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Modern Data Warehousing

La soluzione Microsoft per il Modern Data Warehousing

Enterprise data warehouse, big data e advance analytics integrati in unica piattaforma su Azure

Azure Synapse Analytics è la piattaforma abilitante per soddisfare a 360 gradi le moderne esigenze di analisi dei dati delle aziende:

  • Analisi Descrittiva: “Cosa sta succedendo nella mia attività?” Per rispondere a questa domanda viene in genere implementato un Data Warehouse.
  • Analisi Diagnostica: “Perché sta accadendo?” Rispondere a questa domanda in genere comporta una ricerca più ampia sul patrimonio dati per trovare più dati a supporto di questo tipo di analisi.
  • Analisi Predittiva: “Cosa succederà probabilmente in futuro in base alle tendenze e ai modelli precedenti?” Rispondere a questa domanda comporta l’integrazione di modelli ML
  • Analisi Prescrittiva: “Cosa dovrei fare?” Questo tipo di analisi esamina l’esecuzione di azioni basate sull’analisi dei dati in realtime o near realtime, utilizzando i modelli dell’analisi predittiva.

Modern Data Warehousing

Con Azure Synapse Analytics, Microsoft integra in un unico tool, con una user experience unificata, le funzionalità di:

  • data integration (ingestion, data preparation, data transformation, batch e near realtime)
  • enterprise data warehousing e big data (archiviazione ed elaborazione di dati strutturati, semistrutturati, non strutturati con volumi dal MB a PB)
  • advanced analytics (Machine Learning, e Deep Learning)
  • presentation (dashboard Power BI)
  • monitoring
  • management
  • security

in parte integrando al suo interno ed evolvendo componenti esistenti della piattaforma Azure (es Azure Data Factory, Azure SQL Data Warehouse, Azure Databricks/Spark e Azure Data Lake) in parte abilitando una completa integrazione con componenti quali Power BI, Azure machine Learning, Azure Cosmos DB, Azure Data Explorer, Dataverse.

Modern Data Warehousing 2

Azure Synapse Analytics

L’adozione di Azure Synapse Analytycs consentirà alle aziende di disporre di un unico tool in grado di coprire le attuali e future esigenze di archiviazione, analisi e presentazione dei propri dati preservando gli investimenti in termini di risorse e competenze.

Grazie anche ad un sistema di costi modulare le aziende potranno iniziare gradualmente il loro percorso con le funzionalità data warehouse tradizionale su dati strutturati, migrando gli attuali data warehouse on premise nel cloud Azure, sfruttando le potenzialità di elaborazione e scalabilità del Dedicated SQL Poll (Massive Parellel Processing Engine)

Parallelamente potranno archiviare in uno storage virtualmente infinito e a basso costo (Data Lake Storage) tutti quei dati aziendali che al momento non sono in grado analizzare ma che rappresentano un patrimonio da cui estrarre in futuro contenuti informativi e analitici (es, file di testo generati dalle macchine industriali, serie temporali generate da sensori, log di sistemi, e-mail, documenti, foto, video, audio ecc).

Mediante l’integrazione di modelli di Machine Learning applicati all’analisi dei dati potranno gradualmente intraprendere il percorso di evoluzione delle proprie capacità advanced analytics (Analisi diagnostica, predittiva e prescrittiva), es: anomaly detection, demand planning, recommendation, customer segmentation, sentiment analysis.

Azure Synapse Analytics offre diverse possibilità per l’integrazione di capacità machine learning sia tramite le funzionalità Apache Spark integrate nella piattaforma, sia mediante l’integrazione con Azure Machine Learning.

Le tecnologie di Artificial Intelligence potranno anche essere utilizzate per estrarre ed interpretare informazioni da documenti ed e-mail (es. identificazione di parole chiave, interpretazione del testo, traduzione, analisi del sentiment, estrazione di coppie chiave valore: es numero di fattura, numero d’ordine), da file audio (es. trascrizione), da foto (es. analisi descrittiva, identificazione di soggetti) che potranno essere messi in relazione con il resto del patrimonio dati aziendale.

Azure Synapse Analytics consente di integrare servizi AI Azure Cognitive Services quali

  • Anomaly Detector: per l’identificazione di anomalie in serie temporali
  • Text Analytics: per la Sentiment Analysis, identificazione della lingua, identificazione di dati sensibili e frasi chiave
  • Form Recognizer: per estrazione di dati da documenti, scontrini, fatture e documenti di identità
  • Translator: per l’identificazione della lingua e la traduzione
  • Computer Vision: per la classificazione di immagini
  • Face: per il riconoscimento di volti

In conclusione, con Azure Synapse Analytics Microsoft introduce una soluzione che integra in un unico strumento modulare funzionalità enterprise data warehouse tradizionali, big data e advance analytics, consentendo alle aziende di intraprendere un percorso graduale, salvaguardando gli investimenti e contenendo i costi.

Di seguito alcuni link di riferimento:

https://azure.microsoft.com/en-us/services/synapse-analytics/

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/overview-what-is

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