Podsumowanie
Naszym celem było ułatwienie oceny, czy usługa Azure Data Explorer jest dobrym wyborem do przetwarzania i analizowania danych big data. Opracowaliśmy kilka kryteriów w celu podjęcia decyzji:
- Interaktywna analiza
- Różnorodność danych
- Szybkość danych
- Ilość danych
- Organizacja danych
- Współbieżność zapytań
- Kompilowanie a kupowanie
Zastosowaliśmy te kryteria, aby dopasować naszą fikcyjną firmę odzieżową. Analiza wykazała, jak różne domeny w firmie, takie jak operacje, produkcja, marketing i zabezpieczenia, mogą używać usługi Azure Data Explorer do analizowania danych przepływanych z codziennych operacji.
Te kryteria pomagają ocenić, czy procesy biznesowe są dobrym rozwiązaniem dla usługi Azure Data Explorer. Po pierwsze, dają one wyobrażenie o typach i woluminach danych, które są odpowiednie do użycia z usługą Azure Data Explorer. Po drugie, dają one wyobrażenie o dostosowywaniu i zachowaniu użytkowników, które większość korzyści z pracy w usłudze Azure Data Explorer. Ten proces powinien dostarczyć wystarczające informacje, aby wybrać odpowiedni produkt do pracy.