Azure Analytics
✓ Streaming und Analyse von Daten in Echtzeit
✓ Bewältigen Sie große Datenmengen mit Azure Data Lake
✓ KI und maschinelles Lernen effektiv einsetzen
Als erfahrener Microsoft Partner maximiert HSO den Wert von Azure Analytics für Ihr Unternehmen durch maßgeschneiderte Implementierungen, umfassende Datenintegration und präzise Analysen. Wir bieten strategische Beratung, optimieren Kosten und Leistung und sorgen für den sicheren Umgang mit Daten.
Entfesseln Sie die Power Ihrer Daten mit Azure Analytics Services
Azure Analytics bietet Ihrem Unternehmen eine leistungsstarke Suite für die Datenanalyse und -verwaltung. Die skalierbare Plattform ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen effizient zu erfassen, zu speichern und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und das Beste aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu machen.
Azure Analytics lässt sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten wie Azure Machine Learning, Azure Data Factory und Azure SQL Database integrieren, um umfassende und vielseitige Datenlösungen zu schaffen.
Die Dienste sind hoch skalierbar und können sich an den wachsenden Bedarf Ihres Unternehmens anpassen. Ob es sich um große Datenmengen oder stark variierende Workloads handelt, Azure bietet die nötige Flexibilität und Leistungsfähigkeit.
Azure Analytics-Dienste ermöglichen die Analyse und Verarbeitung von Daten in Echtzeit. Das bedeutet, dass Sie sofortige Einblicke in Ihre Daten erhalten können, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Azure bietet leistungsstarke Tools für fortgeschrittene Analysen, einschließlich maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Business Intelligence, die es Ihnen ermöglichen, tiefere Einblicke aus Ihren Daten zu gewinnen.
Die Funktionen im Überblick
Eine integrierte Analyseplattform, die Data Warehousing und Big Data-Analysen kombiniert. Es ermöglicht die Ausführung von Abfragen über große Datenmengen hinweg mit hoher Geschwindigkeit.
Integrierte Analyse
Azure Synapse Analytics bietet eine einheitliche Plattform für Datenintegration, Data Warehousing und Big Data-Analyse. Dies ermöglicht eine nahtlose Kombination und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten.
Skalierbarkeit und Leistung
Die Plattform unterstützt skalierbare Ressourcen, die je nach Bedarf angepasst werden können. Dies gewährleistet hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen und ermöglicht flexible Anpassungen an die Workload-Anforderungen.
Echtzeit-Analysen
Mit Azure Synapse können Benutzer Echtzeit-Analysen und -Berichte erstellen. Durch integrierte Stream-Analytics und die Möglichkeit zur Verarbeitung von Live-Daten können zeitnahe Entscheidungen getroffen werden.
Kollaboration und Integration
Die Plattform fördert die Zusammenarbeit durch nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten und -Tools sowie durch Unterstützung gängiger Datenanalyse- und Visualisierungswerkzeuge. Dies erleichtert die Teamarbeit und die Integration in bestehende Workflows.
Ein skalierbarer Datenspeicher, der es ermöglicht, große Mengen an unstrukturierten Daten zu speichern und zu analysieren. Der Data Lake kann Daten in ihrem ursprünglichen Format aufnehmen und ist ideal für Big Data-Anwendungen.
Kosteneffiziente Speicherung
Azure Data Lake bietet eine kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen. Durch die Nutzung von Blob-Speicher in Azure können große Datenmengen zu niedrigen Kosten gespeichert werden, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
Hohe Skalierbarkeit
Die Plattform ermöglicht eine nahezu unbegrenzte Skalierung, sodass Daten in jeder Größenordnung verarbeitet und gespeichert werden können. Dies bietet Flexibilität für wachsende Datenanforderungen und große Datenmengen.
Unterstützung für verschiedene Datentypen
Azure Data Lake unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten. Dies erleichtert die Verarbeitung und Analyse von vielfältigen Datenquellen.
Integration mit Azure-Diensten
Die enge Integration von Azure Data Lake mit anderen Azure-Diensten wie Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning und Power BI ermöglicht eine umfassende Datenanalyse und -verarbeitung sowie die Nutzung fortschrittlicher Analysefunktionen.
Ein Service, der die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen vereinfacht. Azure Machine Learning unterstützt den gesamten ML-Lebenszyklus und integriert sich nahtlos in andere Azure-Dienste.
Automatisierte Machine Learning
Azure Machine Learning bietet Funktionen zur Automatisierung des Machine Learning-Prozesses, wie AutoML. Dies ermöglicht es, Modelle schneller zu erstellen und zu optimieren, ohne tiefgehende Fachkenntnisse in Machine Learning zu benötigen.
Skalierbare Infrastruktur
Die Plattform bietet eine flexible und skalierbare Infrastruktur, die es ermöglicht, Machine Learning-Modelle auf einer Vielzahl von Hardwarekonfigurationen zu trainieren, einschließlich GPUs und TPUs, und die Rechenressourcen je nach Bedarf anzupassen.
Integrierte Entwicklungsumgebung
Azure Machine Learning bietet eine umfassende Entwicklungsumgebung mit Tools für Datenvorbereitung, Modelltraining und -bewertung sowie Bereitstellung. Die Integration mit Jupyter Notebooks und Visual Studio Code erleichtert den Entwicklungsprozess.
Einfache Bereitstellung und Verwaltung
Die Plattform ermöglicht eine einfache Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen in der Produktion. Mit Funktionen wie Model Management und Endpoints für Echtzeit-Inferenz können Modelle effizient implementiert und überwacht werden.
