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최신 데이터 웨어하우스

구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 또는 스트리밍 데이터를 비롯한 모든 데이터를 위한 허브를 구축하여 BI 및 보고, 고급 분석, 실시간 분석 등의 혁신 솔루션을 추진할 수 있습니다. Azure SQL Data Warehouse, Azure Databricks 등 완전 관리형 Azure 서비스의 성능, 유연성 및 보안 기능을 활용하여 쉽게 시작할 수 있습니다.

출시 시간 가속화

업계 최고 수준의 SQL Server 및 Apache Spark 엔진과, 수분 내에 최신 데이터 웨어하우스를 프로 비전할 수 있게 해주는 완전 관리형 클라우드 서비스를 사용하여 생산성을 보장합니다. Azure Data Factory에서 제공하는 30개 이상의 기본 데이터 커넥터와 Informatica 및 Talend의 뛰어난 정보 관리 도구 지원을 활용하여 데이터 통합을 가속화합니다. 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 비즈니스 분석가가 빅 데이터에 대해 원하는 도구와 언어를 사용할 수 있게 합니다.

출시 시간 단축, 비용 절감, 고객 응답성 향상을 통해 Rockwell에서 어떻게 개발 시간을 80% 단축했는지를 읽어보십시오.

특정 요구에 따라 솔루션 선택

귀사의 비즈니스 요구 사항에 따라 클라우드 솔루션 또는 하이브리드 옵션을 사용하여 쉽게 시작할 수 있습니다. 오직 Microsoft를 통해서만, SQL Server의 입증된 성능과 친숙성 및 보안 기능을, 프라이빗 클라우드 또는 Azure의 MPP 아키텍처 관리형 서비스에서 일관성 있게 활용할 수 있습니다. 하이브리드 데이터 통합 환경을 통해 기존 데이터 변환을 관리하는 비용과 복잡성을 줄입니다. 최종적으로, 온-프레미스 서비스와 Azure에서 공통 ID를 사용하여 일관성 있는 사용자 경험을 제공합니다.

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모든 데이터에 대한 인사이트 얻기

유연성을 활용하여 온-프레미스 또는 클라우드에서 머신 러닝 모델을 구축하고 배포합니다. Microsoft 및 오픈 소스 혁신을 지원하는 데이터 과학 도구를 사용합니다. Power BI와 기타 최고 수준의 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 도구(예: Tableau, Qlik, MicroStrategy, Alteryx)와의 풍부한 통합을 이용하여 조직 전체에 인사이트를 쉽게 배포할 수 있습니다.

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안심하고 사용

기본을 제공되는 고급 보안 기능에는 투명한 데이터 암호화, 감사, 위협 검색, Azure Active Directory 통합, Virtual Network 엔드 포인트 등이 있습니다. Azure 서비스는 50개 이상의 산업 및 지역에서 관련 규정을 준수하고 있으며, 전 세계 42개 지역에서 이용가능하기 때문에 사용자 근처에 데이터를 보관할 수 있습니다. 최종적으로, Microsoft는 귀사가 안심할 수 있도록 재무 지원 SLA를 제공합니다.

GE Healthcare에서 Azure 데이터 서비스를 사용하여 핵심 솔루션을 제공하는 이유를 읽어보십시오.

최신 데이터 웨어하우스를 사용하여 놀라운 성과를 거두고 있는 고객

솔루션 아키텍처

최신 데이터 웨어하우스

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.12354
  1. 개요
  2. 흐름

최신 데이터 웨어하우스를 사용하면 규모에 관계없이 모든 데이터를 쉽게 모으고 분석 대시보드, 운영 보고서 또는 고급 분석을 통해 모든 사용자를 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

