Die Wahl der richtigen Datenplattform kann eine Herausforderung sein, vor allem, wenn so viele leistungsstarke Tools und Dienste zur Verfügung stehen. Als jemand, der viel Zeit damit verbringt, mit Cloud-Datenlösungen zu arbeiten, werde ich oft gefragt : "Welche Plattform sollte ich verwenden?"

Die Antwort hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. In diesem Blog gehe ich mit Ihnen die Optionen durch, erkläre, wo jede Plattform ihre Stärken hat, und gebe Ihnen praktische Hinweise, die Ihnen bei der Entscheidung helfen. Tauchen wir ein!

Datenplattformen und -erwartungen

Moderne Datenplattformen müssen ein breites Spektrum an Funktionen bieten, um den heutigen geschäftlichen und technischen Anforderungen gerecht zu werden. Ganz gleich, ob Sie Echtzeit-Streaming-Daten verarbeiten oder große historische Datensätze verwalten, die richtige Plattform muss diese Anforderungen erfüllen:

• Ingestion: Verbindung zu privaten und öffentlichen Datenquellen.

• Speicherung: Unterstützung für strukturierte, unstrukturierte, große Daten und Streaming-Daten.

• Verarbeitung: Echtzeit-Analysen und Analyse historischer Daten.

• Anreicherung: Integration mit KI- und ML-Diensten, um Ihre Daten intelligenter zu machen.

• Dienen: APIs, SQL-Endpunkte und Visualisierungstools für Endbenutzer.

• Alarmierung: Auslösen von Aktionen und Benachrichtigung von Benutzern auf der Grundlage von Datenbedingungen.

• Entwicklung: Pro-Code, No-Code, Versionskontrolle und Verteilungswerkzeuge für Ingenieure.

• Benutzerkreis: Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsanwender.

• Andere Bedürfnisse: Anforderungen an die Rechnungsprüfung, Katalogisierung und Verwaltung.

Es gibt keine Einheitslösung, aber das Azure-Ökosystem ist reich an Optionen, die Sie je nach Ihrem Szenario kombinieren und anpassen können.

Daten- und KI-Dienste in Azure

Wenn wir über Datenplattformen auf Azure sprechen, ist es unmöglich, die Daten- und KI-Dienste nicht zu erwähnen. Dies sind die Bausteine, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten effizient zu verbinden, zu analysieren und bereitzustellen.

Azure bietet eine breite Palette von Diensten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu verwalten, zu integrieren und zu analysieren und gleichzeitig die Leistung von KI zu nutzen. Die Datenverwaltung wird durch Microsoft Purview unterstützt , um die Sicherheit und Konformität der Daten zu gewährleisten.

Für die Speicherung von Rohdaten bietet Azure Data Lake Storage eine skalierbare und kostengünstige Lösung. Azure SQL-Angebote und Azure Cosmos DB bieten vielseitige Datenbanklösungen, die auf verschiedene Anwendungsanforderungen zugeschnitten sind. Azure Data Factory erleichtert die nahtlose Datenintegration, während Echtzeitdaten über Dienste wie Azure Event Hub, Azure Stream Analytics und Azure IoT Hub verwaltet werden.

Azure eignet sich hervorragend für Big Data-Analysen mit Tools wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Explorer und Azure HDInsight für leistungsstarke Verarbeitung und Einblicke. Azure Analysis Services und Power BI ermöglichen eine anspruchsvolle Datenmodellierung und -visualisierung, sodass Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen können. Azure bietet außerdem fortschrittliche KI- und ML-Dienste über Azure Cognitive Services und Azure ML Studio, die leistungsstarke maschinelle Lernfunktionen bereitstellen.

Für die App-Integration und -Automatisierung bieten Azure Logic Apps, Azure Event Grid, Azure Functions und Azure API Management flexible Lösungen zur Rationalisierung des Betriebs. Darüber hinaus bieten Microsoft Fabric und Databricks einen umfassenden Datenplattformdienst, der Lösungen für Datentechnik, Analytik und maschinelles Lernen integriert. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten und KI-Initiativen voll auszuschöpfen.

Diese verschiedenen Azure-Dienste ermöglichen es Unternehmen, die Macht der Daten voll auszuschöpfen und ihre Abläufe mit Leichtigkeit und Innovation zu verändern.

Gemeinsame Optionen für Datenplattformen auf Azure

Azure bietet drei primäre Optionen für den Aufbau von Datenplattformen, die auf Ihren Anforderungen basieren. Jede dieser Plattformen hat ihre eigenen Stärken:

1. Microsoft Fabric ist eine End-to-End-Datenanalyseplattform mit nahtloser Integration von der Datenaufnahme bis zur Visualisierung

2. Databricks ist eine gute Wahl für Datenexperten und wird in der Regel mit zusätzlichen Berichtsdiensten kombiniert

3. Synapse Analytics ist eine gute Wahl für klassisches Data Warehousing mit zusätzlichen Fähigkeiten im Bereich Data Engineering und wird häufig mit anderen Services aus verschiedenen Bereichen kombiniert (Machine Learning, Datenvisualisierung, etc.)

