fbpx

microsoft azure

Чому Microsoft Azure Synapse Analytics?

Сьогодні найбільшим двигуном прогресу є інформація, а точніше, обсяг інформації, що зростає експоненційно з кожним днем. Лавина невпорядкованих та розрізнених даних, яка щодня обрушується на компанії та осідає в базах, змушує бізнес по-новому поглянути на їх отримання, обробку та аналітику (modern data estate). Поступово приходить розуміння, що існування великого та середнього бізнесу та його комерційний успіх безпосередньо залежать від наявності культури роботи з інформацією (analytics culture) та зрілості їхньої IT-інфраструктури (infrastructure maturity).

Тривалий час наземні сховища даних – Data Warehouses (DWH) – були єдиним можливим рішенням для збору, консолідації та агрегації даних для подальшого аналізу, особливо якщо йшлося про BIG DATA. Однак, поступово компанії приходять до розуміння, що обслуговування наземної інфраструктури при постійно зростаючих обсягах даних веде до лінійного зростання витрат на збирання та обслуговування DWH та серверів. Крім того, проводити їхню аналітику стало досить складно, бо вона теж почала вимагати додаткових потужностей та трудових ресурсів.

Як відомо, щороку дані середньостатистичної компанії збільшуються майже вдвічі, і наземні DWH просто не в змозі впоратися з такими потоками – вони в принципі не розраховані на таке стрімке зростання, обсяг та швидкість, а також не встигають «реагувати» на появу великої кількості нових типів даних.

У перспективі подібна ситуація веде до інформаційного вибуху, який повністю «знерухомить» компанію через неможливість вести якісний облік та аналітику, і як наслідок — позбавить її розуміння того, як і в якому напрямку розвиватися.

Відповіддю на цю небезпеку стала поява принципово нових підходів для роботи з даними та нових рішень, найпотужнішим з яких є аналітична платформа Microsoft Azure Synapse Analytics, що об’єднує кілька технологій в рамках однієї служби — імпорт даних з розрізнених джерел у хмарне масштабоване DWH (Azure Data Lake Storage), створення інформаційних панелей описової та діагностичної – descriptive and diagnostic (Power BI), а також прогнозної та розпорядчої аналітики – predictive and prescriptive analytics, тобто побудова моделей машинного навчання – AI/ML models (Azure Data Bricks, Azure Cognitive Service), і все це – на єдиній платформі.

Дані можуть зберігатися у різних форматах, таких як структуровані (Relational DB, Business/Custom Apps), напівструктуровані (CSV, XML, JSON) та неструктуровані (AUDIO, VIDEO, TEXT). Для кожного формату даних платформа пропонує різні інструменти обробки (R, Python, SQL, ін.), які дозволяють упорядкувати та агрегувати їх так, щоби побудувати аналітичну систему компанії та створювати моделі машинного навчання прямо у хмарі.

Microsoft Azure Synapse Analytics відкриває додаткові можливості для IoT, одночасно знімаючи дані з багатьох різних пристроїв і миттєво відображаючи їх на інформаційних панелях (data stream) або розміщуючи в Azure Data Lake Storage для подальшої обробки, аналітики та побудови AI/ML-моделей (trend analysis), а це, у свою чергу, збагачує аналітику компанії та дозволяє отримати нову інформацію, і як наслідок – бачення нових можливостей.

Структура Microsoft Azure Synapse Analytics

  • Azure Blob Storage – проміжне сховище, в яке різнорідні дані експортуються з різних джерел для підготовки до завантаження в Azure Synapse Analytics.
  • Azure Data Lake Storage — озеро даних, навколо якого збудовано всю IT-інфраструктуру платформи. Побудовано на базі Azure Storage Blobs, до якого додано ієрархічний простір імен, що дозволяє організувати сховище за принципом каталогу.
  • Azure Data Factory — забезпечує перетворення даних, зібраних на попередньому етапі, в загальну однорідну структуру Azure Synapse, завантажуючи дані в таблиці. Для прискорення процесу обробки даних у платформі Azure Synapse Analytics реалізована технологія Polybase, яка дозволяє паралельно обробляти великі потоки інформації та збільшити швидкість обробки та пропускну здатність. Сервіс Azure Data Factory дозволяє автоматично переносити дані в хмарне масштабоване SQL-сховище, яке може містити петабайти інформації та призначене для зберігання та аналізу великих наборів даних.
  • Azure Data Bricks — програмне рішення для побудови системи прогнозної аналітики моделей машинного навчання та AI-систем для вирішення ключових завдань бізнесу — ціноутворення, прогнозування (обсяги продажів, попит, працезатрати, поповнення товарних/складських запасів, вихід з ладу обладнання), персоналізація рекомендацій, оцінка ризиків та багато інші завдань, які дозволяють автоматизувати процеси та вивести бізнес на якісно новий рівень.
  • Azure Cognitive Service – стандартний набір попередньо навчених моделей машинного навчання, які можна застосувати для завантажених на платформу даних для реалізації проектів, пов’язаних з комп’ютерним зором, аналізом відео, тексту, мовлення та ін. Цей сервіс дозволить бізнесу отримати додаткову інформацію та врахувати її у прийнятті рішень.
  • Azure Analysis Services — містить моделі даних, які забезпечують простий та зручний спосіб для перегляду великих обсягів даних та більш детального їх аналізу.
  • Azure Active Directory — забезпечує аутентифікацію користувачів, які підключатимуться до служби Analysis Services через Power BI.
  • Microsoft Power BI Embedded — дозволяє отримати візуальне представлення наборів даних через Analysis Services та вивести його на інформаційні панелі (дашборди).

🔸 Важливий момент: Azure Synapse Analytics інтегрований із усіма сервісами платформи MS Azure. Це означає, що ви можете його використовувати з іншими модулями системи без додаткових клопотів щодо забезпечення сумісності.

Azure Synapse Analytics — кращий вибір, якщо:

  • є необхідним моментальне оновлення даних (частіше ніж 1 раз на добу);
  • наземні DWH не пораються з обсягом даних, який постійно зростає, — брак потужностей, зростаюча потреба в обчислювальних ресурсах, відмова обладнання;
  • DWH та аналітичні системи компанії використовуються тільки в робочий час або для вирішення вузького сегмента завдань — тоді перехід на хмарні рішення дозволить економити значні кошти, оскільки Azure Synapse Analytics дає можливість платити лише за час користування та споживані потужності;
  • є необхідність у масштабуванні бізнесу та організації мобільного, багаторівневого доступу до інформації різних підрозділів та філій;
  • компанія хоче працювати з даними в єдиній робочій області — від імпорту даних до візуалізації;
  • є важливою комплексна безпека.

Фахівці компанії TechExpert допоможуть вибрати та налаштувати потрібний BI-сервіс із безлічі доступних на платформі Microsoft Azure Synapse Analytics.
Ми допоможемо вам у вирішенні завдань з упорядкування, аналізу та зберігання ділових даних.