  1. 1 Azure Data Factory를 사용하는 모든 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 및 반구조화된 데이터(로그, 파일, 미디어)를 Azure Blob Storage로 모읍니다.
  2. 2 Azure Blob Storage의 데이터를 이용하여 Azure Databricks에서 확장성 있는 분석을 수행하고 정리 및 변환된 데이터를 얻습니다.
  3. 3 정리 및 변환된 데이터를 Azure SQL Data Warehouse로 이동하여 기존의 구조화된 데이터와 결합함으로써 모든 데이터를 위한 하나의 허브를 만듭니다. Azure Databricks와 Azure SQL Data Warehouse 간의 기본 연결을 이용하여 데이터에 액세스하고 대규모로 이동합니다.
  4. 4 Azure Data Warehouse를 토대로 운영 보고서와 분석 대시보드를 작성하여 데이터로부터 인사이트를 파생하고 Azure Analysis Services를 사용하여 수천 명의 최종 사용자에게 제공합니다.
  5. 5 Azure Databricks 내에서 데이터에 대한 임시 쿼리를 직접 실행합니다.

빅 데이터에 대한 고급 분석

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.1234576
  1. 개요
  2. 흐름

최고 수준의 기계 학습 도구를 사용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 이 아키텍처를 통해 규모에 관계없이 모든 데이터를 결합하고 사용자 지정 기계 학습 모델을 대규모로 빌드 및 배포할 수 있습니다.

  1. 1 Azure Data Factory를 사용하는 모든 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 및 반구조화된 데이터(로그, 파일, 미디어)를 Azure Blob Storage로 모읍니다.
  2. 2 Azure Databricks를 사용하여 구조가 없는 데이터 집합을 정리 및 변환하고 운영 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 구조화된 데이터와 결합합니다.
  3. 3 확장성 있는 기계 학습/심층 학습 기술을 사용하여 Azure Databricks의 기본 제공 노트북 환경에서 Python, R 또는 Scala를 통해 이 데이터로부터 더 자세한 인사이트를 파생합니다.
  4. 4 Azure Databricks와 Azure SQL Data Warehouse 간의 기본 연결을 이용하여 데이터에 액세스하고 대규모로 이동합니다.
  5. 5 고급 사용자는 Azure Databricks의 기본 제공 기능을 활용하여 근본 원인을 확인하고 원시 데이터를 분석합니다.
  6. 6 Azure Databricks 내에서 데이터에 대한 임시 쿼리를 직접 실행합니다.
  7. 7 Azure Databricks의 인사이트를 Cosmos DB로 가져와 웹앱과 모바일 앱을 통해 액세스할 수 있게 합니다.

실시간 분석

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.12348765
  1. 개요
  2. 흐름

편리하게 라이브 스트리밍 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. IoT 장치 또는 웹 사이트 클릭 동향의 로그에서 지속적으로 데이터를 캡처하고 근 실시간으로 처리합니다.

  1. 1 Azure HDInsight에서 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 응용 프로그램에 대한 라이브 스트리밍 데이터를 쉽게 수집합니다.
  2. 2 Azure Data Factory를 사용하는 모든 구조화된 데이터를 Azure Blob Storage로 모읍니다.
  3. 3 Azure Databricks를 활용하여 스트리밍 데이터를 정리, 변환 및 분석하고 운영 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 구조화된 데이터와 결합합니다.
  4. 4 확장성 있는 기계 학습/심층 학습 기술을 사용하여 Azure Databricks의 기본 제공 노트북 환경에서 Python, R 또는 Scala를 통해 이 데이터로부터 더 자세한 인사이트를 파생합니다.
  5. 5 Azure Databricks와 Azure SQL Data Warehouse 간의 기본 연결을 이용하여 데이터에 액세스하고 대규모로 이동합니다.
  6. 6 Azure Data Warehouse를 토대로 분석 대시보드 및 포함된 보고서를 작성하여 조직 내에서 인사이트를 공유하고 Azure Analysis Services를 사용하여 수천 명의 사용자에게 이 데이터를 제공합니다.
  7. 7 고급 사용자는 Azure Databricks 및 Azure HDInsight의 기본 제공 기능을 활용하여 근본 원인을 확인하고 원시 데이터를 분석합니다.
  8. 8 Azure Databricks의 인사이트를 Cosmos DB로 가져와 실시간 앱을 통해 액세스할 수 있게 합니다.

조직에서 최신 데이터 웨어하우스 시작

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