Azure Synapse
leistungsstarke und flexible Datenanalyseplattform
Einführung: Was ist Azure Synapse?
Azure Synapse Analytics – so der vollständige Name - ist ein integrierter Unternehmensanalysedienst von Microsoft, der Data Warehousing und Big-Data-Analysen vereint. Er ermöglicht Unternehmen, ihre Daten aus beliebigen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt Dashboarding?
Als Datenanalyseplattform bietet Azure Synapse Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, hierzu gehören beispielsweise:
- Effizienzsteigerung: Azure Synapse ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenanalysen zu zentralisieren und zu automatisieren. Dadurch können sie ihre Datenbestände schneller und effizienter analysieren sowie Erkenntnisse gewinnen.
- Kosteneinsparungen: Azure Synapse ist ein skalierbarer Dienst, der Unternehmen nur für die von ihnen genutzten Ressourcen in Rechnung stellt. Dadurch können Unternehmen möglicherweise ihre Kosten für die Datenanalyse senken.
- Flexibilität: Azure Synapse unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Analysemethoden. Dadurch können Unternehmen ihre Datenanalysen an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen.
Hauptfunktionen: Was kann Azure Synapse?
Die Plattform setzt sich aus diversen Diensten zusammen und bietet flexible Einsatzmöglichkeiten. So können Unternehmen abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall die passende Architektur für die Datenauswertung festlegen (siehe Abbildung).
Aufbau und Dienste von Microsoft Azure Synapse Analytics (Quelle: Microsoft)
Auf dieser Basis bietet Azure Synapse eine Reihe von Funktionen, die Unternehmen bei der Datenanalyse unterstützen, darunter:
- Data Warehousing: dedizierte SQL-Pools für die Analyse von strukturierten Daten
- Big-Data-Analysen: Unterstützung von Apache Spark für die Analyse von unstrukturierten und semistrukturierten Daten
- Datenintegration: Pipelines für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
- Datenvisualisierung: Azure Synapse bietet zudem eine Reihe von Tools für die Visualisierung von Daten und lässt sich auch zur Visualisierung mit Power BI verknüpfen.
Allgemeine Herausforderungen: Worauf ist bei Azure Synapse zu achten?
Bei der Einführung einer Datenanalyseplattform wie Azure Synapse stellen sich für Unternehmen grundsätzlich einige Herausforderungen. Hierzu gehören beispielsweise:
- Datenqualität: Die Qualität der Daten ist für die Genauigkeit der Analyseergebnisse entscheidend. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre Daten sauber und konsistent sind.
- Datensicherheit: Unternehmen müssen ihre Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch schützen.
- Data Governance: Unternehmen müssen Prozesse und Richtlinien für die Verwaltung ihrer Daten einführen.
Technologische Herausforderungen: Was ist IT-seitig rund um Azure Synapse sicherzustellen?
Bei der Einführung von Azure Synapse sollten IT-Abteilungen von Unternehmen auf folgende Punkte achten:
- Skalierbarkeit: Azure Synapse ist ein skalierbarer Dienst, der Unternehmen die Möglichkeit bietet, ihre Datenanalyseinfrastruktur an ihren Bedarf anzupassen. IT-Abteilungen müssen daher sicherstellen, dass ihre Infrastruktur die Anforderungen von Azure Synapse erfüllt.
- Sicherheit: Azure Synapse bietet eine Reihe von Sicherheitsfunktionen. IT-Abteilungen müssen diese Funktionen jedoch an die individuellen Bedürfnisse ihres Unternehmens anpassen.
- Verwaltung: Azure Synapse verfügt über zahlreiche Verwaltungsfunktionen. IT-Abteilungen müssen dafür sorgen, dass sie diese Funktionen effektiv nutzen, um die Leistung und Verfügbarkeit der Plattform zu gewährleisten.
Anwendung: Wie erstellt man ein Dashboard?
