Azure에서 데이터를 민주화하는 혁신 도구
데이터 민주화에 대한 개념 문서에서 설명한 것처럼 기술 투자가 거의 없는 많은 데이터 수집 혁신을 제공할 수 있습니다. 주요 혁신에는 원시 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 데이터 민주화는 고객 참여에 필요한 최소한의 리소스를 투자하는 것입니다. 그런 다음 고객은 데이터를 사용하여 기존 지식을 활용합니다.
데이터 민주화부터 시작하는 것은 더 광범위하고 비용이 많이 드는 디지털 발명으로 확장하기 전에 가설을 테스트하는 빠른 방법입니다. 더 많은 가설을 수정하고 대규모로 발명을 채택하기 시작하면 다음 프로세스가 혁신의 운영 지원을 준비하는 데 도움이 됩니다.
방법론에 맞춤
이러한 유형의 디지털 발명은 앞의 이미지와 같이 다음 프로세스의 각 단계를 통해 가속화될 수 있습니다. 디지털 발명을 가속화하기 위한 기술 지침은 이 페이지의 왼쪽 목차에 나열되어 있습니다. 이러한 문서는 지침을 전체 방법론과 일치시키기 위해 단계별로 그룹화됩니다.
- 수집된 데이터 공유: 데이터 민주화의 첫 번째 단계는 공개적으로 공유하는 것입니다.
- 데이터 관리: 공유하기 전에 중요한 데이터가 보호, 추적 및 제어되는지 확인합니다.
- 데이터 중앙 집중화: 데이터 민주화, 공유 및 거버넌스를 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공해야 하는 경우가 있습니다.
- 데이터 수집: 마이그레이션, 통합, 수집 및 가상화는 각각 기존 데이터를 수집하여 중앙 집중식으로 관리하고 공유할 수 있습니다.
모든 반복에서 클라우드 채택 팀은 아키텍처보다 고객 요구 사항에 중점을 두는 데 필요한 만큼만 스택에 집중해야 합니다. 고객의 요구에 맞게 기술 급증을 지연하면 가설의 유효성 검사가 가속화됩니다.
모든 지침은 앞의 네 가지 프로세스에 매핑됩니다. 지침은 가장 높은 고객 효과에서 가장 높은 기술적 효과에 이르기까지 다양합니다. 각 프로세스에서 Azure가 고객 공감으로 빌드 기능을 가속화할 수 있는 방법에 대한 지침을 볼 수 있습니다.
툴체인
Azure에서 다음 혁신 도구는 일반적으로 이전 단계에서 디지털 발명을 가속화하는 데 사용됩니다.
- Power BI
- Azure Data Catalog
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure Database for MariaDB
- Azure Database for PostgreSQL - 하이퍼스케일
- Azure Data Lake Storage
- Azure Database Migration Service
- Azure SQL Managed Instance가 있거나 없는 Azure SQL Database
- Azure Data Factory
- Azure Stream Analytics
- SQL Server Integration Services
- Azure Stack
- SQL Server Stretch Database
- Azure StorSimple
- Azure 파일
- Azure 파일 동기화
- PolyBase
본 발명이 대규모로 채택됨에 따라 각 솔루션의 측면은 개선 및 기술적 성숙도를 필요로 합니다. 그렇게 되면 이러한 서비스가 더 많이 필요할 것입니다. 가설 테스트 프로세스와 관련된 Azure 도구 지침은 이 페이지 왼쪽에 있는 목차를 사용합니다.
시작하기
아래에서는 이 도구 체인의 각 도구를 시작하는 데 도움이 되는 문서를 찾을 수 있습니다.
참고 항목
다음 링크는 CAF 범위를 벗어난 지원 콘텐츠를 참조하므로 클라우드 채택 프레임워크 그대로 둡니다.
전문가와 데이터 공유
데이터 제어
데이터 중앙 집중화
- Azure Synapse Analytics SQL 풀 만들기 및 쿼리
- 데이터 웨어하우징을 위한 데이터 로드 모범 사례
- Power BI를 사용하여 웨어하우스 데이터 시각화
- Azure Synapse Analytics를 사용하는 엔터프라이즈 BI에 대한 참조 아키텍처
- Azure Data Lake Storage를 사용하여 엔터프라이즈 빅 데이터 관리
- 데이터 레이크란?
데이터 수집
- SQL Analytics 데이터 웨어하우스와 클라우드 데이터 원본 통합
- Azure Synapse Analytics에 온-프레미스 데이터 로드
- 데이터 통합 - AZURE Data Factory를 OLAP에 통합
- Azure Synapse Analytics와 함께 Azure Stream Analytics 사용
- 새 피드의 수집 및 분석을 위한 참조 아키텍처
- Azure Synapse Analytics SQL 풀에 데이터 로드
다음 단계
원시 데이터를 넘어 고객을 참여시키는 애플리케이션을 만드는 도구에 대해 알아봅니다.