Введение
В результате ежедневных операций и взаимодействия с клиентами генерируется постоянный поток данных. Мир больших данных постоянно растет, и поэтому необходимы решения для современного и экономичного хранения, обработки и анализа данных. Для хранения больших данных требуется большое количество масштабируемого дискового пространства. Ввиду поступления огромных объемов данных на высокой скорости и из различных источников важно иметь возможность определять важные события и реагировать на них. Кроме того, данные создаются в различных форматах: структурированные или частично структурированные данные и произвольный текст, а также изображения и видео. Для поиска корреляций между этими различными потоками данных предприятия инвестируют значительные объемы времени и средств в анализ, обработку и хранение этих данных. Надежная комплексная система анализа данных, которая обеспечивает управление большими объемами сложных данных и их расширенную аналитику, является обязательным компонентом при принятии бизнес-решений на основе данных. Какое средство может помочь в управлении этим огромным массивом типов данных, рабочих потоков и визуализаций?
Azure Data Explorer — это полностью управляемая высокопроизводительная платформа для анализа больших данных. Azure Data Explorer может принимать все эти разные данные, а затем обрабатывать и хранить их. Вы можете использовать Azure Data Explorer для запросов почти в реальном времени и расширенной аналитики, а также для более сложных операций, таких как геопространственная аналитика, оповещения, панели мониторинга и бизнес-аналитика.
Пример сценария
Представьте себе, что вы работаете в компании по производству одежды, у которой имеется крупная сеть торгово-выставочных залов и которая решила заняться электронной коммерцией. Вы готовы начать свою продажу в конце года, предназначенных для нескольких международных аудиторий. Вам необходимо понять, как планируемая кампания повлияет на продажи, инвентаризацию и логистику. У вас есть большой объем потоков данных в разных форматах, и необходимо определить способ понять эти данные и использовать его для принятия хороших бизнес-решений.
Различные подразделения по всей компании будут использовать собранные данные для информирования своих стратегических и повседневных решений об операциях, маркетинге и отношениях с клиентами. Они планируют использовать Azure Data Обозреватель для приема различных типов данных в одну коллекцию, состоящую из следующих элементов:
- структурированные данные, такие как внутренние операционные системы.
- полуструктурированные данные, такие как маркетинговые данные clickstream.
- неструктурированные данные, такие как веб-каналы социальных сетей.
Затем каждое подразделение может использовать анализ данных и визуализацию для принятия решений относительно кампании, основываясь на полученных данных.
Что мы будем делать?
Анализ возможностей Azure Data Обозреватель, которые помогут вам решить, когда он используется:
- Каковы преимущества Azure Data Explorer и языка запросов Kusto?
- Как работать со службой?
- Какие типы данных можно анализировать и откуда их можно получать?
- Как можно упорядочить, отобразить результаты запросов и получить от них практическую ценность?
Какова основная цель?
К концу этого сеанса вы можете решить, является ли azure Data Обозреватель хорошим выбором, чтобы помочь вам разобраться с большими данными.