Herramientas de innovación para la democratización de los datos en Azure
Como se describe en el artículo conceptual sobre la democratización de los datos, se pueden ofrecer muchas innovaciones de recopilación de datos con una inversión técnica mínima. Las principales innovaciones suelen requerir datos sin procesar. La democratización de los datos consiste en invertir la menor cantidad de recursos necesarios para atraer a los clientes. Luego los clientes usan los datos para aprovechar el conocimiento existente.
Comenzar con la democratización de los datos es una forma rápida de probar una hipótesis antes de pasar a invenciones digitales más amplias y costosas. A medida que refine más la hipótesis y empiece a adoptar las invenciones a escala, los siguientes procesos le ayudarán a preparar el soporte operativo de la innovación.
Alineación con la metodología
Este tipo de invención digital se puede acelerar en cada fase de los procesos siguientes, tal como se describe en la imagen anterior. En la tabla de contenido de la izquierda de esta página se incluye una guía técnica para acelerar la invención digital. Estos artículos se han agrupado por fase para alinear la guía con la metodología global.
- Uso compartido de los datos recopilados: El primer paso de la democratización de los datos es compartirlos abiertamente.
- Gobernanza de datos: asegúrese de que los datos confidenciales estén protegidos, sometidos a un seguimiento y controlados antes de compartirlos.
- Centralización de los datos: A veces, es necesario proporcionar una plataforma centralizada para la democratización, el uso compartido y la gobernanza de los datos.
- Recopilación de los datos: los procesos de migración, integración, ingesta y virtualización pueden recopilar los datos existentes para centralizarlos, controlarlos y compartirlos.
En cada iteración, los equipos de adopción de la nube solo deben profundizar en la pila lo necesario para dar prioridad a las necesidades del cliente frente a la arquitectura. Al retrasar las demandas técnicas en favor de las necesidades del cliente, se acelera la validación de la hipótesis.
Todas las guías se asignan a los cuatro procesos anteriores. La guía abarca desde el mayor efecto para el cliente hasta el mayor efecto técnico. En cada proceso, encontrará una guía sobre las formas en las que Azure puede acelerar su capacidad de crear con la empatía de los clientes.
Cadena de herramientas
En Azure, las siguientes herramientas de innovación se suelen usar para acelerar la invención digital en las fases anteriores:
- Power BI
- Azure Data Catalog
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- Azure Database para PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure Database for MariaDB
- Hiperescala para Azure Database for PostgreSQL
- Almacén de Azure Data Lake
- Azure Database Migration Service
- Azure SQL Database, con o sin Instancia administrada de Azure SQL
- Azure Data Factory
- Azure Stream Analytics
- SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Archivos de Azure
- Azure File Sync
- PolyBase
A medida que la invención se aproxima a la adopción a escala, los aspectos de cada solución requieren una fase de refinamiento y maduración técnica. A medida que eso vaya sucediendo, es probable que se requieran más servicios de los mencionados. Use la tabla de contenido de la izquierda de esta página para obtener la guía de herramientas de Azure correspondiente a su proceso de prueba de hipótesis.
Introducción
A continuación, encontrará artículos que le ayudarán a empezar a utilizar cada una de las herramientas de esta cadena de herramientas.
Nota:
Los siguientes enlaces no corresponden a Cloud Adoption Framework, ya que hacen referencia a contenidos de apoyo que van más allá del ámbito de CAF.
Uso compartido de datos con expertos
- Generación rápida de conclusiones a partir de datos
- Uso compartido de datos con compañeros de trabajo y asociados
- Inserción de informes en un sitio web o portal
- Creación de nuevas áreas de trabajo en Power BI
Gobernanza de los datos
- Clasificación de los datos (CAF)
- Protección de datos
- Anotación de datos con Azure Data Catalog
- Documentación de orígenes de datos con Azure Data Catalog
Centralización de los datos
- Creación y consulta de un grupo de SQL de Azure Synapse Analytics
- Procedimientos recomendados para la carga de datos en almacenamientos de datos
- Visualización de los datos del almacén con Power BI
- Arquitectura de referencia para BI empresarial con Azure Synapse Analytics
- Administración de macrodatos empresariales con Azure Data Lake Storage
- ¿Qué es un lago de datos?
Recopilación de datos
- Integración de orígenes de datos en la nube con un almacenamiento de datos de SQL Analytics
- Carga de datos locales en Azure Synapse Analytics
- Integración de datos: Azure Data Factory con OLAP
- Uso de Azure Stream Analytics con Azure Synapse Analytics
- Arquitectura de referencia para la ingesta y el análisis de nuevas fuentes
- Carga de datos en un grupo de SQL de Azure Synapse Analytics
Pasos siguientes
Obtenga información sobre herramientas para crear aplicaciones que permitan la participación de los clientes más allá de los datos sin procesar.