Modern veri ambarı

Build the hub for all your data—structured, unstructured, or streaming—to drive transformative solutions like BI and reporting, advanced analytics, and real-time analytics. Take advantage of the performance, flexibility, and security of fully managed Azure services such as Azure Synapse Analytics and Azure Databricks to get started with ease.

Pazarlama süresini kısaltın

Sektörde lider SQL Server ve Apache Spark altyapılarının yanı sıra modern veri ambarınızı dakikalar içinde sağlamanıza olanak tanıyan, tamamen yönetilen bulut hizmetleriyle üretkenlik sağlayın. Azure Data Factory tarafından sunulan 30’dan fazla yerel bağlayıcının yanı sıra Informatica ve Talend’ın lider bilgi yönetimi araçlarına yönelik destekle veri tümleştirmesine hız kazandırın. Veri bilimcilerini, veri mühendislerini ve iş analistlerini büyük veriler üzerinde tercih ettikleri araçları ve dilleri kullanmaları konusunda destekleyin.

Daha kısa pazarlama süresi, daha düşük maliyet ve iyileştirilmiş müşteri yanıt hızı için Rockwell Automation’ın geliştirme süresini nasıl yüzde 80 oranında kısalttığını okuyun.

Kendi gereksinimlerinize uyan bir çözüm seçin

İş gereksinimlerinize göre bir bulut çözümü veya hibrit seçeneğiyle kolayca başlangıç yapın. SQL Server’ın performansından, bilinirlik ve güvenliğinden gizli bulutta veya Azure’daki MPP mimarisinde yönetilen bir hizmet olarak tutarlı bir şekilde yararlanmanıza yalnızca Microsoft olanak tanıyabilir. Hibrit veri tümleştirme deneyimiyle mevcut veri dönüşümlerini yönetmenin maliyetlerini ve karmaşıklığını azaltın. Son olarak, şirket içi hizmetlerde ve Azure’da ortak kimlikle tutarlı bir kullanıcı deneyimine olanak tanıyın.

Carnival Maritime’ın gemideki su kullanımını tahmin eden hibrit bir çözüm oluşturarak nasıl gemi başına yıllık $200000 tasarruf ettiğini öğrenin.

Herhangi bir veriden içgörü elde edin

Şirket içinde veya bulutta makine öğrenimi modelleri oluşturup dağıtma esnekliğinden yararlanın. Microsoft’un en iyi çözümü ve açık kaynak yeniliği için sunulan destekten yararlanarak tercih ettiğiniz veri bilimi aracını kullanın. Power BI ile ve Tableau, Qlik, MicroStrategy ve Alteryx gibi lider iş zekası ve görselleştirme araçları ile zengin tümleştirme yoluyla içgörüleri kuruluşunuzda kolayca dağıtın.

ASOS’un saniyede 33’e kadar siparişle nasıl 13 milyon kişiselleştirilmiş deneyim sunduğunu öğrenin.

İçiniz rahat olsun

Yerleşik ve gelişmiş güvenlik özellikleri arasında Sayfam Veri Şifrelemesi, denetim, tehdit algılama, Azure Active Directory tümleştirmesi ve Azure Sanal Ağ uç noktaları yer alır. Azure hizmetleri 50’den fazla sektör ve coğrafi sertifikaya uygundur ve verileri, kullanıcılarınızın bulunduğu yerde tutmak için 42 bölgede genel olarak kullanılabilir. Son olarak Microsoft, içinizin rahat etmesi için finansal olarak yedeklenen SLA’lar sunar.

GE Healthcare’in temel çözümlerini neden Azure veri hizmetlerini kullanarak sunduğunu okuyun.

Müşteriler modern veri ambarı ile harika işler yapıyor

Çözüm mimarileri

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.12345
  1. Genel Bakış
  2. Akış

Modern veri ambarı

Genel Bakış

Modern bir veri ambarı, tüm verilerinizi dilediğiniz ölçekte kolayca bir araya getirmenizi ve tüm kullanıcılarınız için analitik panoları, işlemsel raporlar veya gelişmiş analiz olanaklarıyla içgörü elde etmenizi sağlar.

