Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.
Esta ideia de solução descreve como pode utilizar bases de dados geridas do Azure e o Azure Synapse Analytics para obter informações através de aplicações ERP e Power BI.
Arquitetura
Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.
Fluxo de dados
Primeiro, a empresa deve ingerir dados de várias fontes.
Use o Azure Synapse Pipelines para ingerir dados de todos os formatos.
Dados terrestres no Azure Data Lake Storage Gen 2, um data lake altamente escalável.
A partir daí, eles usam o Azure SQL Database Hyperscale para executar um sistema ERP altamente escalável:
Ingerir dados relacionais usando o Azure Synapse Pipelines no Banco de Dados SQL do Azure. O sistema ERP da empresa é executado no Banco de Dados SQL do Azure e aplica a camada de serviço Hyperscale para dimensionar computação ou armazenamento de até 100 TB.
Estes dados são revelados através de aplicações cliente ERP para ajudar a empresa a gerir os seus processos de negócio.
Para melhorar o serviço aos seus clientes, eles criam aplicativos de atendimento ao cliente altamente escaláveis que podem ser dimensionados para milhões de usuários:
Forneça análises e informações quase em tempo real sobre a interação do usuário com aplicativos aplicando o Azure Synapse Link para recursos HTAP do Azure Cosmos DB, sem necessidade de ETL.
Potencialize os aplicativos de atendimento ao cliente com o Azure Cosmos DB para escalabilidade automática e instantânea e velocidade, disponibilidade, taxa de transferência e consistência com suporte de SLA.
Por fim, eles apresentam insights de business intelligence para usuários de toda a empresa para tomar decisões baseadas em dados:
O Power BI integra-se perfeitamente com o Azure Synapse Analytics para fornecer informações poderosas sobre dados operacionais, de armazém de dados e de data lake.
Componentes
- O Armazenamento Azure Data Lake fornece armazenamento de data lake massivamente escalável e seguro para cargas de trabalho de análise de alto desempenho.
- O Azure Synapse Analytics é um serviço de análise que reúne armazenamento de dados corporativos e análise de Big Data em uma experiência unificada.
- O Azure SQL Database Hyperscale é uma camada de armazenamento no Banco de Dados SQL do Azure que usa a arquitetura do Azure para dimensionar recursos de armazenamento e computação. O Hyperscale suporta até 100 TB de armazenamento e fornece backups quase instantâneos e restaurações rápidas de banco de dados em minutos, independentemente do tamanho da operação de dados.
- O Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado para criar e modernizar aplicativos escaláveis e de alto desempenho.
- O Power BI é um conjunto de ferramentas empresariais para self-service e business intelligence (BI ) empresarial. Aqui, ele é usado para analisar e visualizar dados.
Detalhes do cenário
As organizações de hoje estão gerando quantidades cada vez maiores de dados estruturados e não estruturados. Com os bancos de dados gerenciados do Azure e o Azure Synapse Analytics, eles podem fornecer informações para seus funcionários por meio de aplicativos ERP e Power BI, bem como atendimento ao cliente superior por meio de aplicativos Web e móveis, dimensionando sem limites à medida que os volumes de dados e os usuários de aplicativos aumentam.
Potenciais casos de utilização
As organizações utilizam o ERP para ajudar com:
- Redução de custos (automatize tarefas simples)
- Visibilidade do fluxo de trabalho (os gerentes podem ver o status do projeto)
- Conformidade regulamentar
- Segurança de dados
- Gerenciamento de clientes (acompanhe respostas a pesquisas, tíquetes de suporte e devoluções)
Próximos passos
- Azure Data Lake Storage
- Azure Synapse Analytics
- BD do Cosmos para o Azure
- Azure Synapse Link
- Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB: Casos de utilização de análise quase em tempo real
- Power BI