¿Qué es el Explorador de datos de Azure?
Para empezar, se definirá el servicio y se realizará un recorrido por las características principales de Azure Data Explorer. Esta introducción debería ayudarle a decidir si es el servicio adecuado para administrar y analizar los datos.
¿Qué es el Explorador de datos de Azure?
Azure Data Explorer es una plataforma de análisis de macrodatos que facilita el análisis de grandes volúmenes de datos casi en tiempo real. Le permite extraer información clave, detectar patrones y tendencias, así como, crear modelos de previsión.
El kit de herramientas de Azure Data Explorer proporciona una solución de un extremo a otro para la ingesta, consulta, visualización y administración de datos. Estas herramientas permiten analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en series temporales y aplicar Machine Learning.
Azure Data Explorer está totalmente administrado, es escalable, seguro, sólido y listo para la empresa. Es útil para análisis de registros, análisis de series temporales, IoT y análisis exploratorios de propósito general.
Cómo comprender los macrodatos
Si recuerda nuestro ejemplo de la empresa textil, tiene muchos tipos de datos provenientes de diversos dominios. Necesitan usar diferentes tipos de análisis de estos tipos de datos y luego compartir sus resultados con una variedad de partes interesadas. Van a usar Azure Data Explorer para obtener conclusiones de todos los datos de la empresa.
En producción se analizan sus registros de productos para administrar su inventario y tomar decisiones de fabricación. El análisis geoespacial informa estas decisiones, que se utilizan para identificar áreas geográficas de anuncios de alto rendimiento y prever el inventario.
Los almacenes de la empresa están equipados con dispositivos IoT, algunos de los cuales son usados por la seguridad para administrar los registros de entrada y salida de los almacenes, mientras que otros los usan las operaciones para supervisar el entorno dentro del almacén. Las tiendas individuales usan análisis de series temporales para identificar anomalías de ventas y predecir eventos de inventario futuros.
El equipo de marketing global usa datos de información de la secuencia de clic (otra forma de análisis de registros) para optimizar y examinar en línea las campañas publicitarias y el embudo de clientes, mientras que el departamento de éxito del cliente usa la búsqueda de texto para analizar los comentarios de los usuarios en las redes sociales.
Cada minuto del día, se toma una decisión empresarial en función de los datos que fluyen a Azure Data Explorer.
¿Cuáles son algunas de las características clave de Azure Data Explorer?
Ahora que tiene una idea de para qué se puede usar Azure Data Explorer, se analizarán algunas de sus características clave.
Velocidad, variedad y volumen de datos
Azure Data Explorer puede ingerir terabytes de datos en minutos por lotes o en modo de transmisión. Puede consultar petabytes de datos y devolver resultados en milisegundos o segundos. Esta capacidad permite la ingestión de datos sin procesar a alta velocidad (millones de eventos por segundo), baja latencia (segundos) y escala lineal. Estos datos sin procesar se pueden ingerir en diferentes formatos y estructuras, y pueden fluir desde varias canalizaciones y orígenes.
Lenguaje de consulta fácil de usar
Azure Data Explorer usa el lenguaje de consulta Kusto (KQL), un lenguaje de código abierto inicialmente por el equipo. El lenguaje es fácil de entender y aprender, y altamente productivo. Puede usar operadores simples y análisis avanzados.
Análisis avanzado
Azure Data Explorer tiene un gran conjunto de funciones para el análisis de series temporales. Incluyendo suma y resta de series temporales, filtrado, regresión, detección de estacionalidad, análisis geoespacial, detección de anomalías, escaneo y pronóstico. Las funciones de serie temporal están optimizadas para procesar miles de series en cuestión de segundos. La detección de patrones se facilita con complementos de clúster que pueden diagnosticar anomalías y realizar análisis de la causa principal. También puede ampliar las funcionalidades de Azure Data Explorer mediante la inserción de código de Python en consultas KQL.
Asistente fácil de usar
El asistente de ingesta hace que el proceso de ingesta de datos sea sencillo, rápido e intuitivo. La interfaz de usuario web proporciona una experiencia intuitiva y guiada que ayuda a los clientes a empezar a ingerir datos rápidamente, crear tablas de base de datos y estructuras de asignación. Permite una ingesta única o continua de varias fuentes en diversos formatos de datos. Las asignaciones de tablas y esquema se sugieren de forma automática y son fáciles de modificar.
Visualización de datos versátil
La visualización de datos le ayuda a obtener conclusiones importantes. Azure Data Explorer ofrece visualización y paneles integrados, y admite diferentes gráficos y visualizaciones. Tiene integración nativa con Power BI, conectores nativos para Grafana, Kibana y Databricks, compatibilidad con ODBC para Tableau, Sisense, Qlik y mucho más.
Ingesta, proceso y exportación automáticos
Azure Data Explorer admite funciones almacenadas del lado servidor, ingesta continua y exportación continua a Azure Data Lake Store. También admite transformaciones de asignación de tiempo de ingesta en el lado servidor, directivas de actualización y agregados programados precalculados con vistas materializadas.
Integración con otros servicios
Se puede integrar fácilmente y sin problemas con otras herramientas en todos los aspectos del flujo de trabajo, como los de ingesta, visualización, orquestación y supervisión.