Hurtownia danych w chmurze

Rozumiemy naszych klientów i wiemy, jak trudno jest przejść na nowoczesną analizę danych. Wyzwania, przed którymi stoimy, są związane ze złożonością środowiska, dużą ilością danych (Big Data), różnorodnością danych, zmiennością danych w czasie, kosztami środowiska, a także związane z niedostateczną wiedzą i dostępnością osób w zespole. Dlatego proponujemy podejście iteracyjne. Pracujemy zwinnie dostosowując się do potrzeb biznesu. Projekt wdrożeniowy prowadzimy zgodnie z metodyką Microsoft Analytics on Azure Zależy nam na pokazywaniu korzyści z wdrożenia już od samego początku trwania projektu.

Zaczynamy współpracę od projektu pilotażowego. Przygotowujemy zespół klienta do wdrożenia nowoczesnej platformy analitycznej, jaką jest hurtownia danych, w chmurze Microsoft Azure. Najważniejszym celem projektu jest zbudowanie kompetencji zespołu w celu lepszego zrozumienia nowoczesnego środowiska analitycznego w chmurze Azure i jego dalszego rozwoju. Kluczowymi punktami projektu są analityczne spotkania warsztatowe, których celem jest zebranie wymagań dotyczących infrastruktury, danych i architektury. Następnym krokiem jest opracowanie koncepcji pracy z danymi poprzez identyfikację ról, procesów, reguł i zdefiniowanie cyklu życia środowiska. Następnie będziemy rozwijać profile kompetencyjne i proponować ścieżki dalszego rozwoju. Projekt zakończony jest warsztatami pokazującymi funkcjonalność technologii stosowanych w architekturze. Zaprezentowany zostanie proces całkowity: zbieranie danych, transformacja danych, model danych, eksploracja danych, raporty, analizy predykcyjne, kokpity, udostępnianie wszystkich analiz i praca zespołowa.

Rozmawiając z klientami najczęściej spotykamy się z wyzwaniami, które dotykają całej organizacji, procesów dotyczących zbierania, przechowywania i raportowania danych:

• Organizacja pracuje w silosach danych, które znajdują się w różnych systemach, trudno z nich raportować. W organizacji funkcjonuje wiele rozwiązań analitycznych, niektóre inicjatywy są powtarzane, oczekujemy jednego spójnego rozwiązania.
• Koszt przechowywania danych historycznych jest zbyt wysoki, z drugiej strony nie chcemy rezygnować z gromadzenia danych, bo mogą być przydatne w przyszłości dla pogłębionych analiz historycznych. Raporty są statyczne, brakuje interaktywności, mogłyby działać on-line i być dostępne z aplikacji mobilnych.
• Mamy wiele różnych raportów, raporty prezentują różne dane, panuje chaos, ludzie tracą zaufanie do prezentowanych danych, a my mamy problem ze stworzeniem całościowej i aktualną mapy środowiska analitycznego.
• Nie potrafimy klasyfikować danych, dzielić ich wg stopnia poufności i istotności dla organizacji, przypisywać odpowiedzialności biznesowej, śledzić pochodzenia danych.
• Raporty tworzone są przez osoby techniczne, pracownicy biznesowi nie mogą samodzielnie tworzyć raportów.
• Mamy problem z łączeniem danych relacyjnych z danymi nieustrukturyzowanymi na potrzeby zaawansowanych analiz.
• Nasze środowisko analityczne nie posiada odpowiedniej mocy obliczeniowej i raporty wolno działają. Z drugiej strony nie chcemy przeskalowywać środowiska i płacić za dodatkowe licencje.
• Zarządzanie całym środowiskiem analitycznym jest dużym wyzwaniem i wymaga różnorodnych kompetencji.
• Istnieje wiele systemów integracyjnych, pochodzących od różnych vendorów, trzeba je utrzymywać, budować kompetencje zespołu, generują koszty. Polityka uprawnień nie jest do końca jasna, nie mamy pewności, czy wszystko jest dobrze zabezpieczone.

Najważniejsze możliwości usługi:

1. Ujednolicona platforma analityczna – integracja danych, eksploracja danych, magazynowanie danych, analizę danych big data, uczenie maszynowe z jednego, ujednoliconego środowiska.
2. Środowisko analityczne, jako usługa – nie potrzebujesz serwerów lokalnych, żeby skorzystać z wydajnego i bezpiecznego środowiska. Możesz obsłużyć zarówno duże ilości danych budując tak zwany Data Lake, wybierając najbardziej ekonomiczne opcje cenowe dla każdego obciążenia.
3. Przechowywanie różnorodnych danych i ich eksploracja – możliwość utworzenia magazynu kluczowych dla działalności danych, jak również połączenia danych relacyjnych i nierelacyjnych. Łatwe wykonywanie zapytania do zgromadzonych w repozytorium plików poprzez wykorzystanie tej samej usługi, która używana jest do tworzenia rozwiązań do magazynowania danych.
4. Integracja danych hybrydowych bez kodu – procesy ETL i ELT obsługiwane są w wizualnym środowisku bez użycia kodu. Możliwość skorzystania z ponad 95 natywnych konektorów do różnych systemów.
5. Środowisko dla data scientistów – zapewnienie głębokiej integracji z aparatami Apache Spark i SQL. Usprawnienie współpracy między specjalistami ds. danych pracującymi z zaawansowanymi rozwiązaniami analitycznymi. Łatwość użycia zapytań języka T-SQL w magazynie danych i aparacie Spark.
6. Natywne dla chmury hybrydowe przetwarzanie transakcyjne/analityczne – Możliwość łatwego uzyskania szczegółowych informacji z danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym przechowywanych w operacyjnych bazach danych, takich jak Azure Cosmos DB.
7. Wybór preferowanego języka programowania – Dostępność różnych języków programowania, na przykład T-SQL, Python, Scala, Spark SQL, czy .Net.
8. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i analizy biznesowej – Możliwość budowania kompleksowych rozwiązań analitycznych dzięki ścisłej integracji z usługami Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services i Power BI.
9. Kompleksowe zarządzanie, monitorowanie i bezpieczeństwo – funkcjonalność automatyzacji pracy pozwala uprościć monotonne zadania dotyczące bieżącej pracy administracyjne związanej z monitorowaniem i zabezpieczaniem danych.

Wdrażając nowoczesną analitykę w chmurze w swojej organizacji decydujesz się na poprawienie wyników biznesowych i wydajności procesów, budujesz kulturę organizacyjną opartą na danych. Obniżasz koszty przechowywania i udostępniania różnorodnych danych. Użytkownicy pracują z większą satysfakcją, dostają nowe możliwości prezentacji danych w postaci atrakcyjnych raportów i kokpitów menadżerskich.

Budujesz przewagę konkurencyjną poprzez szybszy dostęp do wiarygodnych danych, skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek, lepszą obsługę klienta i zwiększenie przychodów. Nowe szanse wynikające z połączenia danych relacyjnych i nieustrukturyzowanych dają możliwość uruchamiania nowych usług czy tworzenia nowych produktów.

• Azure Data Lake
• Azure Data Factory
• Azure Synapse Analytics
• Azure SQL
• Azure Cosmos DB
• Azure Analysis Services
• Azure Purview
• Azure Maps
• Azure Databricks
• Azure Machine Learning
• Microsoft Power Apps
• Microsoft Power Automate
• Microsoft Power BI
• Azure Data Share