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Decisões do Azure Analytics até 14 vezes mais rápidas do que com o Google BigQuery1

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O SQL do Azure é até 86% mais barato do que o Serviço de Banco de Dados Relacional da Amazon para cargas de trabalho do SQL.2

Saiba como as principais empresas estão inovando com as soluções de dados do Azure

A Walgreens obteve o triplo do desempenho de análise a um terço do custo com o Azure.

A Nestlé evita ameaças à cibersegurança em todo o mundo com o Azure.

A BBC usa a IA do Azure para aprimorar o envolvimento com o público global.

A GE Aviation aprimora a eficiência de combustível de aeronaves e reduz os custos com o Azure.

O BNY Mellon usa os serviços de dados do Azure para ajudar seus clientes a tomar melhores decisões de investimento.

A Coca-Cola usa o Azure Cosmos DB para transformar petabytes de dados distintos em insights críticos.

Understand your organization's data maturity

Answer a few questions to get insights on your organization's data maturity, recommended next steps, and curated resources to accelerate your digital transformation.

Desenvolvida em parceria com:
Keystone
1. Você tem uma plataforma de dados para agregar e acessar dados entre silos funcionais e regionais?
2. A sua equipe tem uma função designada ou de “administração de dados” responsável por garantir a qualidade e usabilidade de mais de 80% dos dados?
3. Você tem um sistema único e centralizado – ao menos em nível departamental – para conceder permissões e acesso aos dados?
4. Existe uma fonte centralizada de documentação para as APIs interdepartamentais existentes ou outros métodos sistemáticos para compartilhar dados com outras equipes da sua organização?
5. Você usa APIs ou outros métodos sistemáticos para compartilhar dados externamente de modo automático?
6. Quando você adiciona uma nova fonte de dados, você tem sistemas que verificam automaticamente se ela atende aos requisitos de formato ou qualidade de dados da sua equipe?
7. Você consegue acompanhar o ciclo de vida ou a linhagem dos dados à medida que eles são transformados e usados por modelos ou relatórios?
8. Você tem um catálogo de dados que permite que cientistas de dados, analistas de BI e outros descubram e acessem dados por conta própria?
9. A sua plataforma de dados é desenvolvida em uma arquitetura de microsserviços que habilita o uso modular e reproduzível de componentes?
10. Existem regras ou padrões em vigor para o compartilhamento sistemático de dados entre as equipes (por exemplo, via API), para que as equipes possam interpretar os dados de outras equipes de modo rápido e fácil?
11. Você usa avaliações de desempenho ou outras ferramentas de gerenciamento para impor a conformidade com as práticas de dados?
12. Você consegue processar e executar análise em dados em tempo real (em vez de fazer processamento em lote)?
13. Você tem um ambiente de área restrita que permite que você teste diferentes modelos e recursos e otimize o desempenho deles?
14. A sua organização desenvolve modelos de machine learning?
15. A sua organização usa técnicas avançadas de machine learning, como aprendizado profundo ou aprendizado por reforço?
16. Você consegue implantar modelos de machine learning automaticamente sem intervenção humana?
17. Você habilita a auditoria futura dos modelos de machine learning arquivando automaticamente todos os artefatos que eles geram?
18. Sua organização definiu formas de lidar com questões de desvio ou imparcialidade nos modelos de machine learning?
19. Você usa avaliações de desempenho ou outras ferramentas de gerenciamento para impor a conformidade com as práticas de machine learning?
20. As tecnologias desenvolvidas por equipes internas, independentes e multifuncionais foram distribuídas com sucesso em toda a organização?

O seu resultado: Plataforma

A sua organização já teve sucesso na transformação digitalmente e, agora, é líder em intensidade tecnológica. Provavelmente, a sua organização tem uma base integrada de dados, software e inteligência artificial que permite um processo maduro de inovação, além de uma sólida cultura de crescimento e avaliação que permite que os funcionários colaborem ao máximo e tomem decisões individuais e alinhadas à estratégia organizacional. Veja mais informações e insights para as organizações como plataforma.

O seu resultado: Hub

A sua organização já deu passos significativos rumo à transformação digital e, agora, está preparada para usar com sucesso todos os seus ativos organizacionais. Neste ponto, provavelmente a sua organização quer aprimorar os processos em vez das bases técnicas e, além disso, você pode se concentrar no desenvolvimento e na melhoria do uso de análise e machine learning para impulsionar o desempenho dos negócios e transformar a sua cultura empresarial, para que os seus funcionários possam usar com eficiência os novos dados e as ferramentas de análise que estão à disposição deles. Veja mais informações e insights para as organizações centrais.

O seu resultado: Ponte

A sua organização já deu os primeiros passos para a transformação digital. À medida que você continua estabelecendo a sua plataforma de dados, a organização pode enfrentar desafios para conseguir manter os sucessos iniciais e para determinar e priorizar os próximos passos dessa plataforma. Veja mais informações e insights para as organizações-ponte.

O seu resultado: Tradicional

A sua organização ainda está nas fases iniciais da transformação digital e pode enfrentar desafios para promover a colaboração entre os limites organizacionais, compartilhar dados e usar os dados com eficiência. Veja mais informações e insights para as organizações tradicionais.

