Zusammenfassung

Abgeschlossen

Unser Ziel war es, Ihnen bei der Bewertung zu helfen, ob Azure Data Explorer eine gute Wahl für die Verarbeitung und Analyse Ihrer Big Data-Daten ist. Dabei haben Sie folgende Kriterien kennengelernt, die Ihnen diese Entscheidung erleichtern:

  • Interaktive Analysen
  • Datenvielzahl
  • Datengeschwindigkeit
  • Datenmenge
  • Datenorganisation
  • Abfrageparallelität
  • Erstellen im Vergleich zu Kaufen

Wir haben diese Kriterien auf das Szenario des fiktiven Bekleidungsunternehmens angewendet. Die Analyse hat uns gezeigt, wie Domänen im Unternehmen (z. B. das Betriebsteam, die Produktion, die Marketingabteilung und die Security) Azure Data Explorer unterschiedlich verwenden können, um die Daten aufzuschlüsseln, die aus täglichen Vorgängen eingehen.

Anhand dieser Kriterien konnten Sie bewerten, ob Ihre geschäftlichen Anforderungen optimal durch Azure Data Explorer abgedeckt werden. Zunächst erhalten Sie eine Vorstellung von den Datentypen und Datenvolumen, die für die Verwendung mit Azure Data Explorer geeignet sind. Danach erhalten Sie eine Vorstellung von der Anpassung und des Benutzerverhaltens, die von der Arbeit in Azure Data Explorer am meisten profitieren. Dieser Prozess sollte Ihnen genügend Informationen geben, um das für Sie geeignete Produkt auszuwählen.

Referenzen