Discovery Hub con análisis a escala de nube

Use Discovery Hub para definir un patrimonio de datos mediante una interfaz gráfica de usuario, con definiciones almacenadas en un repositorio de metadatos.Use Discovery Hub to define a data estate using a graphical user interface, with definitions stored in a metadata repository. El código para crear el patrimonio de datos se genera automáticamente, al tiempo que permanece completamente personalizable.Code for building the data estate is generated automatically while remaining fully customizable. El almacenamiento de datos moderno resultante está listo para dar apoyo al análisis y la inteligencia artificial a escala en la nube.The resulting modern data warehouse is ready to support cloud scale analytics and AI.

ArquitecturaArchitecture

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Data FlowData Flow

1. Combine todos los datos estructurados y semiestructurados en Azure Data Lake Storage mediante la canalización de ingeniería de datos de Discovery Hub con cientos de conectores de datos nativos.Combine all your structured and semi-structured data in Azure Data Lake Storage using Discovery Hub's data engineering pipeline with hundreds of native data connectors.
2. Limpie y transforme los datos mediante la potente capacidad analítica y computacional de Azure Databricks.Clean and transform data using the powerful analytics and computational ability of Azure Databricks.
3. Traslade datos limpios y transformados a Azure Synapse Analytics y cree un centro de conectividad para todos sus datos.Move cleansed and transformed data to Azure Synapse Analytics, creating one hub for all your data. Aproveche los conectores nativos entre Azure Databricks (PolyBase) y Azure Synapse Analytics para acceder a los datos y trasladarlos a escala.Take advantage of native connectors between Azure Databricks (PolyBase) and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
4. Cree informes operativos y paneles analíticos basados en SQL Database para obtener información de los datos y use Azure Analysis Services para proporcionar estos datos.Build operational reports and analytical dashboards on top of SQL Database to derive insights from the data and use Azure Analysis Services to serve the data.
5. Realice consultas ad hoc directamente en los datos de Azure Databricks.Run ad-hoc queries directly on data within Azure Databricks.

ComponentesComponents

• Azure Data Lake Storage: Funcionalidad de Data Lake segura y muy escalable creada sobre Azure Blob StorageAzure Data Lake Storage: Massively scalable, secure data lake functionality built on Azure Blob Storage
• Azure Databricks: Plataforma de análisis rápida, sencilla y colaborativa basada en Apache SparkAzure Databricks: Fast, easy, and collaborative Apache Spark-based analytics platform
• Azure Synapse Analytics: Servicio de análisis sin límites con un tiempo de análisis incomparable (anteriormente SQL Data Warehouse)Azure Synapse Analytics: Limitless analytics service with unmatched time to insight (formerly SQL Data Warehouse)
• Azure Analysis Services: Motor de análisis de nivel empresarial como servicioAzure Analysis Services: Enterprise-grade analytics engine as a service
• Power BI Embedded: Inserte impresionantes visualizaciones de datos totalmente interactivas en las aplicacionesPower BI Embedded: Embed fully interactive, stunning data visualizations in your applications

Pasos siguientesNext steps

• Documentación de Azure Data Lake StorageAzure Data Lake Storage documentation
• Documentación de Azure DatabricksAzure Databricks documentation
• Documentación de Azure Synapse AnalyticsAzure Synapse Analytics documentation
• Documentación de Azure Analysis ServicesAzure Analysis Services documentation
• Documentación de Power BI EmbeddedPower BI Embedded documentation