Akış

  1. 1 Azure Data Factory’yi kullanarak, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerinizin (günlükler, dosyalar ve medya) tümünü Azure Depolama Blobu’nda birleştirin.
  2. 2 Azure Databricks ile ölçeklenebilir analiz gerçekleştirip, temizlenen ve dönüştürülen verilere ulaşmak için Azure Depolama Blobu’ndaki verilerden yararlanın.
  3. 3 Cleansed and transformed data can be moved to Azure Synapse Analytics to combine with existing structured data, creating one hub for all your data. Leverage native connectors between Azure Databricks and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
  4. 4 Verilerden içgörü elde etmek için Azure Veri Ambarı üzerinde işlemsel raporlar ve analitik panolar oluşturun, binlerce son kullanıcıya hizmet sunmak için Azure Analysis Services’i kullanın.
  5. 5 Azure Databricks’te doğrudan veriler üzerinde geçici sorgular yürütün.
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
  1. Genel Bakış
  2. Akış

Büyük veriler üzerinde gelişmiş analiz

Genel Bakış

Birinci sınıf makine öğrenimi araçlarını kullanarak verilerinizi eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürün. Bu mimari, verileri dilediğiniz ölçekte birleştirmenize olanak tanırken özel makine öğrenimi modellerini ölçeğe uygun şekilde oluşturmanızı ve dağıtmanızı sağlar.

Akış

  1. 1 Azure Data Factory’yi kullanarak, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerinizin (günlükler, dosyalar ve medya) tümünü Azure Depolama Blobu’nda bir araya getirin.
  2. 2 Yapısız veri kümelerini temizlemek ve dönüştürmek için Azure Databricks’ten yararlanın ve bunları işlemsel veritabanlarındaki veya veri ambarlarındaki yapılandırılan verilerle birleştirin.
  3. 3 Azure Databricks’teki yerleşik not defteri deneyimleriyle Python, R veya Scala hizmetlerini kullanarak bu verilerden daha kapsamlı içgörüler elde etmek için ölçeklenebilir makine öğrenimi/derin öğrenme tekniklerini kullanın.
  4. 4 Leverage native connectors between Azure Databricks and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
  5. 5 Yetkili kullanıcılar kök neden belirlemesi ve ham veri analizi gerçekleştirmek için Azure Databricks’in yerleşik özelliklerinden yararlanır.
  6. 6 Azure Databricks’te doğrudan veriler üzerinde geçici sorgular yürütün.
  7. 7 İçgörüleri web uygulamaları ve mobil uygulamalar üzerinden erişilebilir hale getirmek için bunları Azure Databricks’ten Cosmos DB’ye taşıyın.
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
  1. Genel Bakış
  2. Akış

Gerçek zamanlı analiz

Genel Bakış

Canlı akış verilerinden kolayca içgörü elde edin. Tüm IoT cihazlarından veya web sitesi tıklama akışlarındaki günlüklerden sürekli olarak veri yakalayın ve yakaladığınız verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak işleyin.

Akış

  1. 1 Azure HDInsight’ta Apache Kafka kümesini kullanarak bir uygulama için kolayca canlı akış verileri alın.
  2. 2 Azure Data Factory’yi kullanarak, yapılandırılan tüm verilerinizi Azure Blob Depolama’da bir araya getirin.
  3. 3 Akış verilerinizi temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek için Azure Databricks’ten yararlanarak bunları işlemsel veritabanlarındaki veya veri ambarlarındaki yapılandırılan verilerle birleştirin.
  4. 4 Azure Databricks’teki yerleşik not defteri deneyimleriyle Python, R veya Scala hizmetlerini kullanarak bu verilerden daha kapsamlı içgörüler elde etmek için ölçeklenebilir makine öğrenimi/derim öğrenme tekniklerini kullanın.
  5. 5 Leverage native connectors between Azure Databricks and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
  6. 6 Kuruluşunuzda içgörü paylaşmak için Azure Veri Ambarı üzerinde analitik panolar ve yerleşik raporlar oluşturun, bu verileri binlerce kullanıcıya sunmak için Azure Analysis Services’i kullanın.
  7. 7 Yetkili kullanıcılar kök neden belirlemesi ve ham veri analizi gerçekleştirmek için Azure Databricks’in ve Azure HDInsight’ın yerleşik özelliklerinden yararlanır.
  8. 8 İçgörüleri gerçek zamanlı uygulamalar üzerinden erişilebilir hale getirmek için bunları Azure Databricks’ten Cosmos DB’ye taşıyın.
Cloud scale analytics with Discovery HubUse Discovery Hub to define a data estate using a graphical user interface, with definitions stored in a metadata repository. Code for building the data estate is generated automatically while remaining fully customisable. The resulting modern data warehouse is ready to support cloud scale analytics and AI.