Современное хранилище данных

Создайте единый центр для всех свои данных, будь то структурированные, неструктурированные или потоковые данные. Обеспечьте работу таких трансформационных решений, как функции бизнес-аналитики, отчетов, расширенной аналитики и аналитики в реальном времени. Чтобы без труда приступить к работе, воспользуйтесь преимуществами производительности, гибкости и безопасности полностью управляемых служб Azure, в частности хранилища данных SQL Azure и Azure Databricks.

Сокращение времени до выхода на рынок

Обеспечивайте производительность с помощью ведущих в отрасли серверов SQL Server и Apache Spark, а также полностью управляемых облачных служб, которые позволят обеспечить современное хранилище данных за считаные минуты. Свыше 30 встроенных соединителей данных из Фабрики данных Azure и поддержка ведущих инструментов для управления информацией от Informatica и Talend помогут ускорить интеграцию данных. Позвольте своим исследователям, инженерам по данным и бизнес-аналитикам использовать понравившиеся им инструменты и языки для работы с большими данными.

Узнайте, как компания Rockwell Automation сократила время разработки на 80 %, что позволило ей быстрее выводить продукты на рынок, снизить затраты и улучшить работу с клиентами.

Выберите решение, основываясь на своих собственных нуждах

Вы с легкостью можете начать с облачного решения или гибридного варианта с учетом ваших бизнес-требований. Только Microsoft дает возможность постоянно использовать преимущества производительности, удобства и безопасности SQL Server в частном облаке или управляемой службе в архитектуре MPP в Azure. Сокращайте затраты и снижайте сложность управления существующими преобразованиями данных благодаря гибридным возможностям интеграции данных. Наконец, воспользуйтесь единым пользовательским интерфейсом, который выглядит одинаково во всех локальных службах Azure.

Узнайте, как компания Carnival Maritime создала гибридное решение, которое прогнозирует потребление воды на борту судна, ежегодно экономя $200000 на каждом судне.

Получайте сведения из любых данных

Воспользуйтесь гибкостью при создании и развертывании локальных и облачных моделей машинного обучения. Используйте предпочитаемые инструменты для обработки и анализа данных. Ощутите преимущества поддержки лучших инновационных решений от корпорации Майкрософт и различных сообществ разработчиков. Простое распространение информации в вашей организации благодаря тесной интеграции с Power BI и другими ведущими инструментами бизнес-аналитики и визуализации, такими как Tableau, Qlik, MicroStrategy и Alteryx.

Узнайте, как ASOS успешно обрабатывает 13 млн запросов (33 заказа в секунду!).

Избавьтесь от забот

Встроенные расширенные функции безопасности включают в себя прозрачное шифрование данных, аудит, обнаружение угроз, интеграцию с Azure Active Directory и конечные точки виртуальной сети Azure. Службы Azure соответствуют более чем 50 отраслевым и географическим сертификациям и доступны по всему миру в 42 регионах, чтобы хранить ваши данные там, где находятся ваши пользователи. Наконец, Microsoft предлагает финансово обеспеченные соглашения об уровне обслуживания, чтобы избавить вас от любых хлопот.

Узнайте, почему GE Healthcare предоставляет свои ключевые решения, используя службы данных Azure.

Клиенты, которые добились потрясающих результатов при работе с современным хранилищем данных

Архитектуры решений

Data warehouse modernoUm data warehouse moderno permite que você reúna todos os dados em qualquer escala com facilidade e obtenha insights por meio de dashboards analíticos, relatórios operacionais ou análises avançadas para todos os usuários.12345
  1. Обзор
  2. Поток

Современное хранилище данных

Обзор

Современное хранилище данных позволяет легко собирать все свои данные при любом масштабе и получать информацию через аналитические панели мониторинга, оперативные отчеты или расширенную аналитику для любых пользователей.

