瞭解雲端資料函式

分析交談涉及多個物件，包括典型的賣方、資料庫架構設計人員和基礎結構小組。 此外，分析解決方案還涉及來自企業架構、資料科學、商務分析師和主管領導角色的影響因素、推薦者和決策者。

Azure Synapse Analytics 可讓整個企業從 IT 專案關係人到商務分析師，共同作業分析解決方案並瞭解雲端資料功能。 下列各節會更詳細地討論這些角色。

資料庫管理員和架構師

資料庫管理員和架構設計人員負責將資料來源整合和路由傳送至集中式存放庫。 這些專家也會處理系統所需的管理和效能，以及針對該資料進行查詢和分析模型化的協助工具和效率。

使用 Azure Synapse Analytics，資料庫管理員可以比對資料倉儲和資料湖的擴充責任。 他們可以使用熟悉的語言和工具，例如 T-SQL 來執行所需的工作負載。 他們可以根據智慧型工作負載重要性、工作負載隔離和增強的並行功能，指派資源來呈報重要的工作負載。

基礎結構小組

這些小組會處理大型分析系統所需的基礎計算資源的布建和架構。 在許多情況下，它們會管理資料中心式和雲端式系統之間的轉換，以及兩者之間互通性的目前需求。 災害復原、商務持續性和高可用性是常見的考慮。

透過 Azure Synapse Analytics，IT 專業人員可以更有效率地保護及管理其組織的資料。 他們可以使用隨選和布建的計算來啟用巨量資料處理。 透過與 Microsoft Entra ID 緊密整合，服務可協助保護雲端和混合式設定的存取。 IT 專業人員可以使用資料遮罩以及資料列層級和資料行層級安全性來強制執行隱私權需求。

企業架構設計人員和資料工程師

這些小組負責將複雜的解決方案與跨越各種資料工具和解決方案整合的元件組合在一起。 包括：

• 結構化與非結構化資料
• 轉換
• 儲存體和擷取
• 分析模型
• 訊息式中介軟體
• 資料超市
• 異地備援和資料一致性
• 儀表板和報告

企業架構設計人員和資料工程師與建置以整合方式運作的有效架構有關。 這類架構會保留效能、可用性、管理輕鬆、彈性/擴充性和可操作性。

資料工程師可以使用 Azure Synapse Analytics 來簡化從多個來源擷取多個資料類型的步驟，包括串流、交易和商務資料。 他們可以使用無程式碼的視覺環境來連線到資料來源，並將資料內嵌、轉換和放置於 Data Lake 中。

資料科學家

資料科學家瞭解如何為大量重要但通常不同的資料建置進階模型。 其工作涉及將商務需求轉譯為數據正規化和轉換的技術需求。 他們會建立統計和其他分析模型，並確保企業營運小組可以取得執行業務所需的分析。

資料科學家可以使用 Azure Synapse Analytics，在幾分鐘內建置概念證明，並建立或調整端對端解決方案。 他們可以視需要布建資源，或視需要查詢大量資料的現有資源。 他們可以使用各種語言來執行其工作，包括 T-SQL、R、Python、Scala、.NET 和 Spark SQL。

商務分析

這些小組會建置和使用儀表板、報表和其他形式的資料視覺效果，以取得作業所需的快速見解。 通常，每個企業營運部門都會有專門的商務分析師，他們收集並封裝來自特殊應用程式的資訊和分析。 這些特殊應用程式適用于信用卡、零售銀行、商業銀行、財政部、行銷和其他組織。

使用 Azure Synapse Analytics，商務分析師可以安全地存取資料集，並使用 Power BI 來建置儀表板。 他們也可以透過 Azure Data Share 安全地在組織內外共用資料。

高管

主管負責圖表策略，並確保策略計畫能有效地在 IT 和企業營運部門之間實作。 解決方案必須符合成本效益、防止業務中斷、在需求變更和成長時，允許輕鬆擴充性，並將結果傳遞給企業。