Satış ve pazarlama için veri ambarı ve analiziData warehousing and analytics for sales and marketing

Bu örnek senaryo, azure'da bir birleşik analiz platformu birden çok kaynaktan veri büyük miktarlarda tümleştirir bir veri işlem hattı gösterilmektedir.This example scenario demonstrates a data pipeline that integrates large amounts of data from multiple sources into a unified analytics platform in Azure. Bir satış ve pazarlama çözümü bu belirli bir senaryoya bağlıdır ancak Tasarım desenleri, Gelişmiş analiz e-ticaret, perakende ve sağlık hizmetleri gibi büyük veri kümelerinin gerektiren çoğu sektör için uygundur.This specific scenario is based on a sales and marketing solution, but the design patterns are relevant for many industries requiring advanced analytics of large datasets such as e-commerce, retail, and healthcare.

Bu örnek no'lu tebliğ kapsamında teşvik programlar oluşturan bir satış ve pazarlama şirket gösterir.This example demonstrates a sales and marketing company that creates incentive programs. Müşteriler, üreticiler, satış temsilcileri ve çalışanlar bu programlar ödüllendirin.These programs reward customers, suppliers, salespeople, and employees. Verilerin bu programlar için temel ve Azure ile veri analizi sayesinde kazanılan içgörüler geliştirmek şirket istemektedir.Data is fundamental to these programs, and the company wants to improve the insights gained through data analytics using Azure.

Böylece doğru zamanda doğru verileri kullanarak kararlar şirketin veri analizi, modern bir yaklaşım gerekir.The company needs a modern approach to analysis data, so that decisions are made using the right data at the right time. Şirketin hedefleri şunlardır:The company's goals include:

  • Farklı türde veri kaynaklarını bulut ölçekli bir platform birleştirme.Combining different kinds of data sources into a cloud-scale platform.
  • Kaynak verileri, ortak bir sınıflandırma ve verileri tutarlı ve kolayca karşılaştırılan hale yapısı dönüştürme.Transforming source data into a common taxonomy and structure, to make the data consistent and easily compared.
  • Dağıtma ve şirket içi altyapı Bakımı yüksek maliyetleri olmadan no'lu tebliğ kapsamında teşvik programlar binlerce destekleyebilir son derece paralel bir yaklaşım kullanarak veri yükleniyor.Loading data using a highly parallelized approach that can support thousands of incentive programs, without the high costs of deploying and maintaining on-premises infrastructure.
  • Bilgi toplamak ve verileri dönüştürmek için gereken zamanı önemli ölçüde azaltan, böylece veri analizi üzerinde odaklanabilirsiniz.Greatly reducing the time needed to gather and transform data, so you can focus on analyzing the data.

İlgili kullanım durumlarınıRelevant use cases

Bu yaklaşım için de kullanılabilir:This approach can also be used to:

  • Getirilir, verileriniz için tek bir kaynak olarak bir veri ambarı oluşturun.Establish a data warehouse to be a single source of truth for your data.
  • İlişkisel veri kaynakları, diğer yapılandırılmamış veri kümeleri ile tümleştirin.Integrate relational data sources with other unstructured datasets.
  • Anlam modelleme ve güçlü görselleştirme araçlarıyla daha basit veri analizi için kullanın.Use semantic modeling and powerful visualization tools for simpler data analysis.

MimariArchitecture

Azure veri ambarı ve analiz senaryo mimarisi

Veriler bir Çözümle şu şekilde akar:The data flows through the solution as follows:

  1. Her veri kaynağı için tüm güncelleştirmeleri düzenli olarak Azure Blob depolama alanındaki bir hazırlama alanına aktarılır.For each data source, any updates are exported periodically into a staging area in Azure Blob storage.
  2. Veri Fabrikası artımlı verileri Blob depolama alanından SQL Data warehouse'da tablo hazırlama içine yükler.Data Factory incrementally loads the data from Blob storage into staging tables in SQL Data Warehouse. Veriler Temizlenen ve bu işlem sırasında dönüştürülür.The data is cleansed and transformed during this process. Polybase, büyük veri kümeleri için işlem paralel hale getirebilirsiniz.Polybase can parallelize the process for large datasets.
  3. Yeni bir toplu işlemi veri ambarı'na yüklendikten sonra önceden oluşturulmuş bir Analysis Services tablolu modelinde yenilenir.After loading a new batch of data into the warehouse, a previously created Analysis Services tabular model is refreshed. Bu anlam modeli, iş veri ve ilişkiler çözümlemesini basitleştirir.This semantic model simplifies the analysis of business data and relationships.
  4. İş analistleri, Microsoft Power BI Analysis Services anlam modeli aracılığıyla ambar verileri çözümlemek için kullanın.Business analysts use Microsoft Power BI to analyze warehoused data via the Analysis Services semantic model.

