云缩放分析和发现中心
发现中心用于定义使用图形用户界面的数据资产，并且定义存储在元数据存储库中。用于构建数据资产的代码会自动生成，同时保持完全可自定义。生成的现代数据仓库可支持云缩放分析和 AI。
使用附带数百个本机数据连接器的 Discovery Hub 的数据工程管道，合并 Azure Data Lake Storage 中的所有结构化和半结构化数据。
使用 Azure Databricks 强大的分析和计算功能清理和转换数据。
将已清理和转换的数据移至 Azure Synapse Analytics，为所有数据创建一个中心。利用 Azure Databricks (Polybase) 和 Azure Synapse Analytics 间的本机连接器来访问和大规模移动数据。
在 SQL 数据库的基础上构建操作报表和分析仪表板，以从数据中获取见解，并使用 Azure Analysis Services 提供数据。
直接在 Azure Databricks 中的数据上运行临时查询。
- 1 使用附带数百个本机数据连接器的 Discovery Hub 的数据工程管道，合并 Azure Data Lake Storage 中的所有结构化和半结构化数据。
- 2 使用 Azure Databricks 强大的分析和计算功能清理和转换数据。
- 3 将已清理和转换的数据移至 Azure Synapse Analytics，为所有数据创建一个中心。利用 Azure Databricks (Polybase) 和 Azure Synapse Analytics 间的本机连接器来访问和大规模移动数据。
- 4 在 SQL 数据库的基础上构建操作报表和分析仪表板，以从数据中获取见解，并使用 Azure Analysis Services 提供数据。
- 5 直接在 Azure Databricks 中的数据上运行临时查询。
实施指南
| 产品/说明 | 文档 | |
|---|---|---|
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Azure Data Lake Storage |
基于 Azure Blob 存储构建的高度可缩放的安全 Data Lake 功能 | |
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Azure Databricks |
基于 Apache Spark 的快速、简单、协作分析平台 | |
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Azure Synapse Analytics |
不受限制的分析服务，超凡的见解获取速度（以前称为 SQL 数据仓库） | |
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Azure Analysis Services |
企业级分析引擎即服务 | |
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Power BI Embedded |
在应用程序中嵌入完全交互式的、令人惊叹的数据可视化 |