Azure Synapse Analytics: Leitfaden für die Nutzung

*Mit der Unterstützung von Eduardo Matallanas.

In dem Maße, in dem Daten in der Geschäftswelt immer wichtiger werden, gewinnen auch die Werkzeuge zu ihrer Verwaltung und Analyse an Bedeutung. Dies ist der Fall bei Microsoft’s Azure Synapse, das verschiedene Datenmanagement- und Speicheroptionen integriert, um Business Intelligence bei der Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten oder der Verbesserung von Unternehmensprozessen zu unterstützen.

Was ist Azure Synapse?

Azure Synapse Analytics ist ein vielseitiges Tool von Microsoft: Es dient der Aufnahme, Speicherung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. Im Rahmen dieses Dienstes werden all diese Informationen analysiert, um Auswirkungen auf die verschiedenen Geschäftsprozesse zu haben und das Unternehmen wachsen zu lassen. Da ein Teil der Informationen innerhalb des Dienstes verarbeitet wird, können sie außerdem dazu verwendet werden, ihren Wert in Diensten für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen weiter zu steigern.

Nach Angaben von Microsoft liefert Azure Analytics Erkenntnisse bis zu 380 % schneller und zu 49 % niedrigeren Kosten als andere Cloud-Anbieter. Darüber hinaus können wir dank der ständigen Verbesserung des Produkts die neuesten Entwicklungen finden und das immer mit einer transparenten Verwaltung, so dass sich der Nutzer nur um seine Daten kümmern muss.

Azure Synapse enthält eine Reihe von Tools, die es dem Nutzer ermöglichen, jede Art von Operation an den Daten schnell und einfach durchzuführen. Es bietet Verbindungen für verschiedene Datenquellen und -herkünfte. Darüber hinaus können Sie dank der Einbindung folgender Funktionen das Beste daraus machen:

• SQL zur Speicherung von Geschäftsdaten
• Spark zur Verbesserung der Leistung von Big-Data-Analyseanwendungen.
• Data Explorerfür die Analyse von Zeitreihen und Protokollinformationen.
• Spark für die Verbesserung der Leistung von Big-Data-Analyseanwendungen.

Es enthält Pipelines, die bei der Datenintegration helfen und ETL/ELT-Prozesse erleichtern. Außerdem bietet es zahlreiche Integrationen mit anderen Azure-Diensten wie Power BI, CosmosDB und AzureML.

Wann sollte Azure Synapse Analytics verwendet werden

Einige mögliche Anwendungen von Azure Synapse, die von Microsoft vorgeschlagen werden, sind:

• Sie können die Produktivität von Fabriken verbessern, indem sie Daten analysieren, die an einem einzigen Ort konzentriert sind, mit einem vollständigen Überblick über die Lieferkette.
• Alle diese Daten können an einem einzigen Ort gespeichert werden, mit einem vollständigen Überblick über die Lieferkette.
• Die Speicherung von Patientendaten bleibt ein Problem, aber Lösungen wie Synapse können Patientendaten mit Krankheitssymptomen verknüpfen und eine Behandlung empfehlen.
• Kundendaten können in Echtzeit analysiert werden, um die Kundenbetreuung zu verbessern und ihnen jederzeit die erforderliche Hilfe zukommen zu lassen.
• Eines der Probleme in diesem Sektor ist der Betrug, der mit Kundengeldern geschehen kann. Synapse ist eine Anwendung, die Betrug auf Kundenkonten durch automatische und kontinuierliche Überwachung der Daten sofort aufdeckt.

Architektur von Azure Synapse

Datenbankvorlagen

Sie helfen dabei, Unternehmensdaten einfacher und schneller zu „modellieren“. Diese Vorlagen haben branchenspezifische Schemata mit Tabellen, Spalten und Beziehungen zu operativen, kommerziellen oder transaktionalen Daten. Darüber hinaus sind sie für verschiedene Branchen angepasst: Banken, Versicherungen, Einzelhandel…

Laut Santosh Balasubramanian, Product Management Leadership für Azure Synapse Analytics bei Microsoft, gehören zu den Vorteilen von Datenbankvorlagen:

• Beschleunigen Sie die Zeit bis zur Erkenntnis auf der Grundlage spezifischer Schemata für verschiedene Branchen
• Identifizieren Sie Möglichkeiten im aktuellen Datenmodell des Unternehmens.
• Daten vereinheitlichen und von einem einzigen Ort aus abfragen (Synapse Studio).
• Erstellen Sie einen wohlgeformten Data Lake, bereit für Analysen im großen Maßstab.
• Mit Azure Machine Learning und Azure Cognitive Services können Sie Ihren Daten mehr Wert verleihen.
• Einfache Entwicklung von Berichten mit Power BI.

