Mọi thứ bạn cần biết về Azure Synapse
Synapse Analytics là một dịch vụ nền tảng tích hợp của Microsoft Azure kết hợp các khả năng của kho dữ liệu, tích hợp dữ liệu, pipeline ETL, công cụ & dịch vụ phân tích, quy mô cho khả năng dữ liệu lớn, trực quan hóa & bảng điều khiển. Nhìn thoáng qua, bạn có thể nghĩ rằng đó chỉ là một hoạt động tái xây dựng thương hiệu cho các dịch vụ hiện có. Tuy nhiên nó còn hơn thế nữa.
Nền tảng này cho phép các yêu cầu phân tích trên toàn doanh nghiệp để ra quyết định. Hỗ trợ các công cụ, quy trình và kỹ thuật — Các khả năng phân tích trên các thứ nguyên: Phân tích mô tả & chẩn đoán bằng cách tận dụng các khả năng của kho dữ liệu nhờ đó thu thập thông tin chi tiết về doanh nghiệp với sự trợ giúp của các truy vấn T-SQL. Nó trao quyền cho việc ra quyết định của một tổ chức bằng cách tận dụng các khả năng Phân tích dự đoán và theo quy định bằng cách sử dụng tích hợp với Apache Spark, Databricks, Stream Analytics.
Azure Synapse Analytics là dịch vụ phân tích dựa trên đám mây cung cấp khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Nó cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ bằng cách cung cấp một môi trường serverless để lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn. Azure Synapse Analytics cũng bao gồm khả năng Machine Learning và trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp sẵn.
Các tổ chức có thể sử dụng Azure Synapse Analytics để:
- Lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu
- Phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn
- Xây dựng các mô hình Machine Learning và AI
- Phục vụ các truy vấn phân tích thời gian thực
- Quy mô linh hoạt khi nhu cầu thay đổi
Azure Synapse Analytics là một cách tiết kiệm chi phí để bắt đầu phân tích dữ liệu lớn trên đám mây. Không cần đầu tư trả trước và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Azure Synapse Analytics có thể thay đổi quy mô một cách linh hoạt để đáp ứng nhu cầu của tổ chức của bạn, làm cho nó trở thành một giải pháp hiệu quả về chi phí cho phân tích dữ liệu lớn.
Azure Synapse được sử dụng để làm gì?
Azure Synapse là kho dữ liệu dựa trên đám mây giúp các tổ chức lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu. Nó cung cấp một giải pháp có thể mở rộng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí cho nhu cầu lưu trữ dữ liệu. Azure Synapse có thể được sử dụng để tải, biến đổi và truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm cơ sở dữ liệu tại chỗ, cơ sở dữ liệu NoSQL và bản phân phối Hadoop. Nó cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu truyền phát theo thời gian thực.
Azure Synapse cung cấp kiến trúc serverless cho phép các tổ chức tăng hoặc giảm quy mô một cách linh hoạt các tài nguyên lưu trữ và tính toán khi cần. Điều này giúp tối ưu hóa chi phí trong khi vẫn cung cấp sức mạnh xử lý và dung lượng lưu trữ cần thiết. Azure Synapse cũng cung cấp các tính năng bảo mật tích hợp như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và mã hóa dữ liệu giúp bảo vệ dữ liệu.
Azure Synapse có thể được sử dụng cho nhiều khối lượng công việc khác nhau như kho dữ liệu, phân tích hồ dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn. Đó là một lựa chọn tốt cho các tổ chức cần một giải pháp có thể mở rộng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí cho nhu cầu lưu trữ dữ liệu của họ.
Các thành phần chính của Azure Synapse là gì?