Ein Echtzeit-Analyse-Service, der es ermöglicht, Streaming-Daten in Echtzeit zu analysieren. Dies ist besonders nützlich für Szenarien wie IoT (Internet der Dinge), wo Daten kontinuierlich in großen Mengen eingehen.
Echtzeit-Datenverarbeitung
Azure Stream Analytics ermöglicht die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Dies bedeutet, dass Sie sofortige Einblicke und Analysen aus Datenquellen wie IoT-Geräten, Social Media oder Logs erhalten können.
Einfache Integration
Die Plattform lässt sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten wie Azure Event Hubs, Azure IoT Hub und Azure Data Lake integrieren. Dies erleichtert die Erstellung komplexer Daten-Pipelines und die Nutzung der verarbeiteten Daten für weiterführende Analysen oder Aktionen.
Skalierbarkeit
Azure Stream Analytics bietet automatische Skalierung, um den Anforderungen an die Datenverarbeitung gerecht zu werden. Sie können die Leistung je nach Datenvolumen und -komplexität anpassen, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.
Einfache Konfiguration und Verwaltung
Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und vereinfachte Konfiguration für das Erstellen und Verwalten von Stream-Analysen. Dies ermöglicht eine schnelle Implementierung und Überwachung von Echtzeitanalysen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
Ein kollaborativer Big Data-Analyse-Service, der auf Apache Spark basiert. Azure Databricks bietet ein interaktives Arbeitsumfeld für Datenwissenschaftler und Entwickler, um Daten zu analysieren und maschinelles Lernen zu betreiben.
Einheitliche Analytics-Plattform
Azure Databricks bietet eine integrierte Plattform für Datenverarbeitung, Datenanalyse und Machine Learning. Dies ermöglicht es, verschiedene Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben innerhalb einer einzigen Umgebung zu erledigen.
Optimierte Leistung
Azure Databricks nutzt die Apache Spark-Engine, die für ihre hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen bekannt ist. Die Plattform bietet eine optimierte Infrastruktur und Funktionen wie Auto-Scaling, um die Effizienz und Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung zu maximieren.
Einfache Zusammenarbeit
Die Plattform fördert die Zusammenarbeit durch integrierte Werkzeuge wie Notebooks und Dashboards. Teams können gemeinsam an Projekten arbeiten, Daten visualisieren und Ergebnisse direkt teilen, was die Effizienz und Teamarbeit verbessert.
Nahtlose Integration mit Azure-Diensten
Azure Databricks lässt sich problemlos in andere Azure-Dienste integrieren, wie Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics und Power BI. Dies ermöglicht eine umfassende Datenverarbeitung und -analyse sowie eine einfache Nutzung der verarbeiteten Daten für weiterführende Analysen und Visualisierungen.
Ein Business-Analytics-Dienst, der es ermöglicht, Daten zu visualisieren und interaktive Dashboards zu erstellen. Power BI kann sich direkt mit Azure-Diensten verbinden, um Daten in Echtzeit zu analysieren und zu präsentieren.
Interaktive Dashboards und Berichte
Power BI ermöglicht die Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte, die es Nutzern ermöglichen, Daten visuell zu erkunden und tiefere Einblicke durch Drill-Downs und Filteroptionen zu erhalten. Dies unterstützt datengestützte Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Einfache Datenintegration
Power BI bietet nahtlose Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Excel, SQL-Datenbanken, Cloud-Diensten und Web-Daten. Diese Flexibilität erleichtert die Zusammenführung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
Benutzerfreundlichkeit
Die Plattform zeichnet sich durch eine benutzerfreundliche Oberfläche aus, die auch ohne tiefgehende technische Kenntnisse leicht zu bedienen ist. Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Visualisierungen vereinfachen die Erstellung und Anpassung von Berichten.
Kollaboration und Freigabe
Power BI ermöglicht es Nutzern, Berichte und Dashboards einfach zu teilen und gemeinsam zu nutzen. Die Integration mit Microsoft Teams und SharePoint erleichtert die Zusammenarbeit im Team und die Verbreitung von Analyseergebnissen innerhalb der Organisation.
Ein Dienst zur Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines. Azure Data Factory ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen und das Laden in Azure-Datenservices.
Ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst, der es ermöglicht, Open-Source-Frameworks wie Hadoop, Spark, Hive, Kafka und andere zu nutzen. HDInsight ist ideal für Big Data-Analysen und maschinelles Lernen.
Vollständig verwalteter Dienst
Azure HDInsight ist ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst, der die Verwaltung und Wartung der Infrastruktur übernimmt. Dies reduziert den Aufwand für die Systemadministration und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Datenanalyse und -verarbeitung zu konzentrieren.
Unterstützung für mehrere Open-Source-Technologien
Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Open-Source-Technologien wie Hadoop, Spark, Hive, HBase und Kafka. Dies bietet Flexibilität bei der Auswahl der besten Werkzeuge für Ihre spezifischen Datenverarbeitungs- und Analysebedürfnisse.
Skalierbarkeit und Elastizität
Azure HDInsight ermöglicht eine einfache Skalierung der Rechenressourcen je nach Bedarf. Sie können Cluster in der Größe anpassen, um mit großen Datenmengen umzugehen, und nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen.
Nahtlose Integration mit Azure-Diensten
HDInsight integriert sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Lake, Azure Blob Storage und Power BI. Dies erleichtert die Erstellung umfassender Datenpipelines und die Nutzung der Daten für weiterführende Analysen und Visualisierungen.
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