Analityka danych w chmurze

Oferta Cloud APN Promise

Azure Modern Data Warehouse

Dla kogo przeznaczone jest to rozwiązanie?

Nowoczesne środowisko analityczne w chmurze kierowane jest do różnych grup odbiorców.

  1. Inżynierowie danych – upraszczają proces łączenia różnych typów danych z wielu źródeł, w tym danych strumieniowych, transakcyjnych i biznesowych.
  2. Analitycy biznesowi – bezpiecznie uzyskują dostęp do zestawów danych i korzystają z systemu raportowego do tworzenia pulpitów nawigacyjnych i raportów. Bezpiecznie udostępniają dane w organizacji i poza nią.
  3. Administratorzy baz danych – Dopasowują rozwiązania bazodanowe do rosnącego zakresu. Zarządzają magazynami danych i repozytoriami. Korzystają ze znanych języków i narzędzi, takich jak T-SQL. Przypisują zasoby.
  4. Profesjonaliści IT – Chronią dane organizacji i usprawniają zarządzanie nimi. Zabezpieczają dostęp. Zapewniają stosowanie wymagań dotyczących prywatności.
  5. Badacze danych – Pracują z ogromnymi ilościami danych. Poszukują wzorców, budują i testują modele wykorzystując zaawansowane techniki analizy danych. W zależności od potrzeb pracują w różnych językach programowania — T-SQL, R, Python, Scala, .Net, czy Spark SQL.
  6. Użytkownicy biznesowi – są odbiorcami raportów i kokpitów menadżerskich. Analizują dane w nich zawarte, szukają szans i podejmują decyzje biznesowe.

Jakie problemy adresuje to rozwiązanie?
Rozmawiając z klientami najczęściej spotykamy się z następującymi wyzwaniami.

  • Dane znajdują się w różnych systemach, trudno z nich raportować -silosy danych
  • Brak jednego miejsca do składowania danych, ciężko jest więc zbudować jedną wersję prawdy.
  • Jest wiele rozwiązań analitycznych w organizacji, niektóre inicjatywy są powtarzane, oczekujemy jednego spójnego rozwiązania.
  • Koszt przechowywania danych historycznych jest zbyt wysoki, z drugiej strony nie chcemy rezygnować z gromadzenia danych, bo mogą być przydatne w przyszłości dla zaawansowanych analityków.
  • Raporty są statyczne, brakuje interaktywności, raporty mogłyby działać on-line.
  • Mamy wiele różnych raportów, raporty prezentuje różne dane, panuje chaos, ludzie tracą zaufanie do prezentowanych danych.
  • Mamy problem ze stworzeniem całościowej i aktualną mapy środowiska analitycznego.
  • Nie potrafimy klasyfikować danych, dzielić je wg stopnia poufności i istotności dla organizacji, przypisywać odpowiedzialności biznesowej, śledzić pochodzenie danych.
  • Raporty tworzone są przez osoby techniczne, pracownicy biznesowi nie mogą samodzielnie tworzyć raportów.
  • Dane są wartościowe, ale mamy problem z udostępnieniem ich dla zaawansowanych analityków. Brakuje spójnego środowiska pracy dla zaawansowanych analityków.
  • Mamy problem z łączeniem danych relacyjnych z danymi nieustrukturyzowanymi na potrzeby zaawansowanych analiz.
  • Trudno jest nam operacjonalizować modele uczenia maszynowego.
  • Środowisko analityczne nie posiada odpowiedniej mocy obliczeniowej i raporty wolno działają. Z drugiej strony nie chcemy przewymiarowywać środowiska i płacić za dodatkowe licencje. Problemy ze skalowalnością i mocą obliczeniową.
  • Zarządzanie całym środowiskiem analitycznym jest dużym wyzwaniem i wymaga różnorodnych kompetencji.
  • Istnieje wiele systemów integracyjnych, pochodzących od różnych vendorów, trzeba je utrzymywać, budować kompetencje zespołu, generują koszty.
  • Polityka uprawnień nie jest do końca jasna, nie mamy pewności, czy wszystko jest dobrze zabezpieczone.

Korzyści?
Nasi klienci zwracają uwagę na szereg korzyści z wdrożenia nowoczesnej analityki w chmurze.

