Narzędzia innowacji do demokratyzacji danych na platformie Azure
Jak opisano w artykule koncepcyjnym dotyczącym demokratyzacji danych , można dostarczać wiele innowacji w zakresie zbierania danych z niewielkimi inwestycjami technicznymi. Główne innowacje często wymagają danych pierwotnych. Demokratyzacja danych polega na inwestowaniu najmniejszych zasobów potrzebnych do zaangażowania klientów. Następnie klienci korzystają z danych, aby wykorzystać swoją istniejącą wiedzę.
Począwszy od demokratyzacji danych, to szybki sposób na przetestowanie hipotezy przed rozszerzeniem się na szersze, bardziej kosztowne wynalazki cyfrowe. W miarę udoskonalania bardziej hipotezy i rozpoczęcia wdrażania wynalazków na dużą skalę następujące procesy pomogą Ci przygotować się do wsparcia operacyjnego innowacji.
Dostosowywanie do metodologii
Ten typ wynalazku cyfrowego można przyspieszyć przez każdą fazę następujących procesów, jak pokazano na powyższym obrazie. Wskazówki techniczne dotyczące przyspieszania wynalazków cyfrowych znajdują się w spisie treści po lewej stronie. Te artykuły są pogrupowane według fazy, aby dostosować wskazówki do ogólnej metodologii.
- Udostępnianie zebranych danych: pierwszym krokiem demokratyzacji danych jest otwarcie udostępnianie.
- Zarządzanie danymi: przed udostępnieniem upewnij się, że poufne dane są zabezpieczone, śledzone i zarządzane.
- Scentralizowane dane: czasami trzeba zapewnić scentralizowaną platformę demokratyzacji danych, udostępniania i ładu.
- Zbieranie danych: migracja, integracja, pozyskiwanie i wirtualizacja mogą zbierać istniejące dane, które mają być scentralizowane, zarządzane i udostępniane.
W każdej iteracji zespoły ds. wdrażania chmury powinny zagłębić się tylko w stos, ponieważ wymagają one skupienia się na potrzebach klientów w zakresie architektury. Opóźnienie skoków technicznych na rzecz potrzeb klientów przyspiesza walidację hipotezy.
Wszystkie wskazówki mapuje na cztery poprzednie procesy. Wskazówki wahają się od najwyższego wpływu klienta na najwyższy efekt techniczny. W ramach każdego procesu zobaczysz wskazówki dotyczące sposobów, w jakie platforma Azure może przyspieszyć tworzenie z empatią klientów.
Łańcuch narzędzi
Na platformie Azure następujące narzędzia innowacji są często używane do przyspieszania wynalazków cyfrowych w poprzednich fazach:
- Power BI
- Azure Data Catalog
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure Database for MariaDB
- Hiperskala usługi Azure Database for PostgreSQL
- Azure Data Lake Storage
- Azure Database Migration Service
- Usługa Azure SQL Database z wystąpieniem zarządzanym Azure SQL Lub bez usługi Azure SQL
- Azure Data Factory
- Azure Stream Analytics
- Usługi SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Azure Files
- Azure File Sync
- PolyBase
Ponieważ wynalazek zbliża się do wdrożenia na dużą skalę, aspekty każdego rozwiązania wymagają uściślenia i dojrzałości technicznej. W takim przypadku prawdopodobnie będzie wymagana większa liczba tych usług. Skorzystaj z spisu treści po lewej stronie, aby uzyskać wskazówki dotyczące narzędzi platformy Azure związanych z procesem testowania hipotez.
Rozpoczęcie pracy
Poniżej znajdziesz artykuły ułatwiające rozpoczęcie pracy z poszczególnymi narzędziami w tym łańcuchu narzędzi.
Uwaga
Poniższe linki pozostawią przewodnik Cloud Adoption Framework, ponieważ odwołują się do zawartości pomocniczej, która wykracza poza zakres caF.
Udostępnianie danych ekspertom
- Szybkie generowanie szczegółowych informacji o danych
- Udostępnianie danych współpracownikom i partnerom
- Osadzanie raportów w witrynie internetowej lub portalu
- Tworzenie nowych obszarów roboczych w usłudze Power BI
Zarządzanie danymi
- Klasyfikowanie danych (CAF)
- Zabezpieczanie danych
- Dodawanie adnotacji do danych za pomocą usługi Azure Data Catalog
- Dokumentowanie źródeł danych za pomocą usługi Azure Data Catalog
Centralizowanie danych
- Tworzenie i wykonywanie zapytań względem puli SQL usługi Azure Synapse Analytics
- Najlepsze rozwiązania dotyczące ładowania danych do magazynowania danych
- Wizualizowanie danych magazynu za pomocą usługi Power BI
- Architektura referencyjna dla analizy biznesowej przedsiębiorstwa za pomocą usługi Azure Synapse Analytics
- Zarządzanie danymi big data przedsiębiorstwa za pomocą usługi Azure Data Lake Storage
- Co to jest usługa Data Lake?
Zbieranie danych
- Integrowanie źródeł danych w chmurze z magazynem danych usługi SQL Analytics
- Ładowanie danych lokalnych do usługi Azure Synapse Analytics
- Integrowanie danych — Usługa Azure Data Factory z usługą OLAP
- Korzystanie z usługi Azure Stream Analytics z usługą Azure Synapse Analytics
- Architektura referencyjna pozyskiwania i analizowania nowych źródeł danych
- Ładowanie danych do puli SQL usługi Azure Synapse Analytics
Następne kroki
Dowiedz się więcej o narzędziach do tworzenia aplikacji, które angażują klientów poza nieprzetworzone dane.