データの民主化に関する概念的な記事で説明されているように、技術的な投資をほとんど行う必要なく、多くのデータ収集のイノベーションを実現できます。 多くの場合、主要なイノベーションには生データが必要です。 データの民主化は、顧客の関与に必要な最小限のリソースを投資することです。 その後、顧客はデータを使用して、既存の知識を活用します。
データの民主化から始めると、より広範でコストの高いデジタル発明に拡大する前に、仮説を簡単にテストできます。 仮説をさらに改良し、大規模に発明を採用し始めると、次のプロセスがイノベーションの運用サポートの準備に役立ちます。
方法論に合わせる
この種のデジタル発明は、前の図に示すように、次のプロセスの各フェーズを通じて加速することができます。 デジタル発明を加速するための技術的なガイダンスについては、このページの左側の目次に記載されています。 これらの記事は、全体的な方法論に合わせてフェーズごとにグループ化されています。
- 収集されたデータを共有する: データを民主化する最初のステップは、オープンに共有することです。
- データの管理: 共有する前に、機密データがセキュリティで保護され、追跡され、管理されていることを確認します。
- データの一元化: 場合によっては、データの民主化、共有、ガバナンスのための一元化されたプラットフォームを提供する必要があります。
- データの収集: 移行、統合、インジェスト、仮想化では、それぞれが既存のデータを収集して、一元化、管理、共有することができます。
すべてのイテレーションで、クラウド導入チームは、アーキテクチャよりも顧客のニーズに焦点を当てる必要があるのと同じくらい深いスタックに入る必要があります。 顧客のニーズを優先して技術的なスパイクを遅らせると、仮説の検証が促進されます。
すべてのガイダンスは、上記の 4 つのプロセスにマップされます。 ガイダンスは、顧客効果が最も高いものから最も高い技術的効果までです。 各プロセスで、Azure が 顧客の共感を持って構築する能力を加速させる方法に関するガイダンスが表示されます。
ツールチェーン
Azure では、前のフェーズでデジタル発明を高速化するために、次のイノベーション ツールが一般的に使用されます。
- Power BI
- Azure Data Catalog
- Azure Cosmos DB
- Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure Database for PostgreSQL ハイパースケール
- Azure Data Lake Storage
- Azure Database Migration Service
- Azure SQL Database(Azure SQL Managed Instance あり/なし)
- Azureデータファクトリー
- Azure Stream Analytics
- SQL Server 統合サービス
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Azure Files
- Azure File Sync
- PolyBase
発明が大規模な導入に近づくにつれて、各ソリューションの側面には、洗練と技術的成熟度が必要です。 その場合、これらのサービスの多くが必要になる可能性があります。 仮説テスト プロセスに関連する Azure ツール ガイダンスについては、このページの左側にある目次を使用してください。
概要
このツールチェーンの各ツールを使い始める際に役立つ記事を以下に示します。
注
次のリンクは、CAF の範囲外のサポート コンテンツを参照しているため、クラウド導入フレームワークから離れます。
エキスパートとデータを共有する
データの管理
- データの分類 (CAF)
- データをセキュリティで保護する
- Azure Data Catalog を使用してデータに注釈を付ける
- Azure Data Catalog を使用してデータ ソースを文書化する
データの一元化
データの収集
次のステップ
生データを超えて顧客を引き付けるアプリケーションを作成するためのツールについて説明します。