  • Obniżenie kosztu przechowywania i udostępniania różnorodnych danych.
  • Nowe szanse wynikające z połączenia danych relacyjnych i nieustrukturyzowanych. Możliwość uruchamiania nowych usług czy tworzenia nowych produktów.
  • Uzyskanie przewagi konkurencyjnej, dzięki szybszemu dostępowi do wiarygodnych danych.
  • Zwiększenie satysfakcji użytkowników końcowych.
  • Skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek, lepsza obsługa klienta i zwiększenie przychodów.
  • Poprawienie wyników biznesowych i wydajności użytkowników.
  • Nowe możliwości prezentacji danych w postaci atrakcyjnych raportów i kokpitów menadżerskich.
  • Stworzenie miejsca dla zaawansowanych analityków, którzy mogą szukać wartości w danych poprzez łatwe tworzenie, testowanie i industrializowanie modeli uczenia maszynowego.
  • Nowy sposób rozliczania kosztów IT – płacenia za faktycznie wykorzystywane zasoby. Obniżenie kosztów posiadania rozwiązania.
  • Szybszy zwrot z inwestycji w porównaniu do tradycyjnego modelu środowiska analitycznego on-premise.
  • Przyspieszenie transformacji cyfrowej – demokratyzacja danych.
  • Budowa kultury organizacyjnej opartej na danych.

 

Przykładowe technologie używane w projekcie:

  • Azure Data Lake
  • Azure Data Factory
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure SQL
  • Azure Cosmos DB
  • Azure Analysis Services
  • Azure Purview
  • Azure Maps
  • Azure Data Bricks
  • Azure Machine Learning
  • Microsoft Power Apps
  • Microsoft Power Automate
  • Microsoft Power BI
  • Azure Data Share

Jak to działa?
Nowoczesna hurtownia danych zapewnia nieograniczone skalowanie. Użytkownicy mogą uzyskać błyskawiczny dostęp do analiz wszystkich danych, pochodzących z różnych baz danych i systemów dziedzinowych. Analizy można rozszerzyć o możliwości związane z analizą dużych zbiorów danych (Big Data), jak i o tworzenie modeli uczenia maszynowego (Machine Learning). Ważnym elementem jest łatwość operacjonalizacji tych analiz.

Zunifikowane środowisko znacząco skraca czas opracowywania projektów analitycznych. Pozwala na kompleksowe tworzenie różnych rozwiązań analitycznych.

Wszyscy interesariusze mogą uzyskać błyskawiczny wgląd w działalność firmy, korzystając w każdej chwili z najświeższych dostępnych danych z używanych systemów.

Istotnym elementem jest również bezpieczeństwo danych. Niezrównane zabezpieczenia, chronią dane. Istnieje możliwość skorzystania z najbardziej zaawansowanych funkcji zabezpieczeń i ochrony prywatności, takich jak zabezpieczenia na poziomie kolumn i wierszy oraz dynamiczne maskowanie danych.

Najważniejsze możliwości usługi

1.Ujednolicona platforma analityczna – integracja danych, eksploracja danych, magazynowanie danych, analizę danych big data, uczenie maszynowe z jednego, ujednoliconego środowiska.
2.Środowisko analityczne, jako usługa – nie potrzebujesz serwerów lokalnych, żeby skorzystać z wydajnego i bezpiecznego środowiska. Możesz obsłużyć zarówno duże ilości danych budując tak zwany Data Lake, wybierając najbardziej ekonomiczne opcje cenowe dla każdego obciążenia.
3.Przechowywanie różnorodnych danych i ich eksploracja – możliwość utworzenia magazynu kluczowych dla działalności danych, jak również połączenia danych relacyjnych i nierelacyjnych. Łatwe wykonywanie zapytania do zgromadzonych w repozytorium plików poprzez wykorzystanie tej samej usługi, która używana jest do tworzenia rozwiązań do magazynowania danych.
4.Integracja danych hybrydowych bez kodu – procesy ETL i ELT obsługiwane są w wizualnym środowisku bez użycia kodu. Możliwość skorzystania z ponad 95 natywnych konektorów do różnych systemów.
5.Środowisko dla data scientistów – zapewnienie głębokiej integracji z aparatami Apache Spark i SQL. Usprawnienie współpracy między specjalistami ds. danych pracującymi z zaawansowanymi rozwiązaniami analitycznymi. Łatwość użycia zapytań języka T-SQL w magazynie danych i aparacie Spark.
6.Natywne dla chmury hybrydowe przetwarzanie transakcyjne/analityczne – Możliwość łatwego uzyskania szczegółowych informacji z danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym przechowywanych w operacyjnych bazach danych, takich jak Azure Cosmos DB.
7.Wybór preferowanego języka programowania – Dostępność różnych języków programowania, na przykład T-SQL, Python, Scala, Spark SQL, czy .Net.
8.Wykorzystanie sztucznej inteligencji i analizy biznesowej – Możliwość budowania kompleksowych rozwiązań analitycznych dzięki ścisłej integracji z usługami Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services i Power BI.
9.Kompleksowe zarządzanie, monitorowanie i bezpieczeństwo – funkcjonalność automatyzacji pracy pozwala uprościć monotonne zadania dotyczące bieżącej pracy administracyjne związanej z monitorowaniem i zabezpieczaniem danych.