Azure Synapse là dịch vụ kho dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp cho doanh nghiệp kiến trúc có thể thích ứng để phân tích dữ liệu lớn. Dịch vụ này kết hợp sức mạnh của điện toán đám mây với tính linh hoạt của kho dữ liệu truyền thống để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn. Nó được thiết kế để hỗ trợ phân tích thời gian thực trên cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Các thành phần chính của Azure Synapse là:
1. Lưu trữ dữ liệu:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn lưu trữ bao gồm lưu trữ blob, SQL Server và Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Lưu trữ blob được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc như tệp văn bản, hình ảnh và video. SQL Server được sử dụng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc như cơ sở dữ liệu quan hệ. HDFS được sử dụng để lưu trữ các tệp rất lớn như tệp nhật ký.
2. Xử lý dữ liệu:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn xử lý dữ liệu bao gồm xử lý hàng loạt, truyền trực tuyến theo thời gian thực và truy vấn tương tác. Xử lý hàng loạt được sử dụng để thực hiện các công việc dài hạn như khai thác dữ liệu và ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải). Phát trực tuyến theo thời gian thực được sử dụng để xử lý dữ liệu gần thời gian thực, chẳng hạn như phân tích luồng nhấp chuột và phát hiện gian lận. Truy vấn tương tác được sử dụng để chạy các truy vấn đặc biệt trên dữ liệu trực tiếp.
3. Trực quan hóa dữ liệu:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn trực quan bao gồm Power BI, Tableau và Qlik Sense. Power BI được sử dụng để tạo bảng điều khiển và báo cáo tương tác. Có thể sử dụng Tableau được sử dụng để tạo báo cáo tĩnh và trực quan hóa. Qlik Sense được sử dụng để tạo trực quan hóa có tính tương tác.
4. Machine Learning :
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn máy học bao gồm Azure ML Studio và Azure Databricks. Azure ML Studio là một giao diện đồ họa giúp dễ dàng xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình máy học. Azure Databricks là một nền tảng dựa trên đám mây cho phép các nhà khoa học dữ liệu cộng tác trong các dự án máy học của họ.
5. Quản lý dữ liệu:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn quản lý dữ liệu bao gồm Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Store và Azure Cosmos DB. Azure SQL Data Warehouse là một dịch vụ đám mây được quản lý cung cấp cho doanh nghiệp giải pháp kho dữ liệu có thể mở rộng. Azure Data Lake Store là kho lưu trữ dựa trên đám mây để phân tích dữ liệu lớn. Azure Cosmos DB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu được phân phối toàn cầu mang lại hiệu suất và tính khả dụng cao.
6. Bảo mật:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn bảo mật bao gồm Azure Active Directory, Azure Information Protection và Azure Security Center. Azure Active Directory được sử dụng để xác thực người dùng và cấp quyền truy cập vào tài nguyên. Bảo vệ thông tin Azure được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm như số thẻ tín dụng và số an sinh xã hội. Trung tâm bảo mật Azure được sử dụng để giám sát tính bảo mật của tài nguyên đám mây của bạn.
7. Giá cả:
Azure Synapse cung cấp nhiều tùy chọn giá tùy thuộc vào các tính năng bạn cần và lượng dữ liệu bạn muốn lưu trữ. Dịch vụ này cung cấp mô hình định giá trả theo mức sử dụng cho phép bạn chỉ trả tiền cho những tài nguyên bạn sử dụng.
8. Hỗ trợ:
Azure Synapse cung cấp hỗ trợ 24/7 từ Microsoft. Bạn có thể liên hệ với bộ phận hỗ trợ thông qua cổng Azure, qua điện thoại hoặc qua email.
9. Tài liệu:
Azure Synapse cung cấp tài liệu trực tuyến phong phú bao gồm hướng dẫn, cách thực hiện và tài liệu tham khảo.
10. Cộng đồng:
Azure Synapse có một cộng đồng người dùng tích cực đóng góp vào thành công của dịch vụ. Cộng đồng cung cấp hỗ trợ, tư vấn và đào tạo về cách sử dụng dịch vụ
Case Study ứng dụng Azure Synapse Analytics để phân tích và báo cáo dữ liệu Điểm bán hàng của Kimberly-Clark
Kimberly-Clark là tập đoàn chăm sóc cá nhân đa quốc gia của Mỹ với doanh thu năm 2020 trên 19 tỷ USD.
