Przypadki użycia obejmują analizę klientów, poprawę wydajności operacyjnej, wykrywanie oszustw, konserwację predykcyjną, analizę finansową, badania rynku i spersonalizowany marketing.

Platformy danych dla przedsiębiorstw agregują i analizują dane z różnych źródeł, zapewniając wgląd i pomagając firmom w podejmowaniu świadomych decyzji. Dzięki temu firmy mogą zrozumieć trendy i zachowania klientów, optymalizować operacje, ulepszać produkty i usługi oraz poprawiać doświadczenia klientów, a także podejmować strategiczne decyzje. Eliminuje to silosy danych i usprawnia współpracę.

Platforma danych Azure usprawnia operacje biznesowe, oferując kompleksowy zestaw narzędzi i usług, takich jak Azure Fabric do integracji danych, skalowalny magazyn, wizualizacja i pulpity nawigacyjne w Power BI oraz możliwości AI. Usługi te pomagają firmom szybko uzyskać wgląd, usprawnić podejmowanie decyzji i usprawnić operacje poprzez automatyzację przepływów pracy danych i dostarczanie analiz w czasie rzeczywistym. Inne narzędzia to Azure Synapse Analytics do integracji i analizy danych, Azure Data Lake do skalowalnego magazynu oraz Azure Data Factory do tworzenia potoków ETL.

Platforma danych AWS zapewnia szeroką gamę rozwiązań, w tym Amazon Redshift do hurtowni danych, Amazon S3 do skalowalnej pamięci masowej, AWS Glue do procesów ETL (Extract, Transform, Load), Amazon EMR do przetwarzania dużych zbiorów danych oraz Amazon Kinesis do strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym. Narzędzia te pomagają firmom efektywnie zarządzać, przetwarzać i analizować dane, umożliwiając szybki wgląd i zwiększoną wydajność operacyjną.

Snowflake zapewnia oparte na chmurze rozwiązanie do magazynowania danych z niemal nieskończoną skalowalnością, automatycznym skalowaniem oraz separacją pamięci masowej i obliczeń, dzięki czemu zarządzanie danymi jest bardziej wydajne i opłacalne. Jest to rozwiązanie typu Platform as a Service (PaaS), które można wdrożyć we wszystkich infrastrukturach największych dostawców usług w chmurze, takich jak Azure, AWS czy GCP. Snowflake oddziela zasoby pamięci masowej i obliczeniowe, umożliwiając skalowalne i ekonomiczne przetwarzanie danych. Zapewnia solidne możliwości udostępniania danych, płynną integrację z różnymi źródłami danych i obsługę różnych typów danych. Architektura Snowflake zapewnia wysoką wydajność, współbieżność i bezpieczeństwo danych, upraszczając operacje na danych i zarządzanie nimi.

Platforma danych Databricks, oparta na Apache Spark, oferuje szereg korzyści, w tym ujednoliconą analitykę dla inżynierii danych, nauki o danych i uczenia maszynowego. Zapewnia współpracę notebooków, zautomatyzowane zarządzanie klastrami i skalowalną moc obliczeniową. Databricks zwiększa produktywność poprzez integrację różnych źródeł danych i narzędzi, umożliwiając analitykę w czasie rzeczywistym oraz upraszczając opracowywanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.

Kroki obejmują ocenę potrzeb w zakresie danych, wybór odpowiedniej platformy, projektowanie architektury, konfigurowanie procesów integracji danych i ETL, wdrażanie zarządzania danymi oraz ciągłe monitorowanie i optymalizację.

Wspólne komponenty obejmują przechowywanie danych (jeziora danych i hurtownie), narzędzia do integracji danych (ETL/ELT), silniki przetwarzania danych, narzędzia analityczne i wizualizacyjne, ramy zarządzania danymi i środki bezpieczeństwa.

ETL to skrót od Extract, Transform, Load. Jest to proces, który wyodrębnia dane z różnych źródeł, przekształca je w odpowiedni format i ładuje do hurtowni danych lub jeziora danych. ETL zapewnia, że dane są skonsolidowane, oczyszczone i przygotowane do analizy. Proces ETL może wykorzystywać różne technologie i techniki, takie jak Change Data Capture lub przetwarzanie w czasie rzeczywistym.

Big Data odnosi się do niezwykle dużych, złożonych zbiorów danych, które nie mogą być przetwarzane przy użyciu tradycyjnych narzędzi do przetwarzania danych. Często są one przechowywane jako surowe, nieustrukturyzowane dane w ich natywnym formacie w Data Lake. Jeziora danych umożliwiają organizacjom gromadzenie i przechowywanie ogromnych ilości różnych typów danych, które mogą być później przetwarzane i analizowane przy użyciu platform przetwarzania dużych zbiorów danych, takich jak Apache Hadoop i Apache Spark.

Change Data Capture (CDC) to technika wykorzystywana do identyfikacji i przechwytywania zmian wprowadzonych do danych w bazie danych, zapewniająca minimalny wpływ na systemy źródłowe. Służy do utrzymywania hurtowni danych, jezior danych i innych systemów zsynchronizowanych z najnowszymi zmianami, umożliwiając integrację i analizę danych w czasie rzeczywistym.

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym polega na analizowaniu danych w miarę ich napływania, umożliwiając natychmiastowe spostrzeżenia i działania, co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji wrażliwych na czas, takich jak wykrywanie oszustw i interakcje z klientami na żywo. Wiąże się to z ciągłym przechwytywaniem, przetwarzaniem i analizowaniem danych w miarę ich generowania. Technologie takie jak frameworki przetwarzania strumieniowego (np. Apache Kafka, Apache Flink) umożliwiają natychmiastowy wgląd i podejmowanie działań w oparciu o aktualne informacje. Architektura bezserwerowa pozwala deweloperom tworzyć i uruchamiać aplikacje bez konieczności zarządzania infrastrukturą. W przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, bezserwerowe frameworki (np. AWS Lambda, Azure Functions) automatycznie skalują się do obsługi różnych obciążeń, zmniejszając opóźnienia i złożoność operacyjną.

Organizacje integrują dane IoT z platformami danych, wykorzystując przetwarzanie brzegowe do wstępnego przetwarzania danych, wykorzystując struktury przetwarzania strumieniowego do analizy w czasie rzeczywistym oraz przechowując dane w jeziorach danych lub hurtowniach danych w celu dalszej analizy. Zapewniają również bezpieczną transmisję danych i wdrażają skalowalne architektury do obsługi dużej ilości i szybkości danych IoT.

Platformy danych zapewniają infrastrukturę do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych wymaganych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zintegrowane narzędzia i frameworki (np. TensorFlow, PyTorch) pozwalają naukowcom zajmującym się danymi budować, szkolić i wdrażać modele, które automatyzują podejmowanie decyzji i generują prognozy. Oferują one również narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, szkolenia modeli, walidacji i wdrażania, a także skalowalne zasoby obliczeniowe do obsługi złożonych obliczeń.