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Data warehouse moderno

Crea un hub per tutti i tuoi dati, strutturati, non strutturati o in streaming, per abilitare soluzioni di trasformazione come la business intelligence e la creazione di report, l'analisi avanzata e l'analisi in tempo reale. Sfrutta le prestazioni, la flessibilità e la sicurezza dei servizi di Azure completamente gestiti, come Azure SQL Data Warehouse e Azure Databricks per iniziare con facilità.

Accelera il time-to-market

Incrementa la produttività con motori SQL Server e Apache Spark leader del settore e con servizi cloud completamente gestiti che ti consentono di eseguire in pochi minuti il provisioning del data warehouse moderno. Accelera l'integrazione dei dati con oltre 30 connettori dati nativi di Azure Data Factory e con il supporto dei principali strumenti di gestione delle informazioni resi disponibili da Informatica e Talend. Consenti a data scientist, data engineer e business analyst di usare sui Big Data gli strumenti e i linguaggi che preferiscono.

Scopri in che modo Rockwell ha tagliato i tempi di sviluppo dell'80% per ridurre il time-to-market, abbassare i costi e migliorare la reattività dei clienti.

Scegli una soluzione che soddisfi le tue esigenze specifiche

Inizia subito con una soluzione cloud o un'opzione ibrida basata sui tuoi requisiti aziendali. Solo Microsoft ti consente di sfruttare in modo coerente le caratteristiche comprovate di SQL Server in termini di prestazioni, familiarità e sicurezza, nel cloud privato o come servizio gestito dell'architettura MPP in Azure. Riduci i costi e la complessità di gestione delle trasformazioni dati esistenti grazie all'esperienza di integrazione di dati ibridi. Offri, infine, un'esperienza utente coerente con un'identità comune tra servizi locali e Azure.

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Ottieni informazioni dettagliate su qualsiasi dato

Sfrutta le funzionalità flessibili che consentono di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico in locale o nel cloud. Combina lo strumento di data science che preferisci con il meglio di Microsoft e dell'innovazione open source. Distribuisci facilmente informazioni dettagliate all'interno dell'organizzazione grazie all'integrazione con Power BI e con altri strumenti leader nel settore della visualizzazione e della business intelligence, come Tableau, Qlik, MicroStrategy e Alteryx.

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Nessuna preoccupazione

Le funzioni di sicurezza avanzate incorporate includono Transparent Data Encryption, controllo, rilevamento delle minacce, integrazione con Azure Active Directory ed endpoint della rete virtuale. I servizi di Azure sono conformi a oltre 50 certificazioni geografiche e di settore e sono disponibili in tutto il mondo in 42 aree, consentendo quindi di conservare i dati dove si trovano gli utenti. Per non avere preoccupazioni, infine, Microsoft offre contratti di servizio con copertura finanziaria.

Scopri perché GE Healthcare usa i servizi dati di Azure per distribuire le proprie soluzioni di punta.

Clienti che fanno grandi cose con il data warehouse moderno

Architetture delle soluzioni

Data warehouse moderno

新式資料倉儲新式資料倉儲可讓您輕鬆以任何規模合併所有資料,並可透過分析儀表板、操作報表或進階分析為所有使用者產生見解。12354
  1. Panoramica
  2. Flusso

Un data warehouse moderno consente di combinare facilmente tutti i dati su qualsiasi scala e di ottenere informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi, report operativi o analisi avanzata per tutti gli utenti.

  1. 1 Combina tutti i dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati (log, file e supporti) usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  2. 2 Sfrutta i dati in Archiviazione BLOB di Azure per eseguire analisi scalabili con Azure Databricks e ottenere dati puliti e trasformati.
  3. 3 I dati puliti e trasformati possono essere spostati in Azure SQL Data Warehouse e combinati con i dati strutturati esistenti, in modo da creare un unico hub per tutti i dati. Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  4. 4 Crea report operativi e dashboard di analisi basati su Azure Data Warehouse per derivare informazioni dettagliate dai dati e usa Azure Analysis Services per distribuire questi dati a migliaia di utenti finali.
  5. 5 Esegui query ad hoc direttamente sui dati all'interno di Azure Databricks.

Analisi avanzata su Big Data

巨量資料的進階分析使用頂級的機器學習工具將資料轉換成可操作的見解。此架構可讓您合併任何規模的資料,以及大規模建置和部署自訂機器學習模型。1234576
  1. Panoramica
  2. Flusso

Trasforma i tuoi dati in informazioni dettagliate di utilità pratica usando gli strumenti di apprendimento automatico migliori del settore. Questa architettura consente di combinare qualsiasi dato su qualsiasi scala, nonché di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico personalizzati su vasta scala.

  1. 1 Combina tutti i dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati (log, file e supporti) usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  2. 2 Usa Azure Databricks per pulire e trasformare i set di dati non strutturati e combinarli con dati strutturati provenienti da database operativi o da data warehouse.
  3. 3 Usa tecniche scalabili di apprendimento automatico/profondo per ottenere informazioni dettagliate più approfondite da questi dati grazie a Python, R o Scala, con esperienze di blocco appunti incorporate in Azure Databricks.
  4. 4 Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  5. 5 Gli utenti esperti possono sfruttare le funzionalità integrate di Azure Databricks per eseguire la procedura di determinazione delle cause radice e l'analisi dei dati grezzi.
  6. 6 Esegui query ad hoc direttamente sui dati all'interno di Azure Databricks.
  7. 7 Trasferisci le informazioni dettagliate da Azure Databricks in Cosmos DB per renderli accessibili tramite app Web e per dispositivi mobili.

Analisi in tempo reale

即時分析輕鬆取得即時串流資料的見解。 持續擷取任何 IoT 裝置的資料,或網站點選流的記錄,並即時處理。12348765
  1. Panoramica
  2. Flusso

Ottieni facilmente informazioni dettagliate dai dati dello streaming live. Acquisisci continuamente dati da qualsiasi dispositivo IoT o log di clickstream di siti Web ed elaborali in tempo quasi reale.

  1. 1 Inserisci facilmente i dati dello streaming live relativi a un'applicazione usando il cluster Apache Kafka in Azure HDInsight.
  2. 2 Combina tutti i dati strutturati usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  3. 3 Sfrutta Azure Databricks per pulire, trasformare e analizzare i dati dello streaming e combinarli con dati strutturati provenienti da database operativi o da data warehouse.
  4. 4 Usa tecniche scalabili di apprendimento automatico/profondo per ottenere informazioni dettagliate più approfondite da questi dati grazie a Python, R o Scala, con esperienze di blocco appunti incorporate in Azure Databricks.
  5. 5 Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  6. 6 Crea dashboard di analisi e report incorporati basati su Azure Data Warehouse per condividere informazioni dettagliate all'interno dell'organizzazione e usa Azure Analysis Services per distribuire questi dati a migliaia di utenti.
  7. 7 Gli utenti esperti possono sfruttare le funzionalità integrate di Azure Databricks e Azure HDInsight per eseguire la procedura di determinazione delle cause radice e l'analisi dei dati grezzi.
  8. 8 Trasferisci le informazioni dettagliate da Azure Databricks in Cosmos DB per renderli accessibili tramite app in tempo reale.

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