Поток

  1. 1 Объедините все свои структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные (журналы, файлы и носители), используя фабрику данных Azure в хранилище BLOB-объектов Azure.
  2. 2 Используйте данные в хранилище BLOB-объектов Azure для выполнения масштабируемой аналитики с помощью Azure Databricks и получения очищенных и преобразованных данных.
  3. 3 Очищенные и преобразованные данные можно переместить в хранилище данных SQL Azure в сочетании с существующими структурированными данными, создавая один концентратор для всех своих данных. Используйте встроенные соединители между Azure Databricks и Azure SQL Data Warehouse для доступа и перемещения данных с изменением масштабирования.
  4. 4 Создавайте оперативные отчеты и аналитические информационные панели поверх хранилища данных Azure для получения информации из данных и используйте Azure Analysis Services для обслуживания тысяч конечных пользователей.
  5. 5 Запуск специальных запросов непосредственно по данным в Azure Databricks.
Análise avançada em Big DataTransforme seus dados em insights acionáveis usando as melhores ferramentas de aprendizado de máquina. Essa arquitetura permite combinar dados em qualquer escala e criar e implantar modelos de aprendizado de máquina personalizados em escala.1234567
  1. Обзор
  2. Поток

Расширенная аналитика с использованием больших данных

Обзор

Преобразуйте свои данные в эффективные сведения, используя лучшие в своем классе средства машинного обучения. Эта архитектура позволяет комбинировать любые данные при любом масштабе, а также создавать и развертывать пользовательские модели машинного обучения с масштабированием.

Поток

  1. 1 Объединяйте все свои структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные (журналы, файлы и носители), используя фабрику данных Azure в хранилище BLOB-объектов Azure.
  2. 2 Используйте Azure Databricks для очистки и преобразования неструктурированных наборов данных и объединения их со структурированными данными из операционных баз данных или хранилищ данных.
  3. 3 Используйте методы масштабируемого машинного обучения/глубокого обучения, чтобы получить из этих данных более значимые сведения с помощью Python, R или Scala благодаря встроенным возможностям ноутбуков в Azure Databricks.
  4. 4 Используйте встроенные соединители между Azure Databricks и Azure SQL Data Warehouse для доступа и перемещения данных с изменением масштабирования.
  5. 5 Высокотребовательные пользователи с успехом используют встроенные возможности Azure Databricks для определения основных причин и анализа необработанных данных.
  6. 6 Запуск специальных запросов непосредственно по данным в Azure Databricks.
  7. 7 Получайте информацию от Azure Databricks и Cosmos DB, чтобы делать их доступными через мобильные и веб-приложения.
Análise em tempo realObtenha facilmente insights de dados de streaming ao vivo. Capture dados continuamente de qualquer dispositivo IoT ou logs de sequência de cliques do site e processe-os em tempo quase real.12345678
  1. Обзор
  2. Поток

Проведение анализа в режиме реального времени

Обзор

Простое получение информации из оперативных потоковых данных. Непрерывно собирайте данные с любых IoT-устройств или журналов кликов на веб-сайтах и обрабатывайте их в режиме реального времени.

Поток

  1. 1 В Azure HDInsight легко в реальном времени обрабатывать потоковые данные для приложений, используя кластер Apache Kafka.
  2. 2 Соедините все ваши структурированные данные, используя фабрику данных Azure, в хранилище BLOB-объектов Azure.
  3. 3 Воспользуйтесь Azure Databricks для очистки, преобразования и анализа потоковых данных и объединения их со структурированными данными из операционных баз данных или хранилищ данных.
  4. 4 Используйте методы масштабируемого машинного обучения/глубокого обучения, чтобы получить из этих данных более значимые сведения с помощью Python, R или Scala благодаря встроенным возможностям ноутбуков в Azure Databricks.
  5. 5 Используйте встроенные соединители между Azure Databricks и Azure SQL Data Warehouse для доступа и перемещения данных с изменением масштабирования.
  6. 6 Создавайте аналитические панели мониторинга и встроенные отчеты поверх хранилища данных Azure для обмена информацией в вашей организации и использования служб анализа Azure для подготовки этих данных для тысяч пользователей.
  7. 7 Высокотребовательные пользователи с успехом используют встроенные возможности Azure Databricks и Azure HDInsight для определения основных причин и анализа необработанных данных.
  8. 8 Получайте информацию от Azure Databricks и Cosmos DB, чтобы делать их доступными через приложения в реальном времени.
Análise em escala na nuvem com o Discovery HubUse o Discovery Hub para definir um acervo de dados usando uma interface gráfica do usuário, com as definições armazenadas em um repositório de metadados. O código para criar o acervo de dados é gerado de modo automático, permanecendo totalmente personalizável. O data warehouse moderno resultante está pronto para dar suporte para análise em escala na nuvem e IA.