Per definire un approccio data driven è utile comprendere cosa è Azure Synapse Analytics e perché rappresenta un differenziale per le aziende.
Introduciamo questa breve guida ricordando la definizione di Azure Synapse Analytics di Microsoft (qui anche la guida a Microsoft Azure cos’è). Si tratta di un servizio di gestione di Big Data, ma non solo, che riunisce tool di integrazione dei dati, funzionalità di data warehousing e analisi. La piattaforma permette di eseguire query sui dati in base a specifiche esigenze, sfruttando su larga scala risorse in cloud e on premise.
“Azure Synapse Analytics propone un’esperienza unificata per l’inserimento, l’esplorazione, la preparazione, la gestione e la distribuzione dei dati per esigenze di business intelligence e di machine learning”. Questa è la definizione “ufficiale” con cui Microsoft presenta il tool basato su cloud Azure.
[Vuoi saperne di più su Azure Synapse Anatlytics? Vuoi avere un’overview generale delle tecniche analitiche per l’ottimizzazione con Azure SQL Data Warehouse e Azure Synapse Studio e imparare a utilizzare Microsoft Power BI e Azure insieme?
Allora non perderti l’Azure Immersion Workshop: Analytics il 21 Aprile alle ore 10, prenota il tuo posto qui, lo spazio è limitato!]
L’esperienza unificata è il vero punto di forza di Synapse. Un servizio che unisce in un unico strumento tutto quello che serve per aggregare, gestire, interpretare e condividere i dati aziendali. Tutto ciò indipendentemente dai container applicativi in cui gli stessi prendono vita.
Grazie alle funzionalità di integrazione con applicativi e basi dati, infatti, il team It di un’azienda, o il partner It, è in grado di centralizzare la gestione dei dati, portando così evidenti vantaggi in termini di tempo e manutenzione degli strumenti utilizzati .
Cosa è Azure Synapse Analytics: le caratteristiche principali
Azure Synapse Analytics integra diverse caratteristiche interessanti.
In primo luogo, garantisce una scalabilità senza limiti sulle fonti dei dati e un livello elevato di intelligenza fornito da un modello di machine learning integrato. In fase di output, inoltre, integra Power BI il tool di Microsoft in grado di presentare risultati ed elaborazioni in maniera chiara. Power BI permette di agevolare e personalizzare l’interpretazione dei dati stessi da parte delle diverse divisioni aziendali, il tutto in massima sicurezza. Di fronte alla proliferazione dei dati da parte delle applicazioni aziendali, infatti, il vero problema riguarda la loro gestione e interpretazione ai fini di business.
È ormai chiaro che un’azienda non possa sottovalutare il paradigma data driven. Solo attraverso l’analisi puntuale dei dati si possono comprendere le criticità di un processo di produzione. O anche, riferendosi a quelli generati dai clienti nell’interazione con l’azienda, l’efficacia dell’offerta di business.
In questo modo, l’elaborazione in tempo reale di informazioni in ottica di business permette ai diversi comparti aziendali di modulare processi e offerta. Con l’opportunità di raggiungere più velocemente obiettivi e aspettative di mercato.
Il valore di un algoritmo di machine learning
Grazie all’integrazione con Power BI e Azure Machine Learning, il tool di Microsoft permette di applicare modelli di autoapprendimento dei dati a tutte le app e i servizi disponibili in azienda. Diventa così immediata l’introduzione di un ulteriore livello di intelligenza all’elaborazione dei dati su Dynamics 365, Microsoft 365 e i servizi SaaS che supportano la Open Data Initiative.
Le funzionalità di machine learning trasformano le applicazioni aziendali in reali abilitatori di business. Questo perché possono individuare e segnalare in tempo reale le “anomalie” e le peculiarità dei dati raccolti. Così diventa facile adeguare il business alle evidenze oggettive dei dati.
Azure Synapse Analytics all’opera
SoftJam, Microsoft Gold Partner, ha realizzato per i propri clienti diversi proof of concept che hanno visto all’opera anche Azure Synapse Analytics. PoC che hanno portato a progetti tutt’ora in corso di migrazione di soluzioni on prem – sviluppate per esempio su SAP HANA e Teradata – su Azure Synapse Analytics.
La priorità assoluta dei clienti era di gestire, analizzare e proteggere le informazioni nel passaggio al Cloud, salvaguardando le performance dei sistemi in essere. La scelta di Azure Synapse Analytics e di altri servizi Azure ha notevolmente migliorato il profilo di sicurezza dei dati, l’operatività e la continuità di servizio, ottimizzando i costi dell’infrastruttura grazie alle soluzioni pay-per-use adottate.