Nhu cầu của khách hàng / Trình điều khiển doanh nghiệp
Các tổ chức Bán hàng Thương mại và Bán lẻ của Kimberly-Clark gặp khó khăn trong việc tích hợp bộ dữ liệu điểm bán hàng (POS) từ các đối tác kinh doanh kênh của họ. Ngoài ra, do dữ liệu nằm rải rác trên nhiều hệ thống nên người dùng Kimberly-Clark không có nơi duy nhất để đáp ứng nhu cầu phân tích của họ.
Quá trình lựa chọn
Kimberly-Clark đã chọn KPI trên nhiều nhà cung cấp thông qua quy trình RFP nghiêm ngặt. Chuyên môn của KPI về Hadoop, Azure, Power BI cũng như dữ liệu và phân tích nói chung là điểm khác biệt chính của Kimberly-Clark. Ngoài ra, mô hình bờ hỗn hợp của KPI đã giảm thiểu chi phí và rủi ro cho Kimberly-Clark.
KPI dự án
Một giải pháp dựa trên Azure cho dữ liệu POS đến từ các hệ thống nguồn khác nhau. Hệ thống này đã giảm hơn 80% thời gian chạy ETL so với hệ thống trước đây của Kimberly-Clark. Nó cũng giảm hơn 90% thời gian thực hiện báo cáo.
Vì Azure Synapse Analytics là một giải pháp hoàn chỉnh để kết hợp dữ liệu và báo cáo, nên Azure Synapse Analytics là giải pháp hoàn hảo cho các cá nhân khác nhau trong toàn tổ chức. Bởi vì Synapse Studio là một dịch vụ mới, kết hợp khả năng lưu trữ dữ liệu và Spark, KPI đã cung cấp các phương pháp hay nhất và kiến trúc có thể sử dụng lại. KPI cũng tổ chức các hội thảo chuyển giao kiến thức.
Kiến trúc PoC
Lợi ích kinh doanh
- Một nền tảng cộng tác cho các diện mạo khác nhau
- Tối ưu hóa quy trình báo cáo dữ liệu Điểm bán hàng
- Chuẩn hóa dữ liệu
- Xử lý dữ liệu nhanh hơn với Azure Data Factory và Synapse Spark, giúp giảm hơn 80% thời gian tải dữ liệu
- Một kiến trúc hiện đại, có thể mở rộng, tái sử dụng
- Một định dạng phổ quát cho phép tích hợp dễ dàng với các hệ thống xuôi dòng, truy cập bởi các nhà khoa học dữ liệu, cũng như truy cập bởi người dùng kho dữ liệu truyền thống. Định dạng này cũng hỗ trợ tải gia tăng và kích thước thay đổi từ từ
- Một cơ chế đơn giản để báo cáo cả dữ liệu thô và dữ liệu kho dữ liệu
Case Study Ứng dung Azure Synapse Analytics cho tiếp thị
Một số lợi ích của việc sử dụng Synapse để triển khai Báo cáo phân tích tiếp thị bao gồm:
So sánh Azure Data Lake Analytics và đối thủ SAP Analytics Cloud
Khi đánh giá hai giải pháp, người đánh giá nhận thấy Azure Data Lake Analytics dễ sử dụng, thiết lập và quản trị hơn. Nhìn chung, những người đánh giá cũng thích kinh doanh với Azure Data Lake Analytics hơn.
- Những người đánh giá cảm thấy rằng Azure Data Lake Analytics đáp ứng nhu cầu kinh doanh của họ tốt hơn so với SAP Analytics Cloud.
- Khi so sánh chất lượng hỗ trợ sản phẩm đang diễn ra, người đánh giá cảm thấy rằng Azure Data Lake Analytics là tùy chọn ưu tiên.
- Đối với các bản cập nhật tính năng và lộ trình, những người đánh giá của chúng tôi ưu tiên hướng Azure Data Lake Analytics hơn SAP Analytics Cloud.
Nguồn : Internet.
