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提供可高度扩缩的客户服务和 ERP 应用程序

Cosmos DB
Data Lake Storage Gen2
SQL 数据库
Synapse Analytics
Power BI

“解决方案理念”

如果想了解详细信息,例如潜在用例、备用服务、实施注意事项或定价指南,请通过 GitHub 反馈来告知我们!

当今的组织正在生成越来越多的结构化和非结构化数据。 借助 Azure 托管数据库和 Azure Synapse Analytics,他们可以通过 ERP 应用程序和 Power BI 向员工提供见解,并通过 Web 和移动应用程序提供卓越的客户服务,随着数据量和应用程序用户的增加,这些服务可以不受限制地扩展。

可能的用例

组织利用 ERP 来帮助实现以下目的:

  • 节省成本(自动化简单任务)
  • 工作流可见性(经理可以查看项目状态)
  • 法规符合性
  • 数据安全
  • 客户管理(跟踪调查表回答、支持票证和退件)

体系结构

Architecture Diagram

数据流

首先,公司必须从各种源引入数据。

  1. 使用 Azure Synapse Pipelines 引入所有格式的数据。
  2. 将数据放入高度可扩展的数据湖 Azure Data Lake Storage Gen 2 中。

在其中,他们可以使用 Azure SQL 数据库超大规模来运行高度可扩展的 ERP 系统:

  1. 使用 Azure Synapse Pipelines 将关系数据引入 Azure SQL 数据库。 公司的 ERP 系统在 Azure SQL 数据库上运行,并应用超大规模服务层级将计算或存储扩展到 100 TB。
  2. 这些数据通过 ERP 客户端应用程序显示,以帮助公司管理其业务流程。

为了改善客户服务,他们生成了可扩展到数百万用户的高度可扩展客户服务应用程序:

  1. 通过应用 Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB 的 HTAP 功能提供用户与应用程序之间的交互的准实时分析和见解,而无需执行 ETL。
  2. 使用 Azure Cosmos DB 为客户服务应用程序提供支持,以实现自动即时可伸缩性,以及有 SLA 保障的速度、可用性、吞吐量和一致性。

最后,他们向整个公司的用户显示商业智能见解,以便为数据驱动的决策提供支持:

  1. Power BI 与 Azure Synapse Analytics 紧密集成,为操作、数据仓库和数据湖数据提供强大的见解。

组件

  • Azure Data Lake Storage Gen 2 为高性能分析工作负载提供可大规模缩放且安全的数据湖存储。
  • Azure Synapse Analytics 是一个分析服务,它将企业数据仓库和大数据分析整合到统一的体验中。
  • Azure SQL 数据库超大规模是 Azure SQL 数据库中的一个存储层,它使用 Azure 体系结构来横向扩展存储和计算资源。 超大规模支持高达 100 TB 的存储,在几分钟内就能提供即时备份和快速数据库还原 – 无论数据操作的规模如何。
  • Azure Cosmos DB 是一个完全托管的 NoSQL 数据库服务,用于生成和现代化可缩放的高性能应用程序。
  • Power BI 是一套用于自助服务和企业商业智能 (BI) 的商业工具。 在此处,它用于分析和可视化数据。

后续步骤

  • 阅读 H&R Block 客户案例,了解他们如何使用 Azure SQL 来统一数据源,以提供无缝的多通道体验并提供更好的客户服务。
  • Azure 数据体系结构指南中查找有关在 Azure 上设计以数据为中心的解决方案的综合性体系结构指导。
  • 详细了解 Azure Synapse Link 如何让你能够对 Azure Cosmos DB 中的操作数据运行准实时分析,并浏览常见用例,例如实时个性化、IoT 方案中的预测性维护和异常情况检测,以及供应链分析、预测和报告。