Introdução
As operações diárias e as interações com os clientes criam um fluxo constante de dados. Esse mundo de big data está crescendo constantemente, assim como a necessidade de armazenar, processar e analisar os dados de forma oportuna e econômica. O Big Data requer grandes quantidades de espaço de armazenamento escalável. Como grandes volumes de dados fluem em alta velocidade de várias fontes, a capacidade de identificar e responder a eventos significativos é fundamental. Além disso, os dados são gerados em vários formatos: dados estruturados/semi-estruturados e texto livre, bem como imagens e vídeos. Para encontrar correlações entre esses diferentes fluxos de dados, as empresas investem tempo e dinheiro significativos na análise, processamento e armazenamento desses dados. Um sistema robusto de análise de dados de ponta a ponta que possa gerenciar seus dados enormes e complexos e executar análises avançadas é essencial para tomar decisões de negócios orientadas por dados. Que ferramenta pode ajudá-lo a gerenciar essa vasta gama de tipos de dados, fluxos de trabalho e visualizações?
O Azure Data Explorer é uma plataforma de análise de big data totalmente gerenciada e de alto desempenho. O Azure Data Explorer pode pegar todos esses dados variados e, em seguida, ingerir, processar e armazená-los. Você pode usar o Azure Data Explorer para consultas quase em tempo real e análises avançadas, bem como para recursos mais avançados, como análise geoespacial, alertas, painéis e análises de negócios.
Cenário de exemplo
Imagine que você trabalha em uma empresa de roupas que é uma grande rede de lojas físicas que está se expandindo para o comércio eletrônico. Está prestes a lançar a sua venda de fim de ano dirigida a vários públicos internacionais. Você quer ver como sua campanha afeta as vendas, o estoque e a logística. Você tem um grande volume de dados fluindo em diferentes formatos e precisa descobrir uma maneira de entender esses dados e usá-los para tomar boas decisões de negócios.
Diferentes divisões em toda a empresa usarão os dados coletados para informar suas decisões estratégicas e diárias sobre operações, marketing e relações com clientes. Eles planejam usar o Azure Data Explorer para ingerir vários tipos de dados em uma única coleção composta por:
- dados estruturados, como sistemas operacionais internos.
- dados semiestruturados, como dados de fluxo de cliques de marketing.
- dados não estruturados, como feeds de redes sociais.
Em seguida, cada divisão pode usar a análise e visualização de dados para tomar decisões baseadas em dados sobre a campanha.
O que vamos fazer?
Analisando os recursos do Azure Data Explorer para ajudá-lo a decidir quando usá-lo:
- Quais são os pontos fortes do Azure Data Explorer e da Kusto Query Language?
- Como você trabalha com o serviço?
- Que tipos de dados pode analisar e de onde podem vir os dados?
- Como você pode organizar, exibir ou tornar os resultados de suas consultas acionáveis?
Qual é o principal objetivo?
Ao final desta sessão, você poderá decidir se o Azure Data Explorer é uma boa opção para ajudá-lo a entender seu big data.