 

Jak pracujemy?

Rozumiemy naszych klientów i wiemy, jak trudno jest przejść na nowoczesną analizę danych. Wyzwania, przed którymi stoimy, są związane ze złożonością środowiska, dużą ilością danych (Big Data), różnorodnością danych, zmiennością danych w czasie, kosztami środowiska, a także związane z niedostateczną wiedzą i dostępnością osób w zespole. Dlatego proponujemy podejście iteracyjne. Pracujemy zwinnie dostosowując się do potrzeb biznesu. Projekt wdrożeniowy prowadzimy zgodnie z metodyką Microsoft Analytics on Azure Zależy nam na pokazywaniu korzyści z wdrożenia już od samego początku trwania projektu.

Zaczynamy współpracę od projektu pilotażowego. Przygotowujemy zespół klienta do wdrożenia nowoczesnej platformy analitycznej, jaką jest hurtownia danych, w chmurze Microsoft Azure. Najważniejszym celem projektu jest zbudowanie kompetencji zespołu w celu lepszego zrozumienia nowoczesnego środowiska analitycznego w chmurze Azure i jego dalszego rozwoju. Kluczowymi punktami projektu są analityczne spotkania warsztatowe, których celem jest zebranie wymagań dotyczących infrastruktury, danych i architektury. Następnym krokiem jest opracowanie koncepcji pracy z danymi poprzez identyfikację ról, procesów, reguł i zdefiniowanie cyklu życia środowiska. Następnie będziemy rozwijać profile kompetencyjne i proponować ścieżki dalszego rozwoju. Projekt zakończony jest warsztatami pokazującymi funkcjonalność technologii stosowanych w architekturze. Zaprezentowany zostanie proces całkowity: zbieranie danych, transformacja danych, model danych, eksploracja danych, raporty, analizy predykcyjne, kokpity, udostępnianie wszystkich analiz i praca zespołowa.

Przykładowa koncepcja użycia 

Azure Data Warehouse

Data Science Adoption

Dla kogo przeznaczone jest to rozwiązanie?

Głównymi użytkownikami rozwiązania są badacze danych. Pracują z ogromnymi ilościami danych. Poszukują wzorców, budują i testują modele wykorzystując zaawansowane techniki analizy danych. W zależności od potrzeb pracują w różnych językach programowania — T-SQL, R, Python, Scala, .Net, czy Spark SQL. Specjaliści data science opracowują zaawansowane analizy na potrzeby całej organizacji. Dzięki ich pracy liderzy biznesowi mogą osiągnąć przewagi biznesowe na konkurencyjnym rynku.

Jakie problemy adresuje to rozwiązanie?

  • Wykonanie wstępnych analiz w celu zrozumienia danych wejściowych.
  • Przetwarzanie, czyszczenie łączenie różnorodnych danych w dużej skali.
  • Budowa modeli uczenia maszynowego na podstawie danych i przyjętych założeń.
  • Automatyzacja tworzenia modeli uczenia maszynowego.
  • Tworzenie modeli uczenia maszynowego bez względu na poziom umiejętności.
  • Wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.
  • Ochrona i kontrola danych, modeli i procesów. Zachowanie prywatności danych w całym cyklu życia modelu.
  • Obsługa platform i języków typu open source, w tym MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python i R
  • Używanie wbudowanych notesów Jupyter Notebook z funkcją IntelliSense lub projektanta modeli z funkcją przeciągnij i upuść.
  • Wykorzystanie zaawansowanych opcji inżynierii funkcji, wybierania algorytmów oraz czyszczenia hiperparametrów.
  • Wyjaśnianie zachowania modelu podczas uczenia i wnioskowania.
  • Mitygowanie błędów modelu.
  • Zwiększanie efektywności zespołu dzięki udostępnionym zestawom danych, notesom, modelom i pulpitom nawigacyjnym z możliwością dostosowywania, które śledzą wszystkie aspekty procesu uczenia maszynowego.