BileşenlerComponents

Şirket, birçok farklı platformda veri kaynaklarına sahiptir:The company has data sources on many different platforms:

  • Şirket içi SQL ServerSQL Server on-premises
  • Oracle şirket içiOracle on-premises
  • Azure SQL DatabaseAzure SQL Database
  • Azure tablo depolamaAzure table storage
  • Cosmos DBCosmos DB

Çeşitli Azure bileşenleri kullanılarak bu farklı veri kaynaklarından veri yüklenir:Data is loaded from these different data sources using several Azure components:

  • BLOB Depolama SQL veri ambarı'na yüklenmeden önce aşamanın kaynak verileri için kullanılır.Blob storage is used to stage source data before it's loaded into SQL Data Warehouse.
  • Veri Fabrikası SQL veri ambarı'nda ortak bir yapıya hazırlanmış veri dönüşümünü düzenler.Data Factory orchestrates the transformation of staged data into a common structure in SQL Data Warehouse. Veri Fabrikası Polybase, SQL Data Warehouse'a veri yükleme zaman kullanan aktarım hızını en üst düzeye çıkarın.Data Factory uses Polybase when loading data into SQL Data Warehouse to maximize throughput.
  • SQL veri ambarı depolamak ve analiz etme büyük veri kümeleri için Dağıtılmış bir sistemdir.SQL Data Warehouse is a distributed system for storing and analyzing large datasets. Yüksek hacimli paralel işleme (MPP) kullanımı yüksek performanslı bir analiz çalıştırmak için uygun hale getirir.Its use of massive parallel processing (MPP) makes it suitable for running high-performance analytics. SQL veri ambarı kullanabileceğiniz PolyBase Blob depolama alanından verileri hızlı bir şekilde yüklenemedi.SQL Data Warehouse can use PolyBase to rapidly load data from Blob storage.
  • Analysis Services verileriniz için bir anlam modeli sağlar.Analysis Services provides a semantic model for your data. Verilerinizi analiz edilirken sistem performansı da artırabilirsiniz.It can also increase system performance when analyzing your data.
  • Power BI verileri analiz edip öngörü paylaşmaya yönelik İş analizi araçlarından oluşan bir pakettir.Power BI is a suite of business analytics tools to analyze data and share insights. Power BI Analysis Services içinde depolanan bir anlam modeli sorgulayabilir veya SQL veri ambarı doğrudan sorgulayabilirsiniz.Power BI can query a semantic model stored in Analysis Services, or it can query SQL Data Warehouse directly.
  • Azure Active Directory (Azure AD) Power BI Analysis Services sunucusuna bağlanan kullanıcıların kimliğini doğrular.Azure Active Directory (Azure AD) authenticates users who connect to the Analysis Services server through Power BI. Veri Fabrikası ayrıca Azure AD SQL veri ambarı'na hizmet sorumlusu kimlik doğrulaması için kullanabilirsiniz veya yönetilen Azure kaynakları için kimliği.Data Factory can also use Azure AD to authenticate to SQL Data Warehouse via a service principal or Managed identity for Azure resources.

AlternatifleriAlternatives

  • Örnek işlem hattı, birkaç farklı türde veri kaynaklarını içerir.The example pipeline includes several different kinds of data sources. Bu mimari, ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri kaynakları çok çeşitli başa çıkabilir.This architecture can handle a wide variety of relational and non-relational data sources.

  • Veri fabrikası, veri işlem hattı için iş akışlarını düzenler.Data Factory orchestrates the workflows for your data pipeline. Yalnızca bir kez veri yükleme veya isteğe bağlı olarak Blob depolama alanına veri kopyalamak için SQL Server toplu kopyalama (bcp) ve AzCopy gibi araçları kullanabilirsiniz istiyorsanız.If you want to load data only one time or on demand, you could use tools like SQL Server bulk copy (bcp) and AzCopy to copy data into Blob storage. Ardından, doğrudan SQL Polybase kullanarak veri ambarı ile veri yükleyebilir.You can then load the data directly into SQL Data Warehouse using Polybase.