Sobald die Datenbankvorlage ausgewählt ist, wird ein Editor aufgerufen, in dem Tabellen, Spalten oder Beziehungen konfiguriert werden. Mit Hilfe von Datenkonnektoren (Azure Synapse verfügt über mehr als 90 integrierte Konnektoren zur Übernahme von Daten aus SaaS-Anwendungen) können Sie beliebige Quellen direkt in Ihre Datenbank laden. Von dort aus werden verschiedene Erkenntnisse oder Analysen auf der Grundlage von Modellen des maschinellen Lernens ausgearbeitet, um Schlussfolgerungen zu erhalten, die dem Unternehmen helfen.

Zu den Komponenten, die zu dieser Umgebung gehören, gehören die folgenden:

Synapse Studio

Synapse Studio ist der Arbeitsbereich für die schnelle und übersichtliche Erstellung von Datenanalyselösungen. Es verwaltet nach eigenen Angaben die „Vorbereitung, Verwaltung, Erforschung und Speicherung von Daten, Big Data und künstlicher Intelligenz“. Die Schnittstelle basiert auf dem Versuch, einen Mehrwert zu bieten, indem die Person von einem bestimmten technischen Wissen abstrahiert wird, um die Nutzung durch eine No-Code-Umgebung zu erleichtern.

Synapse SQL

Synapse SQL bietet ein T-SQL-Abfragesystem für die Datenspeicherung und -visualisierung, das die Möglichkeiten von Echtzeit- und Machine-Learning-Szenarien erweitert.
Azure Synapse Pathway

Azure Synapse Pathway ist das Tool zur Migration verschiedener Datenbanken, sowohl lokal als auchcloud, zu Azure Synapse Analytics. Dieses Tool hilft, den Code-Übersetzungsprozess zu vereinfachen: in nur wenigen Minuten, ohne manuelles Umschreiben, können Sie es mit Tausenden von Zeilen tun.

Sicherheit in Azure Synapse Analytics

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Die Sicherheit in Azure Synapse Analytics ist ein wichtiger und sehr prominenter Teil, der dem Produkt einen vollständigen Überblick gibt. Das Tool verfügt über ein automatisches System zur Erkennung von Bedrohungen und zur Verschlüsselung von Daten, das ständig in Betrieb ist und beispielsweise Spalten und versteckte Daten in Echtzeit automatisch verschlüsselt. Darüber hinaus gibt es Manipulationswarnungen. Darüber hinaus werden auch die Backups automatisiert.

Azure SQL vs. Azure Synapse

Microsoft selbst stellt klar, dass „das, was Azure Synapse Analytics (früher SQL DW) genannt wurde, jetzt eine dedizierte SQL-Gruppe (früher SQL Data Warehouse) in Azure Portal ist“. Mit anderen Worten: Diejenigen, die den Namen „Azure SQL Data Warehouse“ verwenden oder kennen, können das Tool weiterhin nutzen und die Vorteile der in Azure Synapse Analytics integrierten Dienstprogramme nutzen.

Denken Sie, dass Azure Synapse das Richtige für Ihr Unternehmen ist?
Azure Synapse ist aufgrund seiner Integrationsmöglichkeiten und Vielseitigkeit gut geeignet, um datenbezogene Geschäftsprozesse abzudecken, von der Aufnahme bis zur Analyse. Die besondere Sorgfalt bei der Sicherheit (vom Schutz der Daten selbst bis hin zur automatischen Erstellung von Sicherungskopien) macht es außerdem zu einem Tool, mit dem Sie komplizierte und langwierige Prozesse vergessen können, die damit automatisch gelöst werden.

Wenn Sie Ihre Geschäftsstrategie rund um Daten definieren wollen, sollten Sie unser Webinar „Azure Synapse Analytics und KI“ nicht verpassen, in dem wir zeigen, wie Azure Synapse Analytics uns hilft, unsere Probleme zu lösen und unser Geschäft durch die richtige Verwaltung und Steuerung von Daten zu fördern.

Bei Plain Concepts haben wir die Analytics on Microsoft Azure Advanced Specialization-Zertifizierung, die uns dazu qualifiziert, Sie mit maßgeschneiderten Analytics-Lösungen in Azure Synapse Analytics zu unterstützen. Sprechen Sie uns an: Gemeinsam werden wir den größten Nutzen aus Ihren Daten ziehen.