Poslovna inteligenca

Azure SQL Data Warehouse je moderna analitična platforma, ki vam omogoča, da na enem mestu združite svoje podatke, ne glede na njihov obseg. Analizirajte jih preko analitične nadzorne plošče, operativnih poročil ali napredne analitike za vse vaše uporabnike. Optimizirajte pripravo podatkov in dolžino ETL/ELT procesa, s samodejnim upravljanjem virov pa prihranite denar.

Brez dodatne administracije vam je na voljo praktično neomejena količina prostora, preverjanje in odkrivanje groženj. Z integracijo Azure Active Directory, Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks in Microsoft Power BI, ponuja celostno moderno storitev podatkovnega skladišča za vse vaše analitične zahteve.

Moderno podatkovno skladišče vam omogoča, da na enem mestu združite vaše podatke, ne glede na obseg in ponuja vpogled vanje prek analitične nadzorne plošče, operativnih poročil ali napredne analitike za vse vaše uporabnike.

Azure Analysis Services je storitev, ki ponuja izgradnjo analitičnih podatkovnih modelov v oblaku. Izkoristite napredne sisteme modeliranja podatkov, združite podatke iz različnih virov, opredelite metrike in zavarujte podatke – vse to lahko zapakirate v semantičen podatkovni model Tabular. Podatkovni model uporabnikom ponuja enostaven in hiter način brskanja in analiziranja ogromne količine podatkov.

Microsoft Azure Stream Analytics je skalabilna storitev za procesiranje kompleksnih dogodkov, ki uporabnikom omogoča izvedbo realno-časovne analitike na podatkih iz raličnih virov (spletne strani, družbena omrežja, senzorji in ostale naprave).

Samopostrežna analitika omogoča poslovnim uporabnikom, da analizirajo podatke, čeprav nimajo poglobljenega znanja o statistični analizi, poslovni inteligenci ali rudarjenju podatkov. Samopostrežni BI uporabniku omogoča filtriranje, razvrščanje, analiziranje in vizualizacijo podatkov, ne da bi se v proces moral vključiti oddelek poslovne inteligence podjetja ali IT oddelek.

Samopostrežni BI dojemamo kot dodatek obstoječim korporativnim analitičnim modelom pod skupnim upravljanjem. S takšnim pristopom končnim uporabnikom omogočimo, da vključijo svoje ideje in želje v celostno analitično rešitev.