Ein Dashboard zu erstellen, kann eine komplexe Aufgabe sein, je nachdem, welche Daten darzustellen sind und wie detailliert die Informationen sein sollen. Zu den grundlegenden Schritten bei der Erstellung eines Dashboards gehören:
- Zielsetzung und Planung: Vor der Erstellung eines Dashboards ist zu überlegen, welche Informationen darzustellen sind und welchen Zweck das Dashboard erfüllen soll. Dies hilft, den Umfang und die Art der Daten zu bestimmen, die erforderlich sind.
- Datenquellen identifizieren: Nachdem die Ziele definiert sind, ist zu klären, woher die Daten bezogen werden können. Dies könnten Datenbanken, APIs, Excel-Dateien oder andere Quellen sein.
- Daten aufbereiten: Oft sind die gesammelten Daten nicht direkt für ein Dashboard geeignet. Sie sind möglicherweise zu bereinigen, zu filtern oder zu transformieren, um sie in einem Dashboard darzustellen.
- Dashboard-Design: Es ist zu entscheiden, wie das Dashboard aussehen soll. Dies beinhaltet die Auswahl von Diagrammtypen, Farbschemata und Layouts. Es ist wichtig, dass das Design benutzerfreundlich und leicht verständlich ist.
- Implementierung und Test: Nun gilt es, das Dashboard unter Verwendung von Dashboarding-Tools wie beispielsweise Microsoft Power BI umzusetzen und zu testen, ob es die gewünschten Informationen liefert.
Die Erstellung eines Dashboards ist ein fortlaufender Prozess. Das Dashboard ist entsprechend regelmäßig zu aktualisieren und anzupassen, um sicherzustellen, dass es weiterhin relevante und genaue Informationen liefert.
Allgemeine Herausforderungen: Worauf gilt es beim Dashboarding zu achten?
Bei der Implementierung von Dashboarding gilt es eine ausreichende Datenqualität sicherzustellen, da sie für die Genauigkeit von Dashboards entscheidend ist. Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Zudem sollte der Zugriff nur autorisierten Benutzern möglich sein. Der Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff ist von größter Bedeutung. Darüber hinaus gilt es, ein geeignetes Dashboard-Design zu finden. Dashboards sollten so gestaltet sein, dass sie leicht verständlich und zu bedienen sind.
Technologische Herausforderungen: Was muss die IT für das Dashboarding leisten?
Für die IT ergeben sich aus dem Einsatz von Dashboards primär folgende Herausforderungen:
- Datenintegration: Dashboards erfordern die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
- Skalierbarkeit: Dashboards müssen mit wachsenden Datenmengen umgehen können.
- Performance: Die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit von Dashboards sind entscheidend für die Benutzererfahrung.
- Datensicherheit: Dashboards müssen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
Zielgruppen und Einsatzbereiche in Unternehmen: Für wen lohnt sich der Einsatz von Azure Synapse?
Der Einsatz von Analyseplattformen wie Azure Synapse ist in einer Vielzahl von Unternehmen sinnvoll, die ihre Datenanalyse- und Business-Intelligence-Möglichkeiten verbessern möchten. Es eignet sich insbesondere für Unternehmen, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten müssen, ihre Datenanalyseinfrastruktur skalieren und ihre Datenanalysekosten senken möchten. Denkbar sind beispielsweise folgenden Einsatzmöglichkeiten:
- Hersteller: Analyse von Produktionsdaten, Kundendaten und Vertriebsdaten
- Finanzdienstleister: Analyse von Finanzdaten, Kundendaten und Risikodaten
- Einzelhändler: Analyse von Verkaufsdaten, Kundendaten und Marketingdaten
- Dienstleistungsunternehmen: Analyse von Kundendaten, Servicedaten und Produktdaten
Implementierung
Die Implementierung von Azure Synapse kann in zwei Phasen unterteilt werden:
- Planung: In dieser Phase müssen Unternehmen ihre Datenquellen, Analyseziele und Budgets definieren.
- Implementierung: In dieser Phase müssen Unternehmen die Azure Synapse-Plattform bereitstellen und ihre Daten importieren.
Microsoft bietet eine Reihe von Ressourcen und Tools zur Unterstützung der Implementierung von Azure Synapse.
