클라우드 데이터 함수 이해Understand cloud data functions

일반적인 판매자, 데이터베이스 설계자 및 인프라 팀을 포함 하 여 분석 대화에는 여러 대상 그룹이 있습니다.There are multiple audiences involved in an analytics conversation, including the typical seller, database architect, and infrastructure team. 또한 분석 솔루션에는 엔터프라이즈 아키텍처, 데이터 과학, 비즈니스 분석가 및 임원 리더십 역할의 영향 요인, 추천 및 의사 결정권자가 포함 됩니다.In addition, analytics solutions involve influencers, recommenders, and decision-makers from enterprise architecture, data science, business analysts, and executive leadership roles.

Azure Synapse Analytics를 사용 하면 IT 관련자에서 비즈니스 분석가에 이르기까지 전체 비즈니스를 분석 솔루션에 공동 작업 하 고 클라우드 데이터 기능을 이해할 수 있습니다.Azure Synapse Analytics enables the entire business, from the IT stakeholder to the business analyst, to collaborate on analytics solutions and understand cloud data functions. 다음 섹션에서는 이러한 역할에 대해 자세히 설명 합니다.The following sections discuss these roles in more detail.

데이터베이스 관리자 및 설계자Database administrators and architects

데이터베이스 관리자와 설계자는 데이터 원본을 중앙 집중화 된 리포지토리에 통합 하 고 라우팅할 책임이 있습니다.Database administrators and architects are responsible for integrating and routing data sources into a centralized repository. 이러한 전문가는 시스템에 필요한 관리 및 성능과 해당 데이터에 대 한 쿼리 및 분석 모델링의 액세스 가능성 및 효율성도 처리 합니다.These experts also handle the administration and performance required for the system, and the accessibility and efficiency of query and analytic modeling against that data.

Azure Synapse Analytics를 사용 하 여 데이터베이스 관리자는 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에 대 한 확장 책임을 일치 시킬 수 있습니다.Using Azure Synapse Analytics, database administrators can match their expanding responsibilities for data warehouses and data lakes. T-sql과 같은 친숙 한 언어와 도구를 사용 하 여 원하는 만큼의 작업을 실행할 수 있습니다.They can use familiar languages and tools, such as T-SQL, to run as many workloads as they want. 지능형 워크 로드 중요도, 워크 로드 격리 및 향상 된 동시성 기능에 따라 중요 한 워크 로드를 에스컬레이션 하는 리소스를 할당할 수 있습니다.They can assign resources to escalate critical workloads based on intelligent workload importance, workload isolation, and enhanced concurrency capabilities.

인프라 팀Infrastructure teams

이러한 팀은 대량 분석 시스템에 필요한 기본 계산 리소스의 프로 비전 및 아키텍처를 처리 합니다.These teams deal with the provisioning and architecture of the underlying compute resources required for large analytics systems. 대부분의 경우 데이터 센터 기반 시스템과 클라우드 기반 시스템 간의 전환을 관리 하 고 있으며, 두 서비스 간의 상호 운용성에 대 한 현재 요구 사항을 관리 합니다.In many cases, they are managing transitions between datacenter-based and cloud-based systems, and current needs for interoperability across both. 재해 복구, 비즈니스 연속성 및 고가용성은 일반적인 문제입니다.Disaster recovery, business continuity, and high availability are common concerns.

Azure Synapse Analytics를 통해 IT 전문가는 조직의 데이터를 보다 효율적으로 보호 하 고 관리할 수 있습니다.With Azure Synapse Analytics, IT professionals can protect and manage their organization's data more efficiently. 요청 시 및 프로 비전 된 계산을 모두 사용 하 여 빅 데이터 처리를 사용할 수 있습니다.They can enable big data processing with both on-demand and provisioned compute. Azure Active Directory와 긴밀 하 게 통합 된 서비스를 통해 클라우드 및 하이브리드 구성에 안전 하 게 액세스할 수 있습니다.Through tight integration with Azure Active Directory, the service helps secure access to cloud and hybrid configurations. IT 전문가는 행 수준 및 열 수준 보안과 함께 데이터 마스킹을 사용 하 여 개인 정보 요구 사항을 적용할 수 있습니다.IT professionals can enforce privacy requirements by using data masking along with row-level and column-level security.

엔터프라이즈 설계자 및 데이터 엔지니어Enterprise architects and data engineers

이러한 팀은 다양 한 데이터 도구 및 솔루션을 통해 통합 된 구성 요소와 복잡 한 솔루션을 결합 하는 일을 담당 합니다.These teams are responsible for putting together complex solutions with components spanning integration across a wide swath of data tools and solutions. 여기에는 다음이 포함됩니다.These include:

  • 정형 및 비정형 데이터Structured and unstructured data
  • 변환Transformation
  • 스토리지 및 검색Storage and retrieval
  • 분석 모델링Analytic modeling
  • 메시지 기반 미들웨어Message-based middleware
  • 데이터 마트Data marts
  • 지역 중복 및 데이터 일관성Geo-redundancy and data consistency
  • 대시보드 및 보고Dashboards and reporting

엔터프라이즈 설계자와 데이터 엔지니어는 통합 된 방식으로 작동 하는 효과적인 아키텍처를 구축 하는 데 관심이 있습니다.Enterprise architects and data engineers are concerned with building effective architectures that work in an integrated manner. 이러한 아키텍처는 성능, 가용성, 관리 용이성, 유연성/확장성 및 actionability을 유지 합니다.Such architectures preserve performance, availability, ease of administration, flexibility/extensibility, and actionability.

