Azure Erweiterte Analytik-Erweiterung

Entdecken Sie verborgene Erkenntnisse aus unterschiedlichen Daten, verbessern Sie die Entscheidungsfindung, optimieren Sie Prozesse, verbessern Sie das Kundenerlebnis und treiben Sie Innovationen mit fortschrittlicher Analytik auf Azure voran.

Herkömmliche deskriptive Analysen können wertvolle Einblicke in vergangene Ereignisse liefern. Sie haben jedoch ihre Grenzen, wenn es darum geht, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, Kausalitäten zu erklären, ein umfassendes Verständnis komplexer Systeme zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen zu geben. Um diese Einschränkungen zu überwinden, müssen Unternehmen möglicherweise fortschrittlichere Analysetechniken einsetzen, wie z.B. prädiktive oder präskriptive Analysen.

Die Umstellung auf einen prädiktiven Ansatz unter Verwendung fortschrittlicher Analysen kann sich erheblich auf verschiedene Aspekte Ihres Unternehmens auswirken, wie z.B. die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Optimierung der Lieferkettenabläufe, die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und vieles mehr. Ein umfassendes Verständnis des Potenzials fortschrittlicher Analyseverfahren und deren Anwendung auf Ihre individuellen geschäftlichen Herausforderungen ist unerlässlich. Mit der richtigen Herangehensweise kann Ihnen die fortschrittliche Analytik die richtigen Erkenntnisse liefern, um der Zeit voraus zu sein und den Geschäftserfolg zu fördern.

Warum sollten Sie Azure Advanced Analytics nutzen?

Azure Advanced Analytics kann Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Risiken zu minimieren.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Mit fortschrittlicher Analytik können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, um datengestützte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen zu verbessern und ihre allgemeine Unternehmensleistung zu steigern.

Gesteigerte Effizienz

Erweiterte Analysen können Unternehmen dabei helfen, Prozesse zu automatisieren und Ineffizienzen in ihren Abläufen zu erkennen. Dies kann ihnen helfen, ihre Arbeitsabläufe zu rationalisieren und Kosten zu senken.

Wettbewerbsvorteil

Erweiterte Analysen können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihnen Einblicke verschaffen, die ihre Konkurrenten möglicherweise nicht haben. Dies kann ihnen helfen, bessere strategische Entscheidungen zu treffen und der Zeit voraus zu sein.

Bessere Kundenerfahrungen

Erweiterte Analysen können Unternehmen helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen. Dies kann ihnen helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen besser auf die Erwartungen ihrer Kunden abzustimmen und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

Besseres Risikomanagement

Fortschrittliche Analysen können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken zu erkennen und sie zu mindern, bevor sie zu großen Problemen werden. Dies kann ihnen helfen, kostspielige Fehler zu vermeiden und den langfristigen Erfolg ihres Unternehmens zu sichern.

Höheres Innovationspotenzial

Fortschrittliche Analysen erleichtern es Unternehmen, Innovationen voranzutreiben, Rechenanforderungen zu erfüllen, skalierbare Big Data-Verarbeitungstools einzusetzen und sofort einsetzbare Daten-Streaming-Funktionen zu nutzen.

Ausgewählte Erfolgsgeschichten

Azure Advanced Analytics Anwendungsfall

Adastra unterstützt Ihr Unternehmen in allen Phasen und vermittelt das erforderliche Wissen, um Ihre Azure-Analytics-Lösung zu unterstützen. Als Gold Microsoft Partner können Sie auf unser umfangreiches Fachwissen zurückgreifen und sich von uns bei der Planung, dem Aufbau und der Wartung Ihrer Umstellung auf Azure Advanced Analytics unterstützen lassen. In diesem Fall von Azure Advanced Analytics empfiehlt Adastra die Verwendung von Azure Synapse Analytics und folgt den unten aufgeführten Azure Cloud-Datenzonen:

  • Daten, die in einer Quellschemastruktur ohne Transformation gespeichert sind
  • Unterschiedliche Formate für die Datenspeicherung (Parquet, SQL, csv, orc, dat, json, XML, …)
  • Geringer Aufwand bei der Implementierung
  • Zugriff durch IT-Fachleute

  • Daten, die in einer Quellschemastruktur mit begrenzter Transformation gespeichert sind
  • Gemeinsames Format für die Datenspeicherung, d.h. Parquet, SQL
  • In Data Lake/Delta Lake gespeicherte Daten.
  • Geringer Aufwand bei der Implementierung
  • Zugriff durch IT-Experten/Datenanalysten/Datenwissenschaftler

  • In einem Unternehmensmodell-Schema gespeicherte Daten mit erheblicher Integration/Transformation
  • Gemeinsames Format für die Datenspeicherung, d.h. Parquet, SQL
  • In einer Delta Lake/SQL-Tabelle gespeicherte Daten
  • Hoher Aufwand bei der Implementierung
  • Zugriff durch IT-Experten/Datenanalysten/Datenwissenschaftler

  • Daten, die in einem BI-Modellschema gespeichert sind, das auf sich selbst ausgerichtet ist–Service-Analysen, nach Themenbereich
  • Gemeinsames Format für die Datenspeicherung, d.h. SQL (physisch), Ansicht (logisch), tabellarisch (Optionen)
  • In einem BI-Modell gespeicherte Daten
  • Mittlerer Aufwand für die Implementierung
  • Zugriff durch Business-Analysten

Ansatz für Azure Advanced Analytics

Der Ansatz von Adastra für Azure Advanced Analytics umfasst die Definition des Geschäftsproblems, die Erfassung und Aufbereitung von Daten, die Auswahl eines Analysetools sowie die Erstellung, Validierung, Prüfung und Bereitstellung von Analysemodellen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen fortschrittliche Analysen nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Unternehmensleistung zu verbessern.

