Сучасне сховище даних у хмарі Microsoft Azure

Ми розуміємо наших замовників і знаємо, як важко здійснити перехід на сучасний аналіз даних. Проблеми, з якими ми стикаємося, пов’язані зі складністю середовища, великою кількістю даних (Big Data) , різноманітністю даних, мінливістю даних у часі, вартістю середовищ, а також недостатніми знаннями та компетенціями людей у команді. Ось чому ми пропонуємо ітераційний підхід. Ми працюємо у гнучкий спосіб і адаптуємо наші послуги до потреб вашого бізнесу.
Ми проводимо проєкт впровадження відповідно до методології Microsoft Analytics на платформі Azure. Для нас важливо продемонструвати переваги впровадження від самого початку виконання проєкту.

Ми починаємо співпрацю з пілотного проєкту. Ми готуємо команду замовника до впровадження сучасної аналітичної платформи — сховища даних — у хмарі Microsoft Azure. Найважливішою метою проєкту є формування компетенцій команди, щоб вони могли зрозуміти сучасне аналітичне середовище в хмарі Azure і розвивати його далі. Основними моментами проєкту є аналітичні семінари, метою яких є збір вимог до інфраструктури, даних та архітектури. Наступним кроком є розробка концепції роботи з даними шляхом визначення ролей, процесів, правил і визначення життєвого циклу середовища. Потім ми розробляємо профілі компетенцій і пропонуємо шляхи майбутнього розвитку. Проєкт завершується семінаром, який демонструє функції технологій, що використовуються в архітектурі. Ми представляємо весь процес на семінарі: збір даних, перетворення даних, модель даних, аналіз даних, звіти, прогнозний аналіз, панелі інструментів, обмін усіма аналізами та командна робота.

Коли ми спілкуємося з замовниками, найпоширенішими проблемами, з якими ми стикаємося, є ті, які впливають на всю організацію, процеси збору даних, зберігання та звітності, а саме:

• • організації працюють у сховищах даних, які розміщені в різних системах, тому звітувати про них важко. Організація застосовує кілька аналітичних рішень, деякі ініціативи повторюються, але ми очікуємо отримати одне послідовне рішення.
    вартість зберігання історичних даних занадто висока.
  • Однак ми не хочемо відмовлятися від збору даних, оскільки вони можуть бути корисними в майбутньому для поглибленого історичного аналізу.
  • Звіти статичні, бракує інтерактивності, вони можуть бути доступні онлайн і в мобільних додатках.
    Ми маємо багато звітів, які представляють різні дані, у яких панує хаос, люди втрачають довіру до наданих даних, і виникає проблема створення повної та актуальної карти аналітичного середовища.
  • Ми не можемо класифікувати дані, розділяти їх за ступенем конфіденційності та актуальності для організації, призначати бізнес-відповідальність, відстежувати походження даних.
    звіти створюють технічно орієнтовані люди, працівники бізнесу не можуть самі створювати звіти.
    У нас є проблема з поєднанням реляційних даних із неструктурованими даними для розширеного аналізу.
  • Наше аналітичне середовище не має достатньої обчислювальної потужності, і звіти виконуються повільно.
  • Проте ми не хочемо масштабувати середовище та платити за додаткові ліцензії.
    керування всім аналітичним середовищем є для нас складним завданням і вимагає різних компетенцій.
    Існує багато систем інтеграції від різних постачальників послуг, їх потрібно підтримувати, нарощувати компетенції команди, що породжує витрати.
  • Політика надання прав не зовсім зрозуміла, ми не впевнені, чи все добре захищено.

Основні характеристики служби

1. Уніфікована аналітична платформа — інтеграція даних, аналіз даних, сховища даних, аналіз великих обсягів даних, машинне навчання в єдиному уніфікованому середовищі.
2. Аналітичне середовище як послуга — вам не потрібні локальні сервери, щоб скористатися потужним і безпечним середовищем.Ви можете обробляти великі обсяги даних, створюючи так зване озеро даних, вибираючи найбільш рентабельні варіанти ціни для кожного робочого навантаження.
   
   
3. Зберігання та дослідження різноманітних даних — ви можете створити сховище даних, яке відповідатиме вашому бізнесу, а також поєднати реляційні та нереляційні дані. Легко виконуйте запити щодо файлів, що зберігаються в репозиторії, використовуючи той самий сервіс, який використовується для створення рішень для сховищ даних.
   
   
4. Гібридна інтеграція даних без коду — процеси ETL і ELT обробляються у візуальному середовищі без використання коду. Ви можете використовувати понад 95 власних підключень для різних систем.
   
   
5. Середовище для спеціалістів з обробки даних — забезпечує глибоку інтеграцію з Apache Spark і SQL. Покращте співпрацю між спеціалістами з обробки даних, які працюють із передовими аналітичними рішеннями.
   Прості у використанні запити T-SQL у сховищі даних і Spark.
   
   
6. Хмарна гібридна транзакційно-аналітична обробка — ви можете легко отримувати докладну інформацію з транзакційних даних, що зберігаються в оперативних базах даних, як-от база даних Azure Cosmos DB, у режимі реального часу.
   
   
7. Вибір бажаної мови програмування — доступні різні мови програмування, наприклад T-SQL, Python, Scala, Spark SQL і .Net.
   
   
8. Використання штучного інтелекту та бізнес-аналітики — ви можете створювати наскрізні аналітичні рішення завдяки тісній інтеграції з Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services і платформою Power BI.
   
   
9. Комплексне керування, моніторинг і безпека — функція автоматизації роботи дає змогу спростити монотонні завдання, пов’язані з повсякденною адміністративною роботою, що стосується моніторингу й безпеки даних.

Впроваджуючи сучасну хмарну аналітичну обробку у своїй організації, ви приймаєте рішення покращити бізнес-продуктивність і ефективність процесів, а також створити організаційну культуру, орієнтовану на дані. Ви зменшуєте витрати на зберігання різноманітних даних і обмін ними. Користувачі працюють з більшим задоволенням і отримують нові можливості для представлення даних у вигляді привабливих звітів і панелей керування. Ви створюєте конкурентну перевагу завдяки швидшому доступу до надійних даних, скороченню часу виходу на ринок, кращому обслуговуванню клієнтів і збільшенню прибутку. Нові можливості, що виникають завдяки поєднанню реляційних і неструктурованих даних, дають можливість запускати нові послуги або створювати продукти.

Такі проєкти зазвичай починаються з виробництва продукту з мінімальним набором необхідних функцій, щоб швидко показати переваги його впровадження. Вартість може становити від 20 000 до 30 000 євро в чистому вигляді залежно від обсягу.
Наш досвід показує, що чудовою підтримкою у запуску таких проєктів є інвестиційні кошти постачальника, які дають змогу, серед іншого, запускати підписки на хмарні служби й фінансувати впровадження партнерських послуг. Як партнер з найвищим рівнем компетенцій, ми підтримуємо наших замовників в отриманні таких інвестиційних коштів.

• 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