  • Çok büyük veri kümelerinde varsa kullanmayı Data Lake Storage, analiz verilerini sınırsız depolama sağlar.If you have very large datasets, consider using Data Lake Storage, which provides limitless storage for analytics data.

  • Şirket içi SQL Server paralel veri ambarı Gereci büyük veri işleme için de kullanılabilir.An on-premises SQL Server Parallel Data Warehouse appliance can also be used for big data processing. Ancak, işletim maliyetlerini genellikle büyük olan SQL veri ambarı gibi yönetilen bir bulut tabanlı çözüm ile daha düşük.However, operating costs are often much lower with a managed cloud-based solution like SQL Data Warehouse.

  • SQL veri ambarı OLTP iş yükleri veya 250 GB'tan küçük veri kümeleri için uygun değil.SQL Data Warehouse is not a good fit for OLTP workloads or data sets smaller than 250GB. Bu gibi durumlarda, Azure SQL veritabanı veya SQL Server kullanmanız gerekir.For those cases you should use Azure SQL Database or SQL Server.

  • Diğer seçenekleri karşılaştırmalar için bkz:For comparisons of other alternatives, see:

Dikkat edilmesi gerekenlerConsiderations

Maliyet denetimi çıkarırken, ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik için şirketin gereksinimleri karşılanıyor çünkü bu mimaride teknolojileri seçilmiştir.The technologies in this architecture were chosen because they met the company's requirements for scalability and availability, while helping them control costs.

FiyatlandırmaPricing

Gözden geçirme bir [örnek bir veri ambarı senaryosu için fiyatlandırma] calculator Azure fiyatlandırma hesaplayıcısı aracılığıyla.Review a pricing sample for a data warehousing scenario via the Azure pricing calculator. Gereksinimlerinizi maliyetlerinizi nasıl etkilediğini görmek için değerlerini ayarlayın.Adjust the values to see how your requirements affect your costs.

  • SQL veri ambarı , işlem ve depolama düzeylerini birbirinden bağımsız olarak ölçeklendirmenize olanak tanıyor.SQL Data Warehouse allows you to scale your compute and storage levels independently. İşlem kaynakları, saat başına ücretlendirilir ve ölçeklendirin ya da isteğe bağlı olarak bu kaynakları duraklatma.Compute resources are charged per hour, and you can scale or pause these resources on demand. Daha fazla veri alma gibi maliyetlerinizi artacaktır için depolama kaynaklarını terabayt faturalandırılır.Storage resources are billed per terabyte, so your costs will increase as you ingest more data.
  • Veri Fabrikası maliyetleri okuma/yazma işlemleri, izleme işlemleri ve iş yükünü gerçekleştirilen düzenleme etkinliklerin sayısını bağlıdır.Data Factory costs are based on the number of read/write operations, monitoring operations, and orchestration activities performed in a workload. Data Factory maliyetleriniz her bir ek veri akışını ve her biri tarafından işlenen veri miktarı artar.Your Data Factory costs will increase with each additional data stream and the amount of data processed by each one.
  • Analysis Services geliştirici, temel ve standart katmanlarda kullanılabilir.Analysis Services is available in developer, basic, and standard tiers. Örnekleri işlem birimi (Qpu) ve kullanılabilir bellek sorgusuna göre fiyatlandırılır.Instances are priced based on query processing units (QPUs) and available memory. Maliyetlerinizi daha düşük tutmak için çalıştırdığınız sorguların ne kadar veri işlemek sayısını en aza indirmek ve ne sıklıkta çalıştırılacağını.To keep your costs lower, minimize the number of queries you run, how much data they process, and how often they run.
  • Power BI farklı ürün seçenekleri için farklı gereksinimlere sahiptir.Power BI has different product options for different requirements. Power BI Embedded uygulamalarınız içinde Power BI işlevselliği eklemek için Azure tabanlı bir seçenek sağlar.Power BI Embedded provides an Azure-based option for embedding Power BI functionality inside your applications. Bir Power BI Embedded örneği, yukarıdaki fiyatlandırma örnekte dahil edilir.A Power BI Embedded instance is included in the pricing sample above.

Sonraki AdımlarNext Steps