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新式資料倉儲

為所有結構化、非結構化或串流的資料建置一個中樞,推動具備轉型能力的解決方案,像是 BI 與報告、進階分析與即時分析等等。利用管理完善之 Azure 服務 (例如 Azure SQL 資料倉儲及 Azure Databricks) 提供的效能、彈性及安全性,輕鬆地開始用這些產品。

縮短上市時間

使用領先業界的 SQL Server 和 Apache Spark 引擎,以及可讓您在數分鐘內佈建新式資料倉儲的完全受控雲端服務,來確保生產力。使用 Azure Data Factory 中 30 個以上的原生資料連接器,以及 Informatica and Talend 頂尖資訊管理工具的支援,來加速資料整合。讓您的資料科學家、資料工程師和商務分析師可將其選擇的工具和語言用於巨量資料。

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根據您的特定需求選擇解決方案

根據您的業務需求,輕鬆開始使用雲端解決方案或混合選項。只有 Microsoft 可讓您在私人雲端中或在 Azure 內的 MPP 架構中以受控服務的形式,持續運用 SQL Server 的效能、親和性與安全性優點。透過混合式資料整合體驗,降低成本和管理現有資料轉換的複雜性。最後,在內部部署與 Azure 上皆使用共同身分識別,來提供一致的使用者體驗。

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取得所有資料的見解

利用彈性在內部部署或雲端中建置和部署機器學習模型。搭配 Microsoft 最佳服務和開放原始碼創新的支援,使用您自選的資料科學工具。透過與 Power BI 和其他先進商業智慧及視覺效果工具 (如 Tableau、Qlik、MicroStrategy 和 Alteryx) 的豐富整合,輕鬆將見解散發給您整個組織。

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安心使用

內建的進階安全性功能包括透明資料加密、稽核、威脅偵測、Azure Active Directory 整合和 Azure 虛擬網路端點。Azure 服務符合 50 種以上的產業和地理認證,並可在全球 42 個區域中使用,讓您各區域的使用者皆可取得您的資料。最後,Microsoft 提供具瑕疵補償擔保的 SLA 讓您能夠安心使用。

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客戶使用新式資料倉儲達成偉業

解決方案架構

新式資料倉儲

Data warehouse modernoUn data warehouse moderno consente di combinare facilmente tutti i dati su qualsiasi scala e di ottenere informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi, report operativi o analisi avanzata per tutti gli utenti.12354
  1. 概觀
  2. 流程

新式資料倉儲可讓您輕鬆以任何規模合併所有資料,並可透過分析儀表板、操作報表或進階分析為所有使用者產生見解。

  1. 1 使用 Azure Data Factory 將您所有結構化、非結構化和半結構化資料 (記錄、檔案和媒體) 合併到 Azure Blob 儲存體。
  2. 2 利用 Azure Blob 儲存體內的資料在 Azure Databricks 中執行可調整的分析,以取得清理和轉換好的資料。
  3. 3 清理和轉換好的資料可移至 Azure SQL 資料倉儲,與現有的結構化資料合併,並為所有資料建立統一的中樞。利用 Azure Databricks 和 Azure SQL 資料倉儲之間的原生連接器大規模存取和移動資料。
  4. 4 在 Azure 資料倉儲上建置操作報表和分析儀表板,以從資料產生見解,並使用 Azure Analysis Services 為數千名終端使用者提供服務。
  5. 5 直接對 Azure Databricks 中的資料執行臨機操作查詢。

巨量資料的進階分析

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.1234576
  1. 概觀
  2. 流程

使用頂級的機器學習工具將資料轉換成可操作的見解。此架構可讓您合併任何規模的資料,以及大規模建置和部署自訂機器學習模型。

  1. 1 使用 Azure Data Factory 將所有結構化、非結構化和半結構化資料 (記錄、檔案和媒體) 合併到 Azure Blob 儲存體。
  2. 2 利用 Azure Databricks 清除和轉換資料集,並將其與操作資料庫或資料倉儲中的結構化資料合併。
  3. 3 使用可調整的機器學習/深度學習技術,透過 Azure Databricks 中的內建筆記本體驗,以 Python、R 或 Scala 從這項資料產生更深入的見解。
  4. 4 利用 Azure Databricks 和 Azure SQL 資料倉儲之間的原生連接器大規模存取和移動資料。
  5. 5 進階使用者可利用 Azure Databricks 的內建功能,執行根本原因的判斷和未經處理資料的分析。
  6. 6 直接對 Azure Databricks 中的資料執行臨機操作查詢。
  7. 7 將 Azure Databricks 產生的見解帶到 Cosmos DB,讓這些見解可透過 Web 和行動裝置應用程式存取。

即時分析

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.12348765
  1. 概觀
  2. 流程

輕鬆取得即時串流資料的見解。持續擷取任何 IoT 裝置的資料,或網站點選流的記錄,並即時處理。

  1. 1 使用 Azure HDInsight 中的 Apache Kafka 叢集,為應用程式輕鬆內嵌即時串流資料。
  2. 2 使用 Azure Data Factory 將所有結構化資料合併到 Azure Blob 儲存體。
  3. 3 利用 Azure Databricks 清除、轉換和分析串流資料,並將該資料與操作資料庫或資料倉儲中的結構化資料合併。
  4. 4 使用可調整的機器學習/深度學習技術,透過 Azure Databricks 中的內建筆記本體驗,以 Python、R 或 Scala 從這項資料產生更深入的見解。
  5. 5 利用 Azure Databricks 和 Azure SQL 資料倉儲之間的原生連接器大規模存取和移動資料。
  6. 6 在 Azure 上建置分析儀表板和內嵌報表,以在組織內共用見解,並使用 Azure Analysis Services 提供這項資料給數千名使用者。
  7. 7 進階使用者可利用 Azure Databricks 和 Azure HDInsight 的內建功能,執行根本原因的判斷和未經處理資料的分析。
  8. 8 將 Azure Databricks 產生的見解帶到 Cosmos DB,讓這些見解可透過 Web 和行動裝置應用程式存取。

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