Moderne datalager

Et moderne datalager lar deg samle alle data av enhver størrelse enkelt, og få innsikt gjennom analytiske dashbord, driftsrapporter eller avansert analyse for alle brukerne dine.

Almacenamiento de datos modernoLos almacenamientos de datos modernos le permiten reunir fácilmente todos sus datos a cualquier escala y obtener información detallada mediante paneles de análisis, informes operativos o análisis avanzados para todos sus usuarios.12345

Kombiner alle strukturerte, ustrukturerte og delvis strukturerte data (logger, filer og media) ved hjelp av Azure Data Factory til Azure Blob Storage.

Benytt data i Azure Blob Storage for å utføre skalerbar analyse med Azure Databricks og oppnå rengjorte og transformerte data.

Rengjorte og transformerte data kan flyttes til Azure Synapse Analytics for å kombinere dem med eksisterende strukturerte data som vil opprette én hub for alle dataene dine. Utnytt opprinnelige koblinger mellom Azure Databricks og Azure Synapse Analytics for å få tilgang til og flytte data i stor skala.

Utvikle driftsrapporter og analysedashbord på toppen av Azure Data Warehouse for å oppnå innsikt fra dataene og bruk Azure Analysis Services for å betjene tusenvis av sluttkunder.

Kjør ad hoc-spørringer direkte på data i Azure Databricks.

  1. 1 Kombiner alle strukturerte, ustrukturerte og delvis strukturerte data (logger, filer og media) ved hjelp av Azure Data Factory til Azure Blob Storage.
  2. 2 Benytt data i Azure Blob Storage for å utføre skalerbar analyse med Azure Databricks og oppnå rengjorte og transformerte data.
  3. 3 Rengjorte og transformerte data kan flyttes til Azure Synapse Analytics for å kombinere dem med eksisterende strukturerte data som vil opprette én hub for alle dataene dine. Utnytt opprinnelige koblinger mellom Azure Databricks og Azure Synapse Analytics for å få tilgang til og flytte data i stor skala.
  1. 4 Utvikle driftsrapporter og analysedashbord på toppen av Azure Data Warehouse for å oppnå innsikt fra dataene og bruk Azure Analysis Services for å betjene tusenvis av sluttkunder.
  2. 5 Kjør ad hoc-spørringer direkte på data i Azure Databricks.

Implementeringsveiledning

Produkter/beskrivelse Dokumentasjon

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics er det raske og pålitelige skydatalageret som lar deg skalere, behandle og lagre fleksibelt og uavhengig, med en enorm parallell behandlingsarkitektur.

Data Factory

Azure Data Factory er en hybrid dataintegreringstjeneste som lar deg opprette, planlegge og iverksette ETL/ELT-arbeidsflyter.

Azure Blob Storage

Azure Blob-lagring er en enormt skalerbar objektlagring for alle typer ustrukturerte data – bilder, videoer, lyd, dokumenter med mer – enkelt og kostnadseffektivt.

Azure Databricks

Azure Databricks er en rask, enkel og samarbeidende Apache Spark-basert analyseplattform.

Azure Analysis Services

Azure Analysis Services er analyse i foretaksklasse som en tjeneste som lar deg styre, distribuere, teste og levere BI-løsningen din med sikkerhet.

Power BI er et utvalg av forretningsanalyseverktøy som leverer innsikt om hele organisasjonen. Knytt deg til hundrevis av datakilder, forenkle dataforberedelse og styr ad hoc-analyser. Produser flotte rapporter, publiser dem deretter slik at organisasjonen kan bruke dem på nettet og på tvers av mobile enheter.

Relaterte løsningsarkitekturer

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

Sanntidsanalyse

Få innsikt fra direkte datastrømmer, enkelt. Samle data kontinuerlig fra hvilke som helst IoT-enheter eller logger fra klikkstrømmene til nettsteder og behandle dem i nær sanntid.

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

Avanserte analyser av store data

Transformer dataene dine til handlekraftig innsikt ved å bruke de beste maskinlæringsverktøyene i klassen. Med denne arkitekturen kan du kombinere data i enhver skala og utvikle og distribuere tilpassede maskinlæringsmodeller i stor skala.