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准备好打破限制了吗?

评估组织的数据成熟度并了解如何利用 Azure 数据服务加速数字化转型。

获取关于你组织的数据成熟度的关键见解

请回答这些问题,深入了解你组织的数据成熟度(定义详见《重新思考企业》白皮书)。请查看推荐给你的组织的后续步骤,并探索特选资源来加快你的数字化转型。

与以下各方合作开发:
Keystone
1. 你是否有数据平台用于跨团队聚合数据?
2. 你是否能够实时处理数据并对其运行分析(相对于批处理数据)?
3. 你是否使用 API 或其他系统方法自动在外部共享数据?
4. 你是否有集中式文档源用于团队之间的内部 API/数据共享?
5. 你是否有系统能够自动检查新数据源,确保其符合质量和/或格式要求?
6. 在模型或报告转化和使用数据时,你是否能够跟踪数据的生命周期或世系?
7. 你是否有沙盒环境可用于测试不同的功能和模型并优化其性能?
8. 你的组织是否使用高级机器学习技术,例如深度学习或强化学习?
9. 是否能在没有人为干预的情况下自动部署机器学习模型?
10. 你是否自动存档 ML 项目,以便将来审核 ML 模型?
11. 你是否使用性能检查或其他管理工具来强制遵循机器学习做法?

结果: 平台

你的组织已成功实现数字化转型,并且现在是技术强度方面的领导者。你的组织可能有集成的数据、软件和人工智能基础,可支持成熟的创新流程,组织还有强大的增长和度量文化,使员工能够广泛协作并做出与组织策略一致的个人决策。获取面向平台组织的更多信息和见解

结果: 中心

你的组织已完成了数字化转型的重要步骤,现已准备好成功利用所有组织资产。此时,你的组织最可能希望改进流程而不是技术基础,而且你还能够专注于开发和改进分析和机器学习的使用方式,以便提高公司业绩并转变企业文化,从而使员工能够按所需方式有效地使用新的数据和分析工具。获取面向中心组织的更多信息和见解

结果: 网桥

你的组织已完成了数字化转型的一些初期步骤。继续建立数据平台时,你的组织可能会面临一些挑战,即如何在初始成功的基础上继续进行构建,以及如何确定数据平台的后续步骤并划分其优先级。获取面向过渡期组织的更多信息和见解

结果: 传统

你的组织仍处于数字化转型的初期阶段,并且可能会面临促进跨组织边界协作、共享数据和有效使用数据方面的挑战。获取面向传统组织的更多信息和见解

获取有关成功实现数据驱动的转型的关键见解

数据文化领导者

了解数据文化在实现和强化成功的数字转型中发挥的作用。

阅读白皮书

浏览数字化转型之旅中的变革

探索在数字化转型过程中成功管理变革的关键策略。

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利用无限规模、无限性能和无限可能性实现数字化转型 - 全部使用 Azure 数据服务完成。

无限规模

将单一数据库扩展到数百 TB,并使数以万计的用户能够获得 PB 级的实时见解。

了解 NBA 如何利用数据和 AI 将数十亿数据点转化为增强球迷体验的见解。

了解 Walgreens 如何利用 Azure 将分析性能提高 3 倍并同时将成本降低 2/3。

无限性能

构建具有实时个性化和超低延迟的云原生应用。以比竞争对手更低的费用享受更高性能的分析。1

了解 P&G 如何利用数据和分析来提高其供应链的弹性。

探索 Coca-Cola 如何利用 Azure Cosmos DB 将 PB 级分散的数据转变为关键见解。

无限可能

利用 Azure 数据和 AI 服务改进客户体验、改造产品、优化运营,并使所有技能水平的员工都能负责任地将 AI 应用于其数据。

了解 Land O’Lakes 如何利用 Azure AI 解决方案来引领农业创新。

了解 BNY Mellon 如何利用 Azure 数据服务帮助其客户制定更好的投资决策。

以更低的成本从你的数据中获得更多价值

380%

Azure 中的分析比其他云提供商快了多达 380%1

59%

Azure 中的分析比其他云提供商的成本低了多达 59%1

64%

Azure 机器学习最多可比 Google Vertex AI 便宜 64%2

探索 Azure 数据服务

Azure 托管数据库

使用完全托管的灵活数据库构建云原生应用程序或实现现有应用程序的现代化。

云规模分析

构建变革性的安全分析解决方案,在整个企业中将数据转变为即时见解。

Azure AI

利用经过验证的安全、负责任的 AI 功能构建任务关键型解决方案。

1性能、总拥有成本以及性价比声明,该声明基于由 Microsoft 委托 GigaOm 于 2021 年 3 月进行的一项研究的数据,该研究的目的是为云分析平台总拥有成本报告提供支持数据。根据云分析平台总拥有成本报告,Azure 的分析成本比其他云提供商低 59%。数据来自源于 Test-DS 的查询,基于 GigaOm 在 2021 年 3 月执行的查询执行性能测试,该测试对每个供应商的产品运行 103 次查询;测试由 Microsoft 委托执行。使用的主要指标是每个查询的最佳执行时间的聚合值。完成了三轮运行。针对每个供应商云平台,按顺序 (1, 2, 3, … 98, 99) 执行 103 个查询(99 个加上第 2 部分的 4 次查询),共执行三次,采用三次中总体速度最快一次的值作为性能指标的值。然后将这些最佳时间加总,得到整个工作负载的总聚合执行时间。价格基于 2021 年 3 月公开发布的美国定价。实际性能和价格可能会有所不同。了解有关 GigaOm TCO 研究的详细信息

2总拥有成本、价值实现时间和企业能力就绪性声明,基于 Microsoft 委托 GigaOm 于 2021 年 7 月针对云 MLOps 的企业就绪性报告进行的一项研究中的数据。价格基于 2021 年 7 月公开发布的美国定价。实际性能和价格可能会有所不同。了解有关 GigaOm 研究的详细信息

Gartner 云数据库管理系统魔力象限,2020 年 11 月 23 日 - Donald Feinberg | Merv Adrian | Rick Greenwald | Adam Ronthal | Henry Cook

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