企业上“云”、用“数”，可以多简单？

发布日期：2023-07-19 10:11
据统计，企业每天都会生成、收集、存储和使用数据，但90%“数据资产”可能都在被浪费，且数据管理能力不足的企业达80.1%。

因此企业客户喜欢聊大数据，也总喜欢跟风建设，一会要建数据仓库，一会要建大数据平台，总之是你方唱罢他登场，但钱是花出去了，最终的项目落地却不尽人意，难道真的是大数据项目不行？

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其实不然，是搞大数据的方式不对！

大数据业务是与业务场景密切相关的渐进式创新，数据仓库、大数据平台、数据中台等都是为业务产生价值的形式有不同的侧重。没有基础厚实笨重的大数据平台，是不可能构建数据能力和功能强大的数据中台；没有大数据中台，要迅速搭建小快灵的前台也只是理想化。企业数字化建设的正确套路应该是：深入场景、逐步投入、按需使用、渐入佳境。

企业用“云”的模式便是最省时、省力且最省钱的数字化建设的道路之一。企业上云，能够高效率、渐进式的进行大数据实践，才能真正地提高企业数据资源配置效率、降低信息化建设成本。
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“上云”要找老司机
选择科学的方法和步调

企业上云并不是只要把“计算”放在“云”上就撒手不管，而是要彻底地让“计算”在“云”上运行。简单来说，可以分为四层含义：
①在云上即不需要本地服务器;
②云的计算量一般很大；
③无论计算过程多复杂，使用者都无需看到；
④云平台应用可通过任何设备随时随地使用。
除此之外，不少企业对上云仍有诸多顾虑，企业上云后如何实现跨境多云之间的连接？在各种云服务之间，管理会不会很复杂？企业数据是否会因安全风险而泄露？作为拥有全球顶流公有云位置的微软Azure，往往成为了企业构建云基础设施的首选，也给出了满分答案。

加速创新和部署
解决跨云数据共享难题

加速创新和部署
解决跨云数据共享难题

微软Azure 云平台汇集的产品和云服务超过200种，具有大规模扩展和延伸的能力，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序，不仅可以使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务，还提供“湖、仓、库、AI、BI”五位一体的大数据服务。
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同时，Azure 还“秘制”了三款实时大数据分析产品：Azure Data Factory数据工厂、Azure Synapse Analytics无限分析、Azure Databricks湖仓一体，能与更多Azure服务无缝集成，开箱即用，能够跨越云端混合、多云混合、新旧混合，跨越任何数据格式，并且拥抱开源不锁定。

构建技术壁垒
解决数据安全隐患

构建技术壁垒
解决数据安全隐患

微软作为第一个在中国正式商用的国际公有云服务商，在云基础设施方面的投资超过150亿美元，建立了世界上连接最紧密的商业云网络之一。Azure拥有全球的62个Region区域，数百个数据中心，还外带170多个边缘站点，保证了数据跨应用、跨数据存储类型流动的灵活性，也提升了数据应用的能效。

此外，微软在5大安全领域（CASB、AM、EiA、UEM、EPP）都获得了Gartner魔力象限的领导者地位，每年在网络安全上的花费超过10亿美元，Azure也是拥有全球安全/合规认证最多的公有云服务商，在这种硬核实力的保护下，Azure云上安全固若金汤。
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总的来说，Azure能够满足企业上云所需，不仅打通技术与服务的“任督二脉”，还能让更多企业轻松上云。「上云」之后，还可以与云上的其他工作负载和服务打通，管理和服务的一致性更好。
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一体化服务
是企业“用数”的最优解

当消除企业上云的各种顾虑，应该回归到企业用数需求的本身，企业需要用好各个环节的数据，实现用数据驱动的业务能力，可以基于统一的工具平台，实现 “数据一体”资产化数据价值沉淀、“能力一体”模块化业务能力复用、“体验一体”平台化体验要素整合的一体化服务，Azure便是如此。
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企业用数是因人而异、循序渐进的过程，当企业侧重BI，AI为辅，可选择Azure Synapse Analytics，如果以AI为主，BI为辅，则可优选Azure Databricks。接下来，我们从“商业洞察”角度来看Azure Synapse Analytics如何帮助企业实现用数需求：

