Comprendre les processus analytiques d’Azure Synapse
Si vous songez aux modèles d’utilisation que les clients utilisent aujourd’hui pour maximiser la valeur de leurs données, un entrepôt de données moderne vous permet de regrouper facilement toutes vos données à grande échelle et d’obtenir des insights au moyen de tableaux de bord analytiques, de rapports opérationnels ou de fonctions analytiques avancées pour vos utilisateurs.
Le processus de création d’un entrepôt de données moderne se compose généralement des tâches suivantes :
- Ingérer et préparer les données.
- Rendre les données consommables par des outils analytiques.
- Octroyer l’accès aux données, dans un format permettant à des outils de visualisation de les consommer facilement.
Avant la publication d’Azure Synapse Analytics, il était nécessaire de procéder de la manière suivante.
Ingestion et préparation des données
À la base, les clients créent un lac de données pour stocker toutes leurs données et différents types de données avec Azure Data Lake Store Gen2.
Pour ingérer des données sans code, Azure Data Factory propose aux clients plus de 100 connecteurs d’intégration de données. Data Factory permet aux clients d’effectuer des opérations ETL/ELT sans code, y compris la préparation et la transformation des données.
Bien qu’un grand nombre de nos clients soient actuellement très liés aux packages SSIS (SQL Server Integration Services) qu’ils ont créés, ils peuvent les exploiter sans avoir à les réécrire dans Azure Data Factory.
Quel que soit l’emplacement de leurs données (sources de données locales, autres services Azure ou autres services cloud), les clients peuvent créer, superviser et gérer de manière fluide leurs pipelines de Big Data avec un environnement visuel facile à utiliser.
Azure Databricks est une autre option de préparation qui permet de définir des formats de données et de préparer les données avec un notebook pour simplifier la collaboration interne sur les données et la rendre plus efficace.
Rendre les données consommables par des outils analytiques
Azure Synapse Analytics occupe une place centrale dans un entrepôt de données moderne et une solution analytique à l’échelle du cloud. Cela permet d’implémenter un entrepôt de données à l’aide d’un pool SQL dédié qui tire parti du moteur MPP (Massively Parallel Processing) qui regroupe l’entreposage des données d’entreprise et l’analytique du Big Data.
Octroyer l’accès aux données pour permettre à des outils de visualisation de les consommer facilement
Power BI permet aux clients de créer des visualisations sur de grandes quantités de données et de garantir l’accès aux insights sur les données à tous les utilisateurs de l’organisation.
Power BI prend en charge un vaste ensemble de sources de données que vous pouvez interroger en direct ou utiliser pour la modélisation et l’ingestion en vue d’une analyse et d’une visualisation détaillées.
Associé à l’IA, cet outil puissant permet de créer et de déployer des tableaux de bord dans l’entreprise grâce à des visualisations enrichies et à des fonctionnalités telles que l’interrogation en langage naturel.
Avec le lancement d’Azure Synapse Analytics, vous avez le choix. Vous pouvez donc utiliser exclusivement Azure Synapse, ce qui fonctionne très bien pour les projets « greenfield ». Toutefois, si votre organisation a déjà investi dans Azure avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Power BI, vous pouvez adopter une approche hybride et combiner ces outils avec Azure Synapse Analytics.
