Облачная аналитика – важная составляющая рабочего процесса. Для того чтобы поставить оценку ее поставщику, следует учитывать 3 важных критерия: результаты тестирования, доступность информации и безопасность.
Независимые результаты тестов
Отраслевые тесты важны, потому что они помогают измерить цену и производительность при работе системы с обычными и сложными аналитическими нагрузками. Они становятся показателями полезности, так как по мере роста объемов данных важно добиться максимальной эффективности при минимально возможной стоимости.
В феврале независимое исследование, проведенное компанией GigaOm, сравнило хранилища данных SQL Azure, Amazon Redshift и Google BigQuery с использованием теста TPC-H. Они обнаружили, что именно SQL Azure работает в 14 раз быстрее и стоит на 94% дешевле, чем другие облачные провайдеры. Это делает его лидером отрасли.
Простой доступ к информации
Выводы аналитики должны быть доступны каждому сотруднику организации. Azure обеспечивает такие возможности:
- беспрепятственная передача информации из хранилища данных SQL в Power BI;
- использование методов визуализации для упрощения понимания;
- высокая скорость доступа.
Как показывает тест TPC-DS, хранилище данных SQL Azure обеспечивает высокую производительность в сложных аналитических рабочих нагрузках, которые имитируют реалии бизнеса. Это означает, что пользователи Power BI могут без труда получить детальный анализ всех нужных данных.
Промышленный тест TPC-DS особенно полезен для проверки фактической производительности. Например, один из запросов, использованных в отчете, рассчитывает количество заказов, временное окно для их выполнения и фильтры, показывающие решенные и нерешенные проблемы. Этот тип запроса охватывает миллиарды строк и несколько таблиц, что позволяет использовать хранилище данных для бизнес-аналитики.
Надежность и безопасность
Защита конфиденциальной информации – приоритет любой аналитической платформы. Аналитика в Azure включает передовые функции безопасности, позволяющие предотвратить утечку данных. Она включает:
- упреждающее обнаружение угроз
- предоставление пользовательских рекомендаций, повышающих безопасность;
- машинное обучение ИИ для защиты информации.
Это позволяет шифровать данные на высоком уровне. Можно предоставить пользователям соответствующие права доступа, что не только защищает важные сведения, но и помогает системе соответствовать строгим требованиям конфиденциальности.