När Azure Synapse Analytics bör användas

I alla organisationer och branscher identifieras vanliga användningsfall för Azure Synapse Analytics av behovet av:

Storskalig datalagerhantering

Datalagerhantering omfattar behovet av att integrera alla data, inklusive stordata, för att resonera över data i analys- och rapporteringssyfte ur ett beskrivande analysperspektiv, oberoende av dess plats eller struktur.

Avancerad analys

Gör det möjligt för organisationer att utföra förutsägelseanalyser med både de inbyggda funktionerna i Azure Synapse Analytics och integrering med andra tekniker som Azure Machine Learning.

Datautforskning och identifiering

De serverlösa SQL-poolfunktionerna som tillhandahålls av Azure Synapse Analytics gör det möjligt för Dataanalytiker, Dataingenjör och Dataforskare att utforska data i din dataegendom. Den här funktionen stöder dataidentifiering, diagnostikanalys och undersökande dataanalys.

Realtidsanalys

Azure Synapse Analytics kan samla in, lagra och analysera data i realtid eller nästan i realtid med funktioner som Azure Synapse Link eller genom integrering av tjänster som Azure Stream Analytics och Azure Data Explorer.

Dataintegrering

Med Azure Synapse Pipelines kan du mata in, förbereda, modellera och hantera data som ska användas av underordnade system. Detta kan endast användas av komponenter i Azure Synapse Analytics.

Integrerad analys

Med de olika analyser som kan utföras på de data som står till ditt förfogande kan det vara en komplex åtgärd att sätta ihop tjänsterna i en sammanhängande lösning. Azure Synapse Analytics tar bort den här komplexiteten genom att integrera analyslandskapet i en tjänst. På så sätt kan du ägna mer tid åt att arbeta med data för att ge affärsfördelar, än att spendera mycket av din tid på att etablera och underhålla flera system för att uppnå samma resultat.