Azure'da verileri demokratikleştirmek için yenilik araçları
Verileri demokratikleştirmeyle ilgili kavramsal makalede açıklandığı gibi, çok az teknik yatırımla birçok veri toplama yeniliği sunabilirsiniz. Büyük yenilikler genellikle ham veri gerektirir. Verileri demokratikleştirmek, müşterilerinizle etkileşim kurmak için gereken en az kaynağa yatırım yapmaktır. Müşteriler daha sonra mevcut bilgilerinden yararlanmak için verileri kullanır.
Veri demokratikleştirme ile başlamak, daha geniş ve daha maliyetli dijital buluşlara dönüşmeden önce bir hipotezi test etmenin hızlı bir yoludur. Hipotezin daha fazlasını geliştirip buluşları büyük ölçekte benimsemeye başladığınızda, aşağıdaki süreçler yeniliğin operasyonel desteğine hazırlanmanıza yardımcı olacaktır.
Metodoloji ile uyumluluk
Bu tür dijital buluşlar, önceki görüntüde gösterildiği gibi aşağıdaki işlemlerin her aşaması boyunca hızlandırılabilir. Dijital buluşu hızlandırmaya yönelik teknik rehberlik, bu sayfanın sol tarafındaki içindekiler tablosunda listelenmiştir. Bu makaleler, kılavuzu genel metodolojiyle uyumlu hale getirmek için aşamaya göre gruplandırılır.
- Toplanan verileri paylaşma: Verileri demokratikleştirmenin ilk adımı açık bir şekilde paylaşmaktır.
- Verileri yönetme: Paylaşmadan önce hassas verilerin güvenliğinin sağlandığından, izlendiğinden ve yönetildiğinden emin olun.
- Verileri merkezileştirme: Bazen veri demokratikleştirme, paylaşma ve idare için merkezi bir platform sağlamanız gerekir.
- Veri toplama: Geçiş, tümleştirme, alma ve sanallaştırma, merkezileştirilecek, yönetilecek ve paylaşılacak mevcut verileri toplayabilir.
Her yinelemede bulut benimseme ekipleri, mimariye göre müşteri ihtiyaçlarına odaklanmak için gereken kadar yığının derinliklerine inmelidir. Teknik ani artışların müşteri ihtiyaçları açısından gecikmesi, hipotezinizin doğrulanmasında hız kazanır.
Tüm rehberlik, önceki dört işlemle eşler. Rehberlik, en yüksek müşteri etkisinden en yüksek teknik etkiye kadar uzanıyor. Her işlemde, Azure'ın müşteri empatisi ile derleme yeteneğinizi hızlandırma yolları hakkında yönergeler göreceksiniz.
Araç zinciri
Azure'da aşağıdaki yenilik araçları, önceki aşamalarda dijital buluşu hızlandırmak için yaygın olarak kullanılır:
- Power BI
- Azure Veri Kataloğu
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- PostgreSQL için Azure Veritabanı
- MySQL için Azure Veritabanı
- MariaDB için Azure Veritabanı
- Hiper ölçek PostgreSQL için Azure Veritabanı
- Azure Data Lake Storage
- Azure Veritabanı Geçiş Hizmeti
- Azure SQL Yönetilen Örneği ile veya olmadan Azure SQL Veritabanı
- Azure Data Factory
- Azure Stream Analytics
- SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Azure Dosyalar
- Azure Dosya Eşitleme
- PolyBase
Buluş büyük ölçekte benimsemeye yaklaştıkça, her çözümün yönleri iyileştirme ve teknik olgunluk gerektirir. Böyle bir durumda, bu hizmetlerden daha fazlasının gerekli olması olasıdır. Hipotez testi sürecinizle ilgili Azure araçları kılavuzu için bu sayfanın sol tarafındaki içindekiler tablosunu kullanın.
Başlarken
Aşağıda, bu araç zincirindeki araçların her birini kullanmaya başlamanıza yardımcı olacak makaleler bulabilirsiniz.
Dekont
Aşağıdaki bağlantılar, CAF kapsamının dışında olan destekleyici içeriğe başvuracakları için Bulut Benimseme Çerçevesi bırakılacaktır.
Uzmanlarla veri paylaşma
- Hızlı bir şekilde veri içgörüleri oluşturma
- İş arkadaşlarınızla ve iş ortaklarınızla veri paylaşma
- Raporları web sitesine veya portala ekleme
- Power BI'da yeni çalışma alanları oluşturma
Verileri yönetme
- Verileri sınıflandırma (CAF)
- Verilerin güvenliğini sağlama
- Azure Veri Kataloğu ile verilere açıklama ekleme
- Azure Veri Kataloğu ile veri kaynaklarını belgele
Verileri merkezi hale getirme
- Azure Synapse Analytics SQL havuzu oluşturma ve sorgulama
- Veri ambarı için verileri yüklemeye yönelik en iyi yöntemler
- Power BI ile ambar verilerini görselleştirme
- Azure Synapse Analytics ile kurumsal BI için başvuru mimarisi
- Azure Data Lake Depolama ile kurumsal büyük verileri yönetme
- Veri gölü nedir?
Veri toplama
- Bulut veri kaynaklarını SQL Analytics veri ambarı ile tümleştirme
- Şirket içi verileri Azure Synapse Analytics'e yükleme
- Verileri tümleştirme - Azure Data Factory-OLAP
- Azure Synapse Analytics ile Azure Stream Analytics'i kullanma
- Yeni akışların alımı ve analizi için başvuru mimarisi
- Azure Synapse Analytics SQL havuzuna veri yükleme
Sonraki adımlar
Ham verilerin ötesinde müşterilerle etkileşime geçebilen uygulamalar oluşturmaya ilişkin araçlar hakkında bilgi edinin.