01

Definieren Sie das Geschäftsproblem

Identifizieren Sie das spezifische Geschäftsproblem oder den Anwendungsfall, den Sie mit fortschrittlichen Analysen zu lösen versuchen. Das kann alles sein, von der Verbesserung der Kundenbindung bis zur Senkung der Lieferkettenkosten. Es ist wichtig, die geschäftlichen Anforderungen und Prozesse zu priorisieren, um ein High-Level-Lösungsdesign zu erstellen.

02

Daten sammeln und vorbereiten

Sammeln Sie die Daten, die Sie für die Analyse benötigen, und stellen Sie sicher, dass sie sauber und richtig formatiert sind. Dazu gehören Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Sensoren. Es ist wichtig, dass die von Ihnen verwendeten Daten genau, zuverlässig und vollständig sind.

03

Technologie und Integration etablieren

Wählen Sie ein geeignetes Analysetool, um die Analyse durchzuführen und die Technologieauswahl zu validieren. Azure bietet verschiedene Analysetools wie Azure Machine Learning, Azure Databricks und Azure Synapse Analytics. Je nach dem spezifischen Geschäftsproblem müssen Sie möglicherweise verschiedene Tools oder eine Kombination von Tools wählen.

04

Erstellen von Analysemodellen

Verwenden Sie das Analysetool, um Modelle zu erstellen, die die Daten analysieren und Erkenntnisse liefern können. Dies kann die Auswahl eines geeigneten Algorithmus, die Festlegung von Parametern und die Abstimmung des Modells beinhalten, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Führen Sie Überprüfungen des Plattformdesigns durch. Entwickeln Sie Lösungen, implementieren Sie User Stories und bereiten Sie Schulungsmaterialien vor.

05

Modelle validieren und testen

Validieren Sie die Modelle, indem Sie sie anhand historischer Daten testen, sie mit anderen Modellen vergleichen und Experimente durchführen, um sicherzustellen, dass sie genau und zuverlässig sind. Es ist wichtig, dass Sie sicherstellen, dass die von Ihnen erstellten Modelle valide und zuverlässig sind, bevor Sie zum nächsten Schritt übergehen.

06

Bereitstellen und Überwachen

Setzen Sie die Modelle in einer Produktionsumgebung ein und überwachen Sie ihre Leistung. Dazu gehört die Überwachung der Dateneingaben und -ausgaben und die Analyse der Ergebnisse der Modelle. Es ist wichtig, die Modelle weiterhin zu überwachen und bei Bedarf anzupassen, um ihre kontinuierliche Genauigkeit und Wirksamkeit zu gewährleisten.

Häufig gestellte Fragen

Advanced Analytics geht über die historische Berichterstattung und Datenaggregation der traditionellen Business Intelligence hinaus und nutzt mathematische, probabilistische und statistische Modellierungstechniken, um eine vorausschauende Verarbeitung und automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Apache Spark ist ein paralleles Verarbeitungsframework, das die In-Memory-Verarbeitung unterstützt, um die Leistung von Big Data-Analyseanwendungen zu steigern. Apache Spark in Azure Synapse Analytics ist eine von Microsofts Implementierungen von Apache Spark in der Cloud.

Vorteile von Apache Spark in Azure Synapse Analytics:

  • Geschwindigkeit und Effizienz
  • Leichtigkeit der Erstellung
  • Benutzerfreundlichkeit
  • Vorinstallierte Bibliotheken für maschinelles Lernen, Datenanalyse und Visualisierung
  • Skalierbarkeit

Bringen Sie alle Ihre strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in Azure Data Lake Storage zusammen und verwenden Sie dann Apache Spark-Pools, um Ihre strukturlosen Daten zu bereinigen und zu transformieren. Sie können die Daten dann in Power BI abfragen oder die Erkenntnisse aus Ihren Apache Spark-Pools in Azure Cosmos DB übernehmen, um sie über Web- und mobile Anwendungen zugänglich zu machen.

Datentechnik

Apache Spark enthält viele Sprachfunktionen zur Unterstützung der Aufbereitung und Verarbeitung großer Datenmengen, damit diese wertvoller werden und dann von anderen Diensten innerhalb von Azure Synapse Analytics genutzt werden können. Es stehen mehrere Sprachen zur Verfügung, aus denen Sie je nach Ihren aktuellen Kenntnissen/Präferenzen/Typ des Anwendungsfalls wählen können. Dazu gehören C#, Scala, PySpark, Spark SQL und R.

Maschinelles Lernen

MLlib ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf Spark aufbaut und die Sie direkt aus einem Spark-Pool in Azure Synapse Analytics verwenden können. Zu den Spark-Pools gehört auch Anaconda, eine Python-Distribution, die eine Vielzahl von Bibliotheken und Paketen für Data Science und maschinelles Lernen bereitstellt.

Streaming

Spark in Synapse unterstützt das strukturierte Streaming von Spark; Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie die unterstützte Version ausführen. Streaming-Prozesse laufen normalerweise rund um die Uhr und müssen überwacht und neu gestartet werden, wenn Fehler auftreten oder Wartungsarbeiten erforderlich sind.

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