まとめ
ここでの目標は、ビッグ データの処理と分析に Azure Data Explorer が適しているかどうかを評価できるようにすることでした。 そのために、お客様がその判断を下す際に利用できる基準を開発しました。
- 対話型分析
- データの多様性
- データのベロシティ
- データ ボリューム
- データの編成
- クエリのコンカレンシー
- 構築と購入
これらの基準を、架空の衣料品会社に合うように適用しました。 分析の結果、業務、製造、マーケティング、セキュリティなど、会社のさまざまな領域で Azure Data Explorer がどのように使用され、日常業務から流れてくるデータが意味のあるものになるかがわかりました。
これらの基準は、自社のビジネス プロセスが Azure Data Explorer に適しているかどうかを評価するのに役立ちます。 まず、Azure Data Explorer での使用に適したデータの種類と量がわかります。 次に、Azure Data Explorer での作業から最も恩恵を受けるカスタマイズやユーザーの行動がわかります。 このプロセスにより、ご自分の作業に適した製品を選択するのに十分な情報が得られるはずです。