Nowoczesne magazynowanie danych w chmurze Microsoft Azure

Rozumiemy naszych klientów i wiemy, jak trudne jest przejście na nowoczesną analizę danych. Wyzwaniami, z którymi się mierzymy, są złożoność środowisk, duża ilość danych (Big Data), różnorodność danych, zmienność danych w czasie, koszty środowisk, a także niewystarczająca wiedza i dostępność osób w zespole. Dlatego proponujemy podejście iteracyjne. Pracujemy w sposób zwinny i dostosowujemy nasze usługi do potrzeb biznesowych. Realizujemy projekt wdrożenia zgodnie z metodologią Microsoft Analytics na Azure. Ważne jest dla nas pokazanie korzyści z wdrożenia już od samego początku realizacji projektu.

Współpracę rozpoczynamy od projektu pilotażowego. Przygotowujemy zespół klienta do wdrożenia nowoczesnej platformy analitycznej – magazynu danych – w chmurze Microsoft Azure. Najważniejszym celem projektu jest zbudowanie kompetencji zespołu, aby mógł zrozumieć nowoczesne środowisko analityczne w chmurze Azure i dalej je rozwijać. Kluczowymi punktami projektu są spotkania warsztatowe o charakterze analitycznym, których celem jest zebranie wymagań dotyczących infrastruktury, danych i architektury. Kolejnym krokiem jest opracowanie koncepcji pracy z danymi poprzez zidentyfikowanie ról, procesów, zasad i zdefiniowanie cyklu życia środowiska. Następnie opracowujemy profile kompetencji i proponujemy ścieżki dalszego rozwoju. Projekt kończy się warsztatem demonstrującym funkcje technologii używanych w architekturze. Cały proces prezentujemy na warsztacie: zbieranie danych, transformacja danych, model danych, eksploracja danych, raporty, analizy predykcyjne, kokpity, udostępnianie wszystkich analiz i praca zespołowa.

Gdy rozmawiamy z klientami, najczęściej napotykane wyzwania dotyczą całej organizacji, procesów zbierania, przechowywania i raportowania danych:

• Organizacje działają w silosach danych umieszczonych w różnych systemach, co utrudnia raportowanie. Stosowane są różnorodne rozwiązania analityczne, niektóre inicjatywy się powtarzają, ale oczekujemy jednego spójnego rozwiązania.
• Koszty przechowywania danych historycznych są zbyt wysokie. Niemniej jednak, nie chcemy rezygnować ze zbierania danych, ponieważ mogą one okazać się przydatne w przyszłości do dogłębnych analiz historycznych. Raporty są statyczne, brakuje im interaktywności, mogłyby być dostępne online i w aplikacjach mobilnych.
• Posiadamy wiele różnych raportów, prezentują one różne dane, panuje chaos, ludzie tracą zaufanie do prezentowanych danych, mamy problem z utworzeniem kompleksowej i aktualnej mapy środowiska analitycznego.
• Nie jesteśmy w stanie klasyfikować danych, podzielić ich według stopnia poufności i znaczenia dla organizacji, przypisać odpowiedzialności biznesowej, śledzić pochodzenia danych.
• Raporty są tworzone przez osoby o orientacji technicznej, pracownicy biznesowi nie mogą sami tworzyć raportów.
• Napotykamy problem z łączeniem danych relacyjnych z nieskonstruowanymi danymi dla zaawansowanej analizy.
• Nasze środowisko analityczne nie dysponuje odpowiednią mocą obliczeniową i raporty generują się wolno. Niemniej jednak, nie chcemy zwiększać środowiska i płacić za dodatkowe licencje.
• Zarządzanie całym środowiskiem analitycznym jest dla nas wyzwaniem i wymaga różnych kompetencji.
• Istnieje wiele systemów integracyjnych od różnych dostawców, które wymagają utrzymania, budowania kompetencji zespołu, co generuje koszty. Polityka przyznawania uprawnień nie jest całkowicie jasna, nie jesteśmy pewni, czy wszystko jest dobrze zabezpieczone.