Przypadki użycia:

  • Prognoza sprzedaży.
  • Analiza koszyka zakupowego i zachowań klientów.
  • Rekomendacje najlepszej oferty, produktu, treści.
  • Optymalizacja cen.
  • Optymalizacja gospodarki zapasami.
  • Rekomendacja w zakresie dostosowania wielkości sił sprzedażowych do popytu w punkcie handlowym.
  • Analiza efektywności ekonomicznej produktów na półkach sklepowych i kategoryzowanie produktów.
  • Automatyzacja audytu półek sklepowych na podstawie analizy zdjęć.
    Wykrywanie nadużyć.
  • Głęboka analiza danych oraz wizualizacja wyników i rekomendacji.

Korzyści?

Większość organizacji działa w konkurencyjnym środowisku, które może się szybko zmieniać. Trafne przewidywanie przyszłości oraz szybkie podejmowanie decyzji są często kluczem do rozwoju biznesu. Wsparcie transformacji cyfrowej przez rozwiązania związane z zaawansowaną analityką może spowodować wymierne korzyści biznesowe w krótkim czasie. Umiejętne wykorzystanie możliwości uczenia maszynowego może zapewnić w zależności od branży przede wszystkim zwiększenie efektywności i wydajności, unikanie awaryjności, redukcję kosztów oraz zwiększenie satysfakcji klientów.

 

 

Data Science Adoption 

Jak to działa?

Najważniejsze możliwości usługi:

Notesy do współpracy
Maksymalizacja produktywności dzięki technologii IntelliSense, łatwemu przełączaniu mocy obliczeniowej oraz edycji notebooków w trybie offline. Uruchamianie notesu w programie Visual Studio Code, aby uzyskać bogate środowisko programistyczne, w tym bezpieczne debugowanie i obsługę kontroli źródeł Git.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe
Szybkie tworzenie dokładnych modeli klasyfikacji, regresji i prognozowania szeregów czasowych. Używanie możliwości interpretowania modelu, aby zrozumieć sposób utworzenia modelu.

Uczenie maszynowe z funkcją przeciągania i upuszczania
Korzystanie z narzędzi uczenia maszynowego, takich jak projektant z modułami do przekształcania danych, szkolenia i oceniania modelu oraz do łatwego tworzenia i publikowania potoków uczenia maszynowego.

Etykietowanie danych
Szybkie przygotowanie danych, zarządzanie projektami etykietowania i monitorowania oraz automatyzacja zadań iteracyjnych przy użyciu etykietowania wspomaganego przez uczenie maszynowe.

MLOps
Używanie centralnego rejestru do przechowywania i śledzenia danych, modeli i metadanych. Automatyczne rejestrowanie danych o pochodzeniu i wprowadzanie ładu danych. Używanie Git do śledzenia pracy i akcji GitHub do implementacji przepływów pracy. Zarządzanie i monitorowanie przepływów. Porównywanie wielu przepływów w celu trenowania i eksperymentowania. Używanie zarządzanych punktów końcowych do operacjonalizacji wdrażania i oceniania modelu, rejestrowania metryk i bezpiecznego wdrażania modeli.

Obliczanie skalowania automatycznego
Używanie obliczeń zarządzanych do rozpowszechniania szkoleń i szybkiego testowania, weryfikowania oraz wdrażania modeli. Udostępniaj klastry procesorów CPU i GPU w obszarze roboczym i skalowanie automatyczne w celu zaspokojenia potrzeb dotyczących uczenia maszynowego.

Głęboka integracja z innymi usługami platformy Azure
Szybkie zwiększanie produktywności dzięki wbudowanej integracji z usługami platformy Azure i Microsoft Power BI, takimi jak Azure Synapse Analytics, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc i Azure Databricks.

Obsługa środowisk hybrydowych i z wieloma chmurami
Uruchamianie uczenia maszynowego w istniejących klastrach Kubernetes lokalnie, w środowiskach wielochmurowych i na urządzeniach brzegowych dzięki usłudze Azure Arc. Używanie agenta uczenia maszynowego za jednym kliknięciem, aby bezpieczniej rozpocząć trenowanie modeli, niezależnie od tego, gdzie znajdują dane.

Uczenie przez wzmacnianie
Skalowanie uczenia przez wzmacnianie na zaawansowane klastry obliczeniowe, obsługa scenariuszy z wieloma agentami, uzyskiwanie dostępu do środowisk, struktur i algorytmów uczenia przez wzmacnianie typu open-source.

