Ferramentas de inovação para democratizar dados no Azure
Como descreve o artigo conceitual sobre democratização de dados, você pode oferecer muitas inovações de coleta de dados com pouco investimento técnico. As grandes inovações exigem frequentemente dados brutos. Democratizar dados é investir o mínimo de recursos necessários para envolver seus clientes. Em seguida, os clientes utilizam os dados para tirar partido dos seus conhecimentos existentes.
Começar com a democratização de dados é uma maneira rápida de testar uma hipótese antes de expandir para invenções digitais mais amplas e caras. À medida que você refina mais a hipótese e começa a adotar as invenções em escala, os processos a seguir ajudarão você a se preparar para o suporte operacional da inovação.
Alinhamento à metodologia
Este tipo de invenção digital pode ser acelerado através de cada fase dos seguintes processos, como mostra a imagem anterior. A orientação técnica para acelerar a invenção digital está listada no índice no lado esquerdo desta página. Esses artigos são agrupados por fase, a fim de alinhar as orientações com a metodologia geral.
- Compartilhar dados coletados: O primeiro passo para democratizar os dados é compartilhar abertamente.
- Controlar dados: certifique-se de que os dados confidenciais estejam protegidos, rastreados e controlados antes de serem compartilhados.
- Centralizar dados: às vezes você precisa fornecer uma plataforma centralizada para democratização, compartilhamento e governança de dados.
- Coletar dados: migração, integração, ingestão e virtualização podem coletar dados existentes para serem centralizados, controlados e compartilhados.
Em cada iteração, as equipes de adoção de nuvem devem ir tão fundo quanto necessário para colocar o foco nas necessidades do cliente em vez da arquitetura. Atrasar picos técnicos em favor das necessidades do cliente acelera a validação da sua hipótese.
Todas as orientações são mapeadas para os quatro processos anteriores. A orientação vai desde o mais alto efeito para o cliente até o mais alto efeito técnico. Em cada processo, você verá orientações sobre como o Azure pode acelerar sua capacidade de criar com a empatia do cliente.
Toolchain
No Azure, as seguintes ferramentas de inovação são normalmente utilizadas para acelerar a invenção digital nas fases anteriores:
- Power BI
- Catálogo de Dados do Azure
- Azure Synapse Analytics
- BD do Cosmos para o Azure
- Base de Dados do Azure para PostgreSQL
- Base de Dados do Azure para MySQL
- Azure Database for MariaDB
- Banco de Dados do Azure para hiperescala PostgreSQL
- Azure Data Lake Storage
- Azure Database Migration Service
- Banco de Dados SQL do Azure, com ou sem a Instância Gerenciada SQL do Azure
- Fábrica de Dados do Azure
- Azure Stream Analytics
- SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Ficheiros do Azure
- Azure File Sync
- PolyBase
À medida que a invenção se aproxima da adoção em escala, os aspetos de cada solução exigem refinamento e maturidade técnica. À medida que isso acontece, é provável que sejam necessários mais destes serviços. Use o sumário no lado esquerdo desta página para obter orientações sobre ferramentas do Azure relevantes para seu processo de teste de hipóteses.
Introdução
Abaixo, você encontrará artigos para ajudá-lo a começar a usar cada uma das ferramentas dessa cadeia de ferramentas.
Nota
Os links a seguir deixarão o Cloud Adoption Framework, pois fazem referência a conteúdo de suporte que está além do escopo do CAF.
Partilhar dados com especialistas
- Gere rapidamente insights de dados
- Partilha de dados com colegas de trabalho e parceiros
- Incorporar relatórios em um site ou portal
- Criar novos espaços de trabalho no Power BI
Reger os dados
- Classificar dados (CAF)
- Dados seguros
- Anotar dados com o Catálogo de Dados do Azure
- Documentar fontes de dados com o Catálogo de Dados do Azure
Centralizar os dados
- Criar e consultar um pool SQL do Azure Synapse Analytics
- Práticas recomendadas para carregamento de dados para data warehousing
- Visualize dados de depósito com o Power BI
- Arquitetura de referência para BI empresarial com o Azure Synapse Analytics
- Gerencie big data corporativo com o Armazenamento Azure Data Lake
- O que é um data lake?
Recolher dados
- Integre fontes de dados na nuvem com um data warehouse do SQL Analytics
- Carregar dados locais no Azure Synapse Analytics
- Integrar dados - Azure Data Factory ao OLAP
- Usar o Azure Stream Analytics com o Azure Synapse Analytics
- Arquitetura de referência para ingestão e análise de novos alimentos
- Carregar dados no pool SQL do Azure Synapse Analytics
Próximos passos
Saiba mais sobre ferramentas para criar aplicativos que envolvem os clientes além dos dados brutos.