Comprender los procesos analíticos de Azure Synapse.
Si piensa en los patrones de uso que los clientes utilizan actualmente para maximizar el valor de sus datos, un almacenamiento de datos moderno le permite reunir todos los datos a escala con facilidad, de forma que accederá a toda la información mediante paneles de análisis, informes operativos o análisis avanzados de los usuarios.
El proceso de creación de un almacenamiento de datos moderno normalmente se compone de las siguientes partes:
- Ingesta y preparación de datos.
- Preparación de los datos para su consumo con las herramientas de análisis.
- Suministro de acceso a los datos en un formato con forma para que las herramientas de visualización de datos puedan utilizarlos fácilmente.
Antes del lanzamiento de Azure Synapse Analytics, esto se lograría de la siguiente manera.
Ingesta y preparación de datos
En la base, los clientes crean un lago de datos para almacenar todos sus datos y tipos de datos diferentes con Azure Data Lake Store Gen2.
Para ingerir los datos, los clientes pueden hacerlo sin código con más de 100 conectores de integración de datos con Azure Data Factory. Data Factory permite a los clientes realizar ETL/ELT sin código, incluida la preparación y la transformación.
Y aunque muchos de nuestros clientes han invertido mucho en los paquetes de SQL Server Integration Services (SSIS) que crearon, pueden aprovecharlos sin tener que volver a escribirlos en Azure Data Factory.
Tanto si los datos son orígenes de datos locales, otros servicios de Azure u otros servicios en la nube, los clientes pueden crear, supervisar y administrar fácilmente sus canalizaciones de macrodatos con un entorno visual fácil de usar.
Otra opción para la preparación de datos es Azure Databricks, mediante el cual pueden dar forma a los formatos de datos y prepararlos mediante un cuaderno. De esta manera se simplifica la colaboración interna de los datos y es más eficaz.
Preparación de los datos para su consumo con las herramientas de análisis
Azure Synapse Analytics se encuentra en el corazón de un almacenamiento de datos moderno y una solución de análisis de escala en la nube. Esto implementa un almacenamiento de datos mediante un grupo de SQL dedicado que aprovecha el motor de procesamiento paralelo masivo que combina el almacenamiento de datos empresarial y el análisis de macrodatos.
Suministro de acceso a los datos para que las herramientas de visualización de datos puedan utilizarlos fácilmente
Power BI permite a los clientes crear visualizaciones de grandes cantidades de datos y garantizar que la información de estos datos está disponible para todos los usuarios de su organización.
Power BI admite un conjunto enorme de orígenes de datos, que se pueden consultar en directo o usarse para el modelado y la ingesta, para un análisis y visualización detallados.
Junto con las capacidades de IA, se trata de una herramienta eficaz para crear e implementar paneles en la empresa, mediante visualizaciones enriquecidas y características como las consultas en lenguaje natural.
Con el lanzamiento de Azure Synapse Analytics, puede elegir. Puede usar Azure Synapse exclusivamente, que funciona muy bien con proyectos nuevos, pero para las organizaciones con inversiones existentes en Azure con Azure Data Factory, Azure Databricks y Power BI, puede adoptar un enfoque híbrido y combinarlos con Azure Synapse Analytics.