Odpowiedzialne uczenie maszynowe
Uzyskiwanie przejrzystości modelu podczas uczenia i wnioskowania dzięki możliwościom interpretacji. Ocena wiarygodności modelu za pomocą metryk rozbieżności i łagodzenie błędów. Ochrona danych dzięki prywatności różnicowej i poufnym potokom uczenia maszynowego.

Bezpieczeństwo klasy korporacyjnej
Bezpieczne tworzenie i wdrażanie modeli dzięki funkcjom, takim jak izolacja sieciowa i łącze prywatne, kontrola dostępu na podstawie ról dla zasobów i akcji, role niestandardowe i tożsamość zarządzana dla zasobów obliczeniowych.

Zarządzanie kosztami
Zarządzanie alokacjami zasobów dla wystąpień obliczeniowych usługi Azure Machine Learning za pomocą limitów przydziału na poziomie obszaru roboczego i zasobu.

Jak pracujemy?

Zaczynamy od przysposobienia zaawansowanej analityki do specyfiki danej organizacji. W ramach projektu pokazujemy możliwość stworzenia w organizacji odpowiedniego środowiska pracy dla zaawansowanych analityków, zwanego potocznie Data Science Sandbox. Środowisko to wyposażone jest w zestaw narzędzi wspierających pracę zaawansowanych analityków począwszy od przygotowania danych, modeli, raportów a na industrializacji modeli kończąc.

Oceniamy szansę wykorzystania data science w organizacji.

  • Znajdujemy przypadki użycia.
  • Oceniamy źródła danych, ich jakość oraz procesy integracji.
  • Oceniamy kompetencje i określamy braki.
  • Transferujemy wiedzę z zakresu wykorzystania narzędzia do uczenia maszynowego (Machine Learning):
    • zapoznanie ze środowiskiem Azure Machine Learning,
    • zapoznanie z zagadnieniami dotyczącymi przygotowania danych do analizy,
    • wykorzystanie dostępnych modeli ekonometrycznych / uczenia maszynowego na potrzeby określonego obszaru biznesowego,
    • ocena jakości opracowanych modeli,
    • testowanie i implementacja modeli,
    • industrializacja modeli.
  • Transferujemy wiedzę dotyczącą procesów integracji i automatyzacji:
    • zapoznanie ze środowiskiem pracy Azure Data Factory,
    • przepływy danych i ich wyzwalacze,
    • oautomatyzacja.
  • Uruchamiamy i konfigurujemy środowisko Sandbox Data Science:
    • uruchamiamy magazyn danych i procesy integracji danych (Azure Data Lake, Azure Data Factory),
    • ouruchamiamy usługę uczenia maszynowego (Azure Machine Learning).
  • Przygotowujemy wybrany model zaawansowanej analizy (model uczenia maszynowego).
  • Wizualizujemy wyniki w raporcie Power BI.
  • Przedstawiamy sposoby industrializacji modelu.
  • Prezentujemy w formie warsztatu wyniki adopcji data science wraz z dalszymi rekomendacjami rozwoju.

Produkty projektu pilotażowego:

  • Transfer wiedzy związany z Sandbox Data Science.
  • Skonfigurowany Sandbox Data Science.
  • Poglądowy model uczenia maszynowego.
  • Wizualizację w postaci raportu Power BI.
  • Końcowy raport z oceny adopcji data science w organizacji:
    • cykl data science,
    • wizja rozwoju,
    • koszty środowiska,
    • brakujące kompetencje zespołu,
    • plan wdrożenia data science w organizacji.

Chcesz dowiedzieć się więcej o ofercie APN Promise SA dotyczącej chmury Microsoft Azure?

Skontaktuj się z nami:


    Chcę otrzymywać treści marketingowe od A.P.N. Promise S.A. drogą elektroniczną
    Chcę otrzymywać treści marketingowe od A.P.N. Promise S.A. telefonicznie

    Administratorem danych osobowych gromadzonych z wykorzystaniem formularza jest A.P.N. Promise S.A. Podane przez Ciebie dane będą przetwarzane w zakresie niezbędnym do podjęcia kontaktu lub realizacji określonego żądania zgodnie z art. 6 ust. 1 lit. b RODO lub w przypadku wyrażenia zgody na podstawie art. 6 ust. 1 lit. a RODO w celu dostarczenia treści marketingowych środkami komunikacji elektronicznej lub za pomocą urządzeń telefonicznych. Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania podanych przez Ciebie w formularzu danych oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce prywatności lub uzyskasz kontaktując się z osobą odpowiedzialną za ochronę danych osobowych na iodo@promise.pl. Kliknij i dowiedz się więcej jeżeli informacje podane powyżej nie są dostatecznie jasne!