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Repensando o Enterprise

Saiba mais sobre o modelo de maturidade de dados e explore todas as fases da transformação digital.

A cultura dos líderes de dados

Explore o papel que a cultura de dados desempenha ao habilitar e reforçar transformações digitais de sucesso.

Explore as soluções de dados do Azure

Bancos de dados gerenciados do Azure

Crie aplicativos nativos de nuvem ou modernize aplicativos existentes com bancos de dados flexíveis e totalmente gerenciados.

Análises de escala de nuvem

Crie soluções de análise seguras e transformadoras e converta seus dados em insights oportunos com escala empresarial.

IA do Azure

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1O Azure Synapse (anteriormente SQL Data Warehouse do Azure) supera o desempenho do Google BigQuery em todas as consultas de parâmetro de comparação de Test-H e Test-DS* da GigaOm. O Azure Synapse demonstrou consistentemente um melhor desempenho em termos de preço comparado ao BigQuery e custos até 94% menores quando medidos em relação aos clusters do Azure Synapse executando consultas de parâmetro de comparação de Test-H*. Os testes de campo da GigaOm também revelaram que o Azure Synapse (anteriormente SQL Data Warehouse do Azure) supera o Amazon Redshift em 86% em todas as consultas do parâmetro de comparação de Test-H*. O Azure Synapse Analytics também demonstrou consistentemente uma relação preço/desempenho melhor em comparação ao Redshift e custos até 46% menores quando medidos em relação aos clusters do Azure Synapse Analytics que executam consultas de parâmetro de comparação de Test-DS*.

*Declarações de desempenho e preço/desempenho com base nos dados de um estudo encomendado pela Microsoft e realizado pela GigaOm em janeiro de 2019 para o relatório de parâmetro de comparação Test-H de campo de análise da GigaOm e em março de 2019 para o relatório de parâmetro de comparação de Test-DS de campo de análise da GigaOm. A análise no Azure é até 14 vezes mais rápida e custa 94% a menos, de acordo com o parâmetro de comparação Test-H de campo de análise da GigaOm. Já de acordo com o parâmetro de comparação Test-DS de campo de análise da GigaOm, ela é até 12 vezes mais rápida e custa 73% menos. Os dados de parâmetro de comparação são derivados dos padrões do setor reconhecidos, TPC-H (TPC Benchmark™ H) e TPC-DS (TPC Benchmark™ DS). Os resultados do teste de campo de análise da GigaOm são baseados em testes de desempenho de execução da consulta realizados em 66 consultas do tipo TPC-H para TPC-H e em 309 consultas do tipo TPC-DS, conduzidos pela GigaOm em janeiro de 2019 e março de 2019, respectivamente. Os testes foram encomendados pela Microsoft. A relação preço/desempenho é calculada pela GigaOm como a métrica a seguir: Test-H de campo de análise da GigaOm/Test-DS de campo de análise da GigaOm. Essa é a métrica de custo de propriedade dividida pela consulta composta. Os preços são baseados no preço praticado nos EUA, disponível para o público a partir de janeiro de 2019 para as consultas de Test-H de campo de análise da GigaOm e a partir de março de 2019 para as consultas Test-DS de campo de análise da GigaOm. O desempenho e o preço reais podem variar. Ambos o Test-H e o Test-DS de campo de análise da GigaOm são derivados dos parâmetros de comparação TPC-H e TPC-DS e, portanto, não são comparáveis a resultados de benchmarks TPC-H ou TPC-DS publicados, já que o Test-H de campo de análise da GigaOm e o Test-DS de campo de análise da GigaOm não estão totalmente em conformidade com o parâmetro de comparação TPC-H ou TPC-DS.

Veja mais informações aqui | Leia o relatório completo da GigaOm.

2Declarações sobre desempenho/preço com base nos dados de um estudo encomendado pela Microsoft e realizado pela GigaOm em agosto de 2019. O estudo comparou o desempenho de preço entre um único Banco de Dados SQL do Azure Geração 5 80 vCore em uma camada de serviço comercialmente crítica e a grande oferta de db.r4.16x do AWS RDS (Amazon Web Services Relational Database Service) no SQL Server. Os dados de avalição de desempenho são obtidos de um Teste de campo analítico da GigaOm derivado de um padrão reconhecido do setor, o TPC Benchmark™ E (TPC-E), e são baseados em uma mistura de transações intensivas de somente leitura e atualização que simulam atividades encontradas em ambientes complexos de aplicativos OLTP. A relação preço-desempenho é calculada pela GigaOm como o custo de execução da plataforma em nuvem continuamente, por três anos, dividido pela taxa de transferência das transações por segundo. Os preços são baseados nos preços publicamente disponíveis no Leste dos EUA para o Banco de Dados SQL do Azure e Leste dos EUA (Ohio) para o AWS RDS desde agosto de 2019. A relação preço-desempenho é baseada nas configurações detalhadas no Teste de campo analítico da GigaOm. Os resultados e preços reais podem variar de acordo com a configuração e a região.

Veja mais informações aqui | Leia o relatório completo.