’analyse open source complet entièrement géré pour des infrastructures open source populaires telles que Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, R et autres.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB est un service de base de données multimodèle distribué à l’échelle mondiale. Découvrez ensuite comment répliquer vos données sur autant de régions Azure que vous le souhaitez, et mettre à l’échelle votre débit indépendamment de votre stockage.

Azure Analysis Services

Azure Analysis Services est une solution professionnelle d’analytique en tant que service, qui vous permet de gérer, déployer, tester et livrer votre solution de veille économique en toute confiance.

Power BI

Power BI est une suite d’outils d’analyse métier qui fournissent des informations dans l’ensemble de votre organisation. Connectez-vous à des centaines de sources de données, simplifiez la préparation des données et menez des analyses ad hoc. Produisez de magnifiques rapports, puis publiez-les afin que votre organisation puisse les utiliser sur le web et sur des appareils mobiles.

Architectures de solution associées

Modern data warehouseA modern data warehouse lets you bring together all your data at any scale easily, and to get insights through analytical dashboards, operational reports, or advanced analytics for all your users.12345

Entrepôt de données moderne

Un entrepôt de données moderne vous permet de regrouper facilement toutes vos données, quelle qu’en soit l’échelle, et d’en extraire des informations pour tous vos utilisateurs grâce à des tableaux de bord analytiques, des rapports opérationnels ou des analyses avancées.

Advanced analytics on big dataTransform your data into actionable insights using the best in class machine learning tools. This architecture allows you to combine any data at any scale, and to build and deploy custom machine learning models at scale.1234567

Analytique avancée du Big Data

Convertissez vos données en informations exploitables à l’aide des meilleurs outils d’apprentissage automatique. Cette architecture vous permet de combiner toutes sortes de données, quelle qu’en soit l’échelle, et de construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.