Dies sind zwar gängige Muster, aber Sie können die Daten- und KI-Dienste von Azure jederzeit anpassen und kombinieren, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Schauen wir uns diese an.

Azure Synapse-Analytik

Azure Synapse Analytics hat sich aus Azure SQL Data Warehouse entwickelt und ist eine führende Lösung für Data Warehousing und Big Data-Analysen.

Warum Synapse wählen?

Synapse ist ideal für Dateningenieure und technische Teams, die große Datenmengen verarbeiten und mit anderen Azure-Diensten wie Power BI, Azure ML und Event Hubs integrieren möchten.

Hier sind seine wichtigsten Merkmale:

• Synapse Arbeitsbereich: Ein webbasiertes Portal für Analyselösungen.

• SQL-Pools: MPP Engine für skalierbares Data Warehousing.

• Serverlose SQL-Pools: SQL-Berechnungen auf Abruf, bezahlt pro TB verarbeiteter Daten.

• Spark-Pools: Spark-basierte Engine für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten.

Synapse lässt sich nahtlos mit Cosmos DB, Azure Data Lake und anderen Diensten verbinden. Es ist jedoch weniger benutzerfreundlich für Geschäftsanwender oder BI-Experten und besser für technische Datenexperten geeignet.

Hier sehen Sie eine typische Synapse-Architektur:

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist ein Wendepunkt, wenn Sie nach einer modernen, vereinheitlichten Cloud-Datenplattform suchen. Fabric baut auf den Stärken von Power BI und Synapse Analytics auf und vereint alles, was Sie brauchen:

• Data Warehousing

• Big Data-Analytik

• Integration von Daten

• Maschinelles Lernen

• Streaming in Echtzeit‍

Die wichtigsten Vorteile von Stoffen

• Einheitliches Kostenmodell: Für alle Dienste gilt eine einheitliche Preisstruktur.

• Unabhängige Datenverarbeitung und Speicherung: Hochgradig skalierbare Infrastruktur.

• No-Code/Low-Code-Tools: Schneller bauen, auch ohne tiefes technisches Know-how.

• Kollaboration: Nahtlose Teamarbeit zwischen Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern über ein einheitliches Delta Lake-Format.

Ob Sie mit SQL, Spark oder KQL arbeiten, Fabric vereinfacht Ihre Daten- und KI-Workflows.

Hier ist ein Blick auf die Fabric-Architektur:

Datenbausteine auf Azure

Azure Databricks ist die perfekte Wahl, wenn Sie auf der Suche nach einer einheitlichen Daten- und ML/AI-Plattform sind. Sie basiert auf Apache Spark und unterstützt den gesamten Lebenszyklus von Daten:

• Verschlucken

• Umwandlung

• Analyse

• Maschinelles Lernen

Was macht Databricks so besonders?

Databricks nutzt die Lakehouse-Architektur, die das Beste aus Data Lakes und Data Warehouses vereint. Es integriert auch Delta Lake und ermöglicht ACID-Transaktionen für eine zuverlässige Datenverarbeitung.

So ist die Architektur von Databricks aufgebaut:

Mit seiner leistungsstarken Steuerungsebene und skalierbaren Infrastruktur eignet sich Databricks perfekt für Unternehmen, die Data-Engineering- und Machine-Learning-Workflows kombinieren möchten.

Welche Datenplattform ist also die richtige für Sie?

Hier ist eine kurze Zusammenfassung, die Ihnen die Entscheidung erleichtern soll:

Microsoft Fabric ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Ihr Ziel eine End-to-End-Datenplattform mit einheitlicher Zusammenarbeit ist. Wenn Sie sich stark auf ML und KI konzentrieren, entscheiden Sie sich für Databricks. Synapse Analytics hingegen bietet eine solide Grundlage für klassisches Data Warehousing.

Die richtige Datenplattform für Ihre Daten-, KI- und Analysebedürfnisse

Das Azure-Ökosystem bietet unvergleichliche Optionen für den Aufbau moderner Datenplattformen. Ganz gleich, ob Sie sich für Synapse Analytics, Microsoft Fabric oder Databricks entscheiden, Sie haben die Werkzeuge, um Ihre Analyse- und KI-Initiativen zu skalieren.

Das Schöne an Azure ist seine Flexibilität: Sie können die Dienste beliebig kombinieren, um die perfekte Lösung für Ihre Anforderungen zu finden.

Wenn Sie noch unsicher sind, welche Plattform Sie wählen sollen, sollten Sie zunächst Ihre Ziele ermitteln: Konzentrieren Sie sich auf Cloud-Daten, maschinelles Lernen oder klassische Analytik? Von dort aus hat Azure Sie abgedeckt.

Kontaktieren Sie uns, um Ihre Ziele zu besprechen und herauszufinden, wie Azure die perfekte Lösung für Ihre Daten-, KI- und Analyseanforderungen sein kann.