Инновационные средства для упрощения доступа к данным в Azure
Как описано в концептуальной статье по демократизации данных, можно реализовать множество инноваций сбора данных с небольшими техническими инвестициями. Для крупных инноваций часто требуются необработанные данные. Упрощение доступа к данным предполагает минимальные затраты ресурсов для привлечения клиентов. Затем клиенты используют эти данные с пользой для себя, исходя из имеющихся у них знаний.
Упрощение доступа к данным — это быстрый способ проверить гипотезу, прежде чем приступать к ее дорогостоящему внедрению в более широком масштабе. Описанные ниже процессы помогут вам подготовиться к эксплуатационной поддержке инноваций по мере уточнения гипотезы и перехода к масштабному внедрению инноваций.
Согласование с методикой
Этот тип цифровых инноваций можно ускорить на каждом этапе представленных ниже процессов, как показано на предыдущем рисунке. Техническое руководство по ускорению разработки приведено в оглавлении в левой части страницы. Эти статьи сгруппированы по этапам для согласования руководств с общей методологией.
- Общий доступ к собранным данным. Одним из первых шагов к упрощению доступа к данным является открытие доступа к ним.
- Управление данными. Убедитесь, что конфиденциальные данные защищены, отслеживаются и управляются перед общим доступом.
- Централизация данных. Иногда необходимо предоставить централизованную платформу для упрощения доступа к данным, их совместного использования и управления ими.
- Сбор данных. Сбор существующих данных с целью централизованного управления и доступа может осуществляться на всех этапах: миграции, интеграции, приема и виртуализации.
При проведении каждой итерации группы по внедрению облачных технологий должны задействовать только те уровни стека архитектуры, которые необходимы для учета потребностей клиентов. Задержка технических пиков в пользу потребностей клиентов ускоряет проверку гипотезы.
Все рекомендации соответствуют четырем предыдущим процессам. Они следуют в порядке от максимального эффекта для клиентов до максимального технического эффекта. В каждом процессе вы увидите рекомендации по способам ускорения работы Azure с помощью сочувствия клиентов.
Цепочка инструментов
В Azure для ускорения цифровых инноваций на предыдущих этапах обычно используются следующие средства:
- Power BI
- Каталог данных Azure
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- База данных Azure для PostgreSQL
- База данных Azure для MySQL
- База данных Azure для MariaDB
- База данных Azure для PostgreSQL с Гипермасштабированием
- Хранилище озера данных Azure
- Миграция баз данных Azure
- База данных SQL Azure с Управляемым экземпляром SQL Azure или без него
- Фабрика данных Azure
- Azure Stream Analytics
- SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Служба "Файлы Azure"
- Синхронизация файлов Azure
- PolyBase
По мере приближения к масштабному внедрению инновации каждый аспект решения требует уточнения и перехода в стадию технической зрелости. При этом, скорее всего, потребуется больше служб. В оглавлении в левой части данной страницы можно найти руководства по средствам Azure, относящимся к процессу проверки гипотезы.
Начало работы
Ниже приведены статьи, которые помогут вам приступить к работе с каждым из инструментов в этой цепочке инструментов.
Примечание.
Следующие ссылки помогут оставить Cloud Adoption Framework, так как они ссылаются на содержимое, которое выходит за рамки область CAF.
Совместное использование данных со специалистами
- Быстрое создание аналитических сведений о данных
- Совместное использование данных с коллегами и партнерами
- Внедрение отчетов на веб-сайте или портале
- Создание рабочих областей в Power BI
Управление данными
- Классификация данных (CAF)
- Безопасные данные
- Заметка данных с помощью Azure Каталог данных
- Источники данных документа с помощью Azure Каталог данных
Централизация данных
- Создание и запрос пула SQL Azure Synapse Analytics
- Рекомендации по загрузке данных для хранения данных
- Визуализация данных хранилища с помощью Power BI
- Эталонная архитектура корпоративной бизнес-аналитики с помощью Azure Synapse Analytics
- Управление корпоративными большими данными с помощью Azure Data Lake служба хранилища
- Что такое озеро данных?
Сбор данных
- Интеграция облачных источников данных с хранилищем данных SQL Analytics
- Загрузка локальных данных в Azure Synapse Analytics
- Интеграция данных — Фабрика данных Azure в OLAP
- Использование Azure Stream Analytics с Azure Synapse Analytics
- Эталонная архитектура приема и анализа новых веб-каналов
- Загрузка данных в пул SQL Azure Synapse Analytics
Следующие шаги
Узнайте о средствах создания приложений, которые привлекают клиентов за рамки необработанных данных.