介绍
日常运营以及与客户的交互会产生持续不断的数据流。 随着这个大数据世界的稳步发展，及时且经济高效地存储、处理和分析数据的需求也在不断增加。 大数据需要大量可缩放的存储空间。 由于大量数据会从各种来源高速流入，因此识别和响应有意义事件的能力至关重要。 此外，数据会以各种格式生成：结构化/半结构化数据和自定义文本，以及图像和视频。 为了找到这些不同数据流之间的相关性，企业投入了大量的时间和金钱来分析、处理和存储这些数据。 因此，需要一个可靠的端到端数据分析系统来管理庞大且复杂的数据并运行高级分析，这对于做出数据驱动的业务决策至关重要。 什么工具有助于管理如此庞大的数据类型、工作流和可视化效果？
Azure 数据资源管理器是一个完全托管的高性能大数据分析平台。 Azure 数据资源管理器可以获取所有这些不同的数据，然后引入、处理和存储这些数据。 可以使用 Azure 数据资源管理器进行准实时查询和高级分析，并且还可以实现更高级的功能，例如地理空间分析、警报、仪表板和业务分析。
示例方案
假设你在一家服装公司工作，该公司是一家大型连锁实体商店，目前正在进军电子商务领域。 你即将推出针对多类国际受众的年终促销活动。 你需要了解你的市场营销活动如何对销售、库存和物流产生影响。 你有大量以不同格式流动的数据，需要找出一种方法来理解这些数据并使用这些数据来做出正确的业务决策。
公司中不同的部门将使用收集到的数据来为运营、营销和客户关系的战略性和日常决策的制定提供信息。 他们计划使用 Azure 数据资源管理器将各种数据类型引入到单个集合中，其中包括：
- 结构化数据，例如内部运营系统。
- 半结构化数据，例如营销点击流数据。
- 非结构化数据，例如社交媒体源。
然后，每个部门都可以使用数据分析和可视化来制定有关市场营销活动的数据驱动决策。
我们将执行哪些操作？
分析 Azure 数据资源管理器的功能，以帮助你确定何时使用它：
- Azure 数据资源管理器和 Kusto 查询语言有哪些优点？
- 如何使用此服务？
- 可以分析哪些类型的数据？这些数据来自何处？
- 如何组织和显示查询结果，或者如何使查询结果可操作？
主要目标是什么？
在本课程结束后，你将能够确定 Azure 数据资源管理器是否有助于你了解大数据。