Analityka danych w chmurze

Oferta Cloud APN Promise

Azure Data Warehouse

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 stopniowej zmiany poprzez budowanie kompetencji, aby pokazać możliwości poszczególnych produktów w środowisku zbliżonym do rzeczywistego.

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.

Zakres prac w ramach usługi:

  • Warsztaty analityczne
  • Opracowanie proponowanej architektura rozwiązania
  • Opracowanie ścieżka realizacji
  • Koncepcja pracy z danymi (zarządzanie danymi)
  • Opisanie profili kompetencji
  • Warsztaty dla użytkowników końcowych
    z prezentacją całościowego procesu
  • Dokumentacja projektowa

Przykładowe technologie używane w projekcie:

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

Przykładowa koncepcja użycia 

Azure Data Warehouse

Data Science Adoption

Większość organizacji stawia sobie najczęściej dwa cele, pierwszy związany jest z generowaniem nowych zysków, a drugi związany jest z optymalizacją kosztów i ryzyka. Nowoczesne narzędzia klasy Business Intelligence zdecydowanie ułatwiają ich realizację. Organizacje zdają sobie sprawę, że uruchomienie nowoczesnej platformy analitycznej oraz industrializacja analiz i modeli jest często dużym wyzwaniem. Istotną rolę w tym procesie może odegrać doświadczony Partner, posiadający doświadczenie zdobyte w dziesiątkach projektów, który skutecznie pomoże zaadoptować zaawansowane rozwiązania analityczne, pokazując szybko wymierne korzyści.

Celem projektu jest przysposobienie zaawansowanej analityki do specyfiki danej organizacji. W ramach projektu pokażemy 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 i wybieramy ten najbardziej obiecujący dla klienta.
  • 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,
    • automatyzacja.
  • Uruchamiamy i konfigurujemy środowisko Sandbox Data Science:
    • uruchamiamy magazyn danych i procesy integracji danych (Azure Data Lake, Azure Data Factory),
    • uruchamiamy usługę uczenia maszynowego (Azure Machine Learning).
  • Przygotowujemy wybrany model zaawansowanej analizy (model uczenia maszynowego).
  • Wizualizujemy wyniki w raporcie Power BI.
  • Przedstawiamy sposoby industrializacji modelu obiecującego najwyższy zwrot z inwestycji.
  • Prezentujemy w formie warsztatu wyniki adopcji data science wraz z dalszymi rekomendacjami rozwoju.

Produkty projektu PoV:

  • 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:
    • business case,
    • cykl data science,
    • wizja rozwoju,
    • koszty środowiska,
    • brakujące kompetencje zespołu,
    • plan wdrożenia data science w organizacji.

 

Data Science Adoption 

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!