Informazioni sui processi di Azure Synapse Analytics
Quando si pensa ai modelli di utilizzo che i clienti usano oggi per massimizzare il valore dei propri dati, un data warehouse moderno consente di riunire facilmente tutti i dati su larga scala, in modo da ottenere informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi, report operativi o analisi avanzata per gli utenti.
Il processo di creazione di un data warehouse moderno è in genere costituito da:
- Inserimento e preparazione dei dati.
- Preparazione dei dati per l'utilizzo da parte degli strumenti di analisi.
- Accesso ai dati in un formato che consenta un facile utilizzo da parte degli strumenti di visualizzazione dei dati.
Prima del rilascio di Azure Synapse Analytics, questa operazione era eseguita nel modo seguente.
Inserimento e preparazione dei dati
Alla base, i clienti creano un data lake per archiviare tutti i dati e i vari tipi di dati con Azure Data Lake Store Gen2.
Per inserire dati, i clienti possono farlo senza codice con oltre 100 connettori di integrazione dati con Azure Data Factory. Data Factory consente ai clienti di eseguire operazioni di estrazione, trasformazione e caricamento e di estrazione, caricamento e trasformazione senza codice, comprese la preparazione e la trasformazione.
Molti dei clienti hanno attualmente investito massicciamente nei pacchetti di SQL Server Integration Services (SSIS) che hanno creato, ma possono sfruttare tali pacchetti senza doverli riscrivere in Azure Data Factory.
Indipendentemente dal fatto che i dati siano origini dati locali, altri servizi di Azure o altri servizi cloud, i clienti possono facilmente creare, monitorare e gestire le pipeline di Big Data senza soluzione di continuità con un ambiente visivo facile da usare.
Un'altra opzione per la preparazione dei dati è Azure Databricks che consente di definire i formati di dati e prepararli usando un notebook, il che rende la collaborazione interna sui dati più semplice ed efficiente.
Preparazione dei dati per l'utilizzo da parte degli strumenti di analisi
Azure Synapse Analytics è alla base di un moderno data warehouse e della soluzione di analisi a livello di cloud. Questo implementa un data warehouse usando un pool SQL dedicato che sfrutta il motore di elaborazione parallela elevata che riunisce il data warehousing aziendale e l'analisi dei Big Data.
Accesso ai dati che consenta un facile utilizzo da parte degli strumenti di visualizzazione dei dati
Power BI consente ai clienti di creare visualizzazioni su grandi quantità di dati e di garantire che le informazioni dettagliate sui dati siano disponibili per tutti gli utenti dell'organizzazione.
Power BI supporta un set enorme di origini dati su cui è possibile eseguire query in tempo reale o che può essere usato per modellare e inserire dati per l'analisi e la visualizzazione dettagliate.
Insieme alle funzionalità di intelligenza artificiale, è uno strumento potente per creare e distribuire dashboard nell'azienda tramite visualizzazioni avanzate e funzionalità come le query in linguaggio naturale.
Con il rilascio di Azure Synapse Analytics è possibile scegliere. È possibile usare esclusivamente Azure Synapse, che funziona molto bene per i progetti in nuovi campi, ma le organizzazioni con investimenti esistenti in Azure con Azure Data Factory, Azure Databricks e Power BI possono adottare un approccio ibrido e combinarli con Azure Synapse Analytics.
