Datenanalyse auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten
Die Azure Analytics Plattform bietet mit ihren Services und Resourcen die ideale Plattform für Datenanalysen für jeglichen Anwendungsfall. Durch einfaches zu- und abbuchen von Ressourcen gestalten Sie ihre Datenhaltungs- und Datenaufbereitungsschicht je nach Bedarf. Von der Auswertung einzelner CSV-Dateien bis hin zum Terrabyte Data Warehouse ist alles möglich. Ob einfaches visualisieren der Daten, Integration komplexer Business Logik oder Aufbau von Machine Learning Algorithmen ist alles vorhanden, integrierbar und kann wahlweise genutzt werden.
Die Komponenten im Überblick
Anwender oder Admins können Ihre benötigten Ressourcen einfach im Azure Portal erstellen, verwalten oder bei nicht Bedarf wieder löschen. Die Zugangsberechtigungen zu den Komponenten kann mit dem Firmeneigenen Active Directory abgeglichen oder einem neu erstellten Azure Active Directory gewährleistet werden.
Das Daten-Backend
Neben den bekannten relationalen Datenbank Systemen wie MS SQL-Server, PostgreSQL oder Oracle Database stehen im Azure weitere, mächtige Datenplattformen zur Verfügung.
Azure Synapse Analytics, das parallele Data Wareouse
- Jederzeit skalierbare Nutzung von 1 bis 60 Compute Nodes
- Semi-automatische Parallelisierung der Daten auf 60 Distribution Buckets
- Workload Management
Azure Datalake Storage (ADLS), der Big Data Cluster
- Unbegrenzte Storage- und Analyse-Möglichkeit durch Data Lake Analytics
- Freie Skalierung des Data Processing mit Databricks
- Near Realtime Analysen durch Stream Analytics
Die Business-Logik
Aus Daten Informationen generieren, ob visuell oder kodiert in beliebigen Programmiersprachen. Klassische oder migrierte Datenaufbereitung in SQL via Views oder Stored Procedures.
Azure Data Factory, die Datenfabrik
- Pipelines zur themenbasierten Datenverarbeitung
- Data Flows als graphisches ETL / ELT Tool
- Event gesteuerte Datenverarbeitung für zeitnahe Aufbereitung und Bereitstellung durch den Event-Hub
- Anbindung von On-Premise Systemen via Linked Services und Integration Runtimes.
Databricks, die multi-language-Umgebung für komplexe Anforderungen
- Profitieren Sie von bestehenden, komplexen Ökosystemen für Data Science & Engineering
- SQL Processing, Python, Scala Spark Anaytics
- Mashine Learning out of the box
- Nahtlose Integration neuer Prozesse in ihre bestehende Architektur
Data Governance inklusive mit Data Catalog via Microsoft Purview
Das Reporting
Im Intranet, Web oder als Desktop BI mit dem Flagschiff der Datenvisualisierung Power BI.