Ein Analysedienst mit grenzenlosen Möglichkeiten und unerreichter Time-to-Insight; das ist der Claim von Microsoft zu Azure Synapse Analytics. Das Synapse Umfeld bietet eine extrem hohe Flexibilität und grenzenlose Möglichkeiten beim Aufbau einer ausserordentlich performanten Dateninfrastruktur.
Novalytica unterstützt Organisationen beim Aufbau des Synapse Umfelds und begleitet sie auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation.
Azure Synapse Analytics vereint Datenintegration, Data Warehousing und (Big) Data Analytics in einem Umfeld. Azure Synapse Analytics ist eine umfassende Analytics Plattform, die in einer Benutzeroberfläche eine Vielzahl von branchenführenden Technologien zum Erfassen, Erkunden, Aufbereiten, Transformieren, Verwalten und Bereitstellen von Daten für Business Intelligence- und Analytics-Anwendungen vereint.
Azure Synapse Analytics ermöglicht Organisationen verschiedene Datenspeicher (SQL-DB, Blob-Storage etc.) zu nutzen und zu verwalten, ETL (extract, transform, load) und ELT (extract, load, transform) Prozesse nach Belieben ohne Code mittels Dataflows oder traditionell mit Code zu erstellen und in Pipelines zu orchestrieren, sowie ihre Daten in einer für verschiedene Anwendergruppen einfach zugänglichen Umgebung zu analysieren.
Azure Synapse Analytics bietet die Möglichkeit eine flexible und skalierbare Dateninfrastruktur aufzubauen, die auch steigenden Anforderungen und künftigen Anwendungsmöglichkeiten gerecht wird. Sobald die Bedürfnisse der Organisation sich in Richtung Data Warehouse entwickeln, lohnt es sich Azure Synapse Analytics in die Evaluation mit aufzunehmen. Denn Synapse kann als einfaches DWH genutzt werden oder als superschnelles Analytics-Herz der Organisation mit allen Möglichkeiten der modernen Datenanalyse.
Ob KMU, Grossunternehmen oder öffentliche Verwaltung, mit der zunehmenden Digitalisierung leben moderne Organisationen mit und von Daten. Die meisten Organisationen sind gut aufgestellt in der Erfassung von Daten. Oft besteht jedoch noch grosses Potential in der Organisation der Daten und dem damit verbundenen Erkenntnisgewinn. Dieses Potential kann durch eine zielgerichtete Dateninfrastruktur voll ausgeschöpft werden.
Die Dateninfrastruktur einer Organisation besteht aus allen notwendigen Komponenten, um ihre Daten zu sammeln, speichern, verarbeiten, verwalten und zu schützen. Dies umfasst weit mehr als die Datenbestände und die physische Infrastruktur zur Datenspeicherung und -verarbeitung. Eine Dateninfrastruktur umfasst auch Cloud Ressourcen, Business Applikationen, Business Intelligence und Analytics Tools sowie eine Datenstrategie, Richtlinien und insbesondere die Mitarbeitenden. Die richtige Dateninfrastruktur und das koordinierte Zusammenspiel ihrer Komponenten ist ein zentraler Faktor für eine erfolgreiche datengetriebene digitale Transformation.
Wir arbeiten nach dem Grundsatz: “So einfach wie möglich, so komplex wie nötig.” Meist möchte das Management die Daten effizient und interaktiv in einem Dashboard analysieren und so Entscheidungen datengetrieben fällen. Welche Zwischenschritte braucht es in der Dateninfrastruktur, um alle gewollten Möglichkeiten und Auswertungen zu realisieren?
Abhängig von der Maturität, der Komplexität und der Ambition der Organisation gilt es, die Dateninfrastruktur so einfach wie möglich, aber so komplex wie nötig zu erstellen. Ob eine direkte Anbindung an das ERP, der Schritt über einen Data Lake, den Aufbau eines Data Warehouses (DWH) oder gar die Bereitstellung von spezifischen Data Marts – es gilt die Vor- und Nachteile zu evaluieren und die passenden Komponenten effizient aufzubauen.
Wir unterstützen Organisationen als externer Partner beim Aufbau, der Weiterentwicklung, dem Unterhalt und der Nutzung ihrer gesamten Dateninfrastruktur. Dabei stehen stets die individuellen Anforderungen und strategischen Ziele der Kundschaft im Zentrum, um durch massgeschneiderte Lösungen und kundenspezifische Technologien den optimalen Nutzen aus ihren Daten zu generieren.
Nebst unserer Expertise in Dateninfrastruktur-Projekten zeichnen wir uns durch breite Erfahrung im Analytics-Bereich aus und können dieses Wissen einbringen, wenn es darum geht eine Dateninfrastruktur aufzusetzen, welche den Anforderungen heutiger oder zukünftiger Analytics-Bedürfnissen entspricht.
Analyse der bestehenden Infrastruktur, der Voraussetzungen und der Bedürfnisse.
Formulieren von Zielen und Use Cases. Festlegen einer Roadmap.
Die richtige Wahl und der korrekte Aufbau der Datenspeicher sind zentrale Bestandteile eines Dateninfrastruktur-Projekts.
Erstellen von ETL-Pipelines (extract, transform, load). Datenqualität sichern und verbessern.
Richtlinien zur Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der Daten zur effizienten Nutzung der Dateninfrastruktur.
Auf der Grundlage der Dateninfrastruktur können die Daten mit der notwendigen Expertise effizient und zuverlässig analysiert werden.