데이터 엔지니어는 Azure Synapse Analytics를 사용 하 여 스트리밍, 트랜잭션 및 비즈니스 데이터를 비롯 한 여러 원본에서 여러 데이터 형식을 wrangle 하는 단계를 단순화할 수 있습니다.Data engineers can use Azure Synapse Analytics to simplify the steps to wrangle multiple data types from multiple sources, including streaming, transactional, and business data. 코드 없는 시각적 환경을 사용 하 여 데이터 원본에 연결 하 고 data lake에 데이터를 수집, 변환 및 저장할 수 있습니다.They can use a code-free visual environment to connect to data sources and ingest, transform, and place data in the data lake.

데이터 과학자Data scientists

데이터 과학자 중요 하지만 종종 서로 다른 데이터를 위한 고급 모델을 만드는 방법을 이해 합니다.Data scientists understand how to build advanced models for huge volumes of critical, yet often disparate data. 이러한 작업에는 비즈니스 요구 사항을 데이터의 표준화 및 변환과 관련 된 기술 요구 사항으로 변환 하는 작업이 포함 됩니다.Their work involves translating the needs of the business into the technology requirements for normalization and transformation of data. 통계 및 기타 분석 모델을 만들고 lob (기간 업무) 팀이 비즈니스를 실행 하는 데 필요한 분석을 받을 수 있도록 합니다.They create statistical and other analytical models, and ensure that line-of-business teams can get the analysis they need to run the business.

Azure Synapse Analytics를 사용 하 여 데이터 과학자은 몇 분 안에 개념 증명을 작성 하 고 종단 간 솔루션을 만들거나 조정할 수 있습니다.Using Azure Synapse Analytics, data scientists can build proofs of concept in minutes, and create or adjust end-to-end solutions. 필요에 따라 리소스를 프로 비전 하거나 많은 양의 데이터를 주문형으로 기존 리소스를 쿼리할 수 있습니다.They can provision resources as needed, or query existing resources on demand across massive amounts of data. T-sql, R, Python, Scala, .NET 및 Spark SQL을 비롯 한 다양 한 언어로 작업을 수행할 수 있습니다.They can do their work in various languages, including T-SQL, R, Python, Scala, .NET, and Spark SQL.

비즈니스 분석가Business analysts

이러한 팀은 대시보드, 보고서 및 기타 형태의 데이터 시각화를 작성 하 고 사용 하 여 작업에 필요한 신속한 정보를 얻습니다.These teams build and use dashboards, reports, and other forms of data visualization to gain rapid insights required for operations. 각 lob (기간 업무) 부서에는 전문 응용 프로그램에서 정보 및 분석을 수집 하 고 패키지 하는 전용 비즈니스 분석가가 있는 경우가 많습니다.Often, each line-of-business department will have dedicated business analysts who gather and package information and analytics from specialized applications. 이러한 특수 응용 프로그램은 신용 카드, 소매 은행, 상업 은행, 국채, 마케팅 및 기타 조직을 위해 사용할 수 있습니다.These specialized applications can be for credit cards, retail banking, commercial banking, treasury, marketing, and other organizations.

비즈니스 분석가는 Azure Synapse Analytics를 사용 하 여 데이터 집합에 안전 하 게 액세스 하 고 Power BI 사용 하 여 대시보드를 작성할 수 있습니다Using Azure Synapse Analytics, business analysts can securely access datasets and use Power BI to build dashboards. 또한 Azure 데이터 공유를 통해 조직 내부 및 외부의 데이터를 안전 하 게 공유할 수 있습니다.They can also securely share data within and outside their organization through Azure Data Share.

임원Executives

경영진은 전략을 차트로 작성 하 고 전략적 이니셔티브를 IT 및 lob (기간 업무) 부서에서 효과적으로 구현 하는지 확인 하는 일을 담당 합니다.Executives are responsible for charting strategy and ensuring strategic initiatives are implemented effectively across both IT and line-of-business departments. 솔루션은 비용 효율적이 고, 비즈니스 중단을 방지 하 고, 요구 사항을 변경 하 고 확장할 때 쉽게 확장할 수 있으며, 비즈니스에 결과를 제공 해야 합니다.Solutions must be cost-effective, prevent disruption to the business, allow for easy extensibility as requirements change and grow, and deliver results to the business.