Azure Synapse 提供一站式服务
让企业分析更简单

Azure Synapse 提供一站式服务
让企业分析更简单

Azure Synapse是一种无限制的分析服务，也是一款端到端的云原生分析平台，它将企业数据仓库和大数据分析结合在一起，可以使用无服务器的按需资源或预配资源，根据自己的需求执行大规模数据查询。
统一分析平台
以数据仓库为核心的一站式“无限分析平台”，糅合了数据集成、企业数仓、大数据分析能力，既可以满足BI应用，也可以用于机器学习。
企业级数据仓库
可支持近乎无限的数据规模，既有标准SQL池，也有无服务器SQL池，还有用于大数据分析的无服务器Spark池，多快好省满足各类分析需要。
数据集成可视化
利用可视化工具建立 ETL/ELT 进程，超过95个原生连接器，轻松导入数据。
集成 AI 和 BI
通过 Azure 机器学习、Azure 认知服务和 Power BI 的深入集成，完善端到端分析解决方案。
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Azure Synapse平台可以接收结构化数据和非结构化数据，并提供提取、转换、加载(ETL)、大数据和数据仓库技术，而所有这些功能都通过一项统一服务来实现，而且与Power BI、Azure 机器学习和 Azure 数据共享相集成，满足即时的商业智能和机器学习需求。

经官方对比，Azure Synapse Analytics比其他云上数仓快14倍，节省94%成本。目前已经在海内外多个行业中广泛被应用，包括零售、制造、医疗、金融等，像创建于上世纪的美国药店连锁销售企业Walgreens也在Azure Synapse的助力下进行了运营转型。

Azure Synapse + Power BI
双管齐下，让分析体验升级

Azure Synapse + Power BI
双管齐下，让分析体验升级

微企业用数目标是实现各价值链的数字化，想要真正做好，具体可通过直观展示企业数据来辅助分析的“可视化”和对业务数据进行挖掘、分析、利用辅助决策的“透明化”来实现。

作为微软企业分析服务中耀眼的明星， Power BI能够解决企业用数的“可视化”问题；而Azure Synapse能轻松启用 BI 和机器学习，但当它与Power BI 和 Azure 机器学习深度集成，将机器学习模型应用于所有智能应用，便可以解决企业用数“透明化”的问题。

数据准备更简单
Azure Synapse 具备 Azure 数据工厂的企业级数据转换和编排功能，强大的数据处理工具可以满足 Power BI 解决方案的数据准备需求，从而减轻开发人员的工作量。
数据查询响应时间更短
Azure Synapse能让 DirectQuery 模型更适合海量源数据集并支持数千个并发用户，从而解决Power BI 解决方案所需的高用户并发性和低查询响应时间的问题，并为 Power BI 模型开发提供了部署DirectQuery 模型的良好协作方案。
数据安全权限更全面
可通过 Azure Synapse 在其他安全功能（包括透明数据加密）的数据层，针对用户和组提供行级和列级安全性，为 Power BI 解决方案实现数据安全。
团队协作更便捷
Azure Synapse 能将数据工具和团队整合一起，在 Azure Synapse Studio 中，用户可通过 Azure 中的 Azure Synapse 工作区访问基于 Web 的门户，获得多种数据开发体验，其中包括Power BI报表。
分页报表更灵活
通过Azure Synapse，Power BI 分页报表开发人员可以选择直接针对预配的 SQL 池创建包含常见 T-SQL 查询的报表，提升基于 SQL 的报表工具迁移到 Power BI的效率。
简单总结，假如将Power BI看做一辆汽车的话，那么Power BI+ Azure Synapse的结合就相当于升级了发动机，加强了从所有数据中发现见解的能力，打造出更极致的数据探索体验。

所以，如果你有上云用数的需求，不妨交给Azure Synapse来试试吧！