소개
일상적인 작업 및 고객과의 상호 작용은 일정한 데이터 흐름을 만듭니다. 이러한 빅 데이터의 세계는 꾸준히 증가하고 있으므로 데이터를 적시에 비용 효율적으로 저장하고 처리하고 분석해야 합니다. 빅 데이터에는 스케일링 가능한 스토리지 공간이 많이 필요합니다. 다양한 원본의 대용량의 데이터가 높은 속도로 흐르기 때문에 의미 있는 이벤트를 식별하고 대응하는 기능은 중요합니다. 또한 데이터는 정형/반정형 데이터, 자유 텍스트와 이미지 및 비디오를 비롯한 다양한 형식으로 생성됩니다. 이러한 서로 다른 데이터 흐름 간의 상관 관계를 찾기 위해 기업은 이 데이터를 구문 분석하고 처리하고 저장하는 데 상당한 시간과 비용을 투자합니다. 대규모의 복잡한 데이터를 관리하고 고급 분석을 실행할 수 있는 강력한 엔드투엔드 데이터 분석 시스템은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 이러한 광범위한 데이터 형식, 워크플로, 시각화를 관리하는 데 도움이 되는 도구는 무엇인가요?
Azure Data Explorer는 완전 관리형 고성능 빅 데이터 분석 플랫폼입니다. Azure Data Explorer는 이러한 다양한 데이터를 가져와 수집, 처리, 저장할 수 있습니다. 지리 공간적 분석, 경고, 대시보드, 비즈니스 분석과 같은 고급 기능뿐만 아니라 근 실시간 쿼리 및 고급 분석을 위해 Azure Data Explorer를 사용할 수 있습니다.
예제 시나리오
전자상거래로 확장되는 대규모 소매 매장 체인이 있는 의류 회사에서 일하고 있다고 가정합니다. 여러 해외 고객을 대상으로 연말 세일을 시작하려고 합니다. 캠페인이 판매, 재고, 물류에 어떤 영향을 미치는지 확인하려고 합니다. 대량의 데이터가 다양한 형식으로 이동하고 있으며 이 데이터를 이해하고 이러한 데이터를 사용하여 적절한 비즈니스 의사 결정을 내리는 방법을 파악해야 합니다.
회사의 다양한 부서에서는 수집된 데이터를 사용하여 운영, 마케팅, 고객 관계에 대한 매일의 전략적 결정을 알리게 됩니다. 그들은 Azure Data Explorer를 사용하여 다양한 데이터 유형을 다음으로 구성된 단일 컬렉션으로 수집할 계획입니다.
- 내부 운영 체제와 같은 구조화된 데이터.
- 마케팅 클릭스트림 데이터와 같은 반구조화된 데이터.
- 소셜 미디어 피드와 같은 구조화되지 않은 데이터.
그런 다음, 각 부서에서는 데이터 분석 및 시각화를 사용하여 캠페인에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
이 모듈에서 수행할 작업
Azure Data Explorer의 기능을 분석하면 언제 사용할지 결정하는 데 도움이 됩니다.
- Azure Data Explorer 및 Kusto 쿼리 언어의 장점은 무엇인가요?
- 이 서비스는 어떤 방식으로 작동하나요?
- 어떤 형식의 데이터를 분석할 수 있으며 데이터는 어디에서 가져오나요?
- 쿼리 결과를 어떻게 구성, 표시 또는 실행 가능하게 만들 수 있나요?
주요 목표는 무엇인가요?
이 세션이 끝나면 Azure Data Explorer가 빅 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 좋은 선택인지 결정할 수 있습니다.