超高速の分析により、ビッグデータの計り知れない力が解き放たれます

私たちの体は驚くべきシステムで構成されており、健康なときは、私たちを生かし続け、環境刺激に適切に反応するという共通の目標に向かってシームレスに機能します. 私たちの感覚はさまざまな情報を脳に送り込み、残りは神経系が処理します。 電気神経インパルスの伝達部位はシナプスと呼ばれ、さまざまなシステムを接続し、迅速な洞察と意思決定を可能にする、私たちの体の重要な要素です.

Microsoft がその言葉を口にするのは当然のことです シナプス Azure Synapse Analytics は、超高速分析を可能にするベンダーの主力データベース プラットフォームです。 Synapse は完全な分析エコシステムであり、大量の入力を迅速に処理し、脳のシナプスのようにデータを洞察に変えることができます。

多くの組織は、歴史的に Microsoft の SQL Server データ プラットフォームをデータ ウェアハウスに使用してきました。 これは、アプリケーション データベースとデータ ウェアハウスの両方をホストするための信頼できる信頼できるプラットフォームです。 多くの点で、SQL Server はデータベース プラットフォームの Land Rover です。 一方、Synapse は分析世界のフェラーリであり、分析ワークロード専用に設計されています。

ほとんどの従来のデータ ウェアハウスでは、データ エンジニアリング チームは、すべてかなり固定された形式の行と列で構成された構造化データを処理していました。 最近では、構造化データ、ドキュメント、Web アプリケーション API、さまざまなデバイスやセンサーからのストリーム、さまざまなソースからのテキスト ファイルなど、さまざまなデータ ソースがあります。 SQL Server などのプラットフォームが取り込みを管理するのが必ずしも容易ではない、まったく新しいデータ ファミリがあります。これが Synapse の位置付けです。 Synapse は、さまざまなコネクタを備えた Synapse Pipelines を使用して、多種多様なデータ形式を取り込みます。 さらに、Synapse に組み込まれている Spark エンジンは、Python などの言語を使用して、PDF ファイルやビデオ ファイルなどのより複雑なソース タイプを取り込むこともできます。

Synapse プラットフォームは、さまざまな種類のデータを処理するだけでなく、従来の分析と機械学習などの高度な分析の両方に使用できます。 従来のデータ環境では、企業は多くの場合、データ ウェアハウスからデータを抽出し、それを統計分析環境に移動していました (SAS などのツールを使用)。 統計チームはデータを機械学習モデルにフィードし、一晩中実行してから予測を生成します。 この予測は、SAS システムから抽出され、運用中の ERP ツールに取り込まれ、需要と供給の計画に使用されます。 これは、データ ウェアハウスにフィードバックされます。 Synapse 環境では、Azure データ レイクまたは Synapse SQL 環境に格納されているデータに対して機械学習モデルを実行できます。 環境間でデータを移動する必要はなくなりました。すべてが 1 つの Synapse Analytics 環境です。

例として、Altron Karabina と提携している FMCG メーカーの Synapse ビルドの実際の例を考えてみましょう。

製造業者は南アフリカのさまざまな小売業者に製品を供給しており、これらの小売業者のそれぞれから生成されたデータは異なっていました。 クライアントは、明確な可視性と、実際の洞察に基づいてサプライ チェーンの決定を予測し、行う能力を求めていました。 Altron Karabina は、さまざまな小売業者からさまざまな形式で大量のさまざまなデータを取り込む必要がありました。 追加のデータ セットには、販促活動データが含まれており、その大部分は Excel 形式でした。

Synapse ビルドにより、Altron Karabina はさまざまなデータ ソースをまとめて、過去のデータと現在のデータを使用して、「この特定の店舗で今後 6 週間でこの SKU がいくつ販売されるか」などの予測を計算することができました。 この能力は、効率的なサプライ チェーン管理に関する考え方と計画を根本的に変え、地域全体のプロモーション活動と同期しました。

要約すると、ビジネスは現在、内部と外部の両方の膨大な数のさまざまなデータセットを取り込むことができます。 彼は、機械学習を使用して予測を作成し、Power BI を使用してデータを視覚化し、プロダクト マネージャーが意思決定を行うのに意味を持たせることができました。 ソリューションのすべてのコンポーネント (取り込み、変換、機械学習ノートブック、Power BI ダッシュボード) には、同じ Synapse 環境からアクセスしました。

Synapse は、複数のビッグ データ環境の複雑さと比較して、コスト削減も可能にします。 これらのコストは、実際の環境設計で節約されるだけでなく、IT ショップがさまざまな機能を処理するためにさまざまな人々のスキルを向上させる必要がないため、人件費の削減で回収されます。 このプラットフォームは、増加または縮小するように設計されているため、消費ベースであるため、より優れたコスト管理が可能になります。 時間の節約の価値と、危機や機会に積極的に迅速に対応する能力は、時間の経過とともに累積的なコスト削減に貢献します。

スピードとパフォーマンスは、フェラーリの類推が真価を発揮するところです。より迅速な意思決定、より迅速な洞察、構築段階での迅速さ、そしてライブ環境での使用時には、数百万行のデータを処理して取得する機能です。パラメータやシナリオを変更しても、すぐに結果が得られます。 エンジンが回転し、データセット全体が数秒以内にインサイトに変換されます。 これはまさにゲームチェンジャーです。さまざまなデータ セットからはるかに多くの洞察を、はるかに短い時間ですべて 1 か所で生成できます。

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