Kluczowe cechy usługi:

1. Zintegrowana platforma analityczna – integracja danych, eksploracja danych, magazynowanie danych, analiza dużych zbiorów danych (Big Data), uczenie maszynowe w jednym, zjednoczonym środowisku.
2. Środowisko analityczne jako usługa – nie potrzebujesz lokalnych serwerów, aby korzystać z potężnego i bezpiecznego środowiska. Możesz obsługiwać duże wolumeny danych, tworząc tzw. jezioro danych, wybierając najbardziej opłacalne opcje cenowe dla każdego obciążenia.
3. Przechowywanie i eksploracja różnorodnych danych – możesz stworzyć magazyn danych istotnych dla Twojego biznesu, łącząc dane relacyjne i nierelacyjne. Łatwo wykonuj zapytania dotyczące plików przechowywanych w repozytorium, korzystając z tej samej usługi, która jest używana do tworzenia rozwiązań do magazynowania danych.
4. Hybrydowa integracja danych bez kodu – procesy ETL (Extract, Transform, Load) i ELT (Extract, Load, Transform) są obsługiwane w środowisku wizualnym bez użycia kodu. Możesz używać ponad 95 natywnych łączników do różnych systemów.
5. Środowisko dla naukowców danych – zapewnia głęboką integrację z Apache Spark i SQL. Poprawia współpracę między naukowcami danych pracującymi nad zaawansowanymi rozwiązaniami analitycznymi. Łatwe w użyciu zapytania T-SQL w magazynie danych i Spark.
6. Natywna chmurowa hybrydowa obróbka transakcyjno-analityczna – możesz łatwo wydobyć szczegółowe informacje z danych transakcyjnych przechowywanych w bazach danych operacyjnych, takich jak Azure Cosmos DB, w czasie rzeczywistym.
7. Wybór preferowanego języka programowania – dostępne są różne języki programowania, na przykład T-SQL, Python, Scala, Spark SQL i .Net.
8. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i analizy biznesowej – możesz budować kompleksowe rozwiązania analityczne dzięki ścisłej integracji z Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services i Power BI.
9. Kompleksowe zarządzanie, monitorowanie i bezpieczeństwo – funkcja automatyzacji pracy pozwala na uproszczenie monotonnych zadań związanych z codzienną pracą administracyjną związaną z monitorowaniem i zabezpieczaniem danych.

Wdrażając nowoczesną analitykę w chmurze w swojej organizacji, decydujesz się na poprawę wyników biznesowych i efektywności procesów oraz budowanie kultury organizacyjnej opartej na danych. Zmniejszasz koszty przechowywania i udostępniania różnorodnych danych. Użytkownicy pracują z większą satysfakcją i zyskują nowe możliwości prezentowania danych jako atrakcyjnych raportów i kokpitów menedżerskich.

Budujesz przewagę konkurencyjną dzięki szybszemu dostępowi do wiarygodnych danych, skróconemu czasowi wprowadzania produktów na rynek, lepszej obsłudze klienta i zwiększonym dochodom. Nowe możliwości wynikające z połączenia danych relacyjnych i nierelacyjnych dają możliwość uruchomienia nowych usług lub stworzenia nowych produktów.

Projekty tego typu zwykle zaczynają się od wyprodukowania minimalnego produktu, aby szybko pokazać korzyści z wdrożenia. Koszt może wynosić od 20 000 do 30 000 euro netto, w zależności od zakresu. Nasze doświadczenie wskazuje, że fundusze inwestycyjne dostawcy są dużym wsparciem przy uruchamianiu takich projektów, które pozwalają między innymi na uruchomienie subskrypcji chmury i finansowanie usług partnera wdrożeniowego. Jako partner z najwyższymi kompetencjami wspieramy naszych klientów w uzyskaniu takich funduszy inwestycyjnych.

• Azure Data Lake
• Azure Data Factory
• Azure Synapse Analytics
• Azure SQL
• Azure Cosmos DB
• Azure Analysis Services
• Azure Purview
• Azure Maps
• Azure Databricks
• Azure Machine Learning
• Microsoft Power Apps
• Microsoft Power Automate
• Microsoft Power BI
• Azure Data Share