Azure Synapse Analytics è una piattaforma avanzata di analisi dei dati sviluppata da Microsoft, progettata per affrontare le complesse sfide dei big data. Con Synapse Analytics, le organizzazioni possono gestire e analizzare i dati in modo più efficiente, standardizzando i formati e centralizzando i carichi di lavoro. Grazie ai suoi modelli specifici per settore e alla capacità di combinare dati provenienti da diverse fonti, Azure Synapse facilita la trasformazione dei dati in informazioni utili, supportando così decisioni aziendali più informate. In questo articolo andremo a vedere più da vicino quali sono le sue caratteristiche principali, quali sono i vantaggi del suo utilizzo e i casi d’uso più comuni per concludere con un piccolo tutorial per testarne la facilità d’utilizzo.
Col passare degli anni e con l’avvento del cloud il problema della migrazione dei dati e della loro analisi è diventato una questione centrale. Spesso, i dati finiscono in enormi data lake o sparsi tra vari silos e applicazioni diverse e non c'è standardizzazione tra i diversi formati, il che rende difficile combinare e analizzare i dati provenienti da fonti diverse nello stesso report.
Questo significa che, all'interno di una singola organizzazione, si trovano diversi utenti che lavorano con versioni differenti della verità. Molti faticano a maturare la loro strategia, non solo nella raccolta dei dati, ma anche nell'implementazione delle analisi, cioè nel trasformare i dati in informazioni utili.
In tutti i settori, le organizzazioni stanno quindi affrontando sfide di un certo peso a livello di tempo e risorse quando si tratta di gestire i big data e, per molte, Microsoft Azure Synapse potrebbe essere la soluzione che cercavano per i loro problemi.
Azure Synapse Analytics di Microsoft Azure mira a risolvere alcune delle più grandi problematiche dei big data. È un servizio di analisi che combina integrazione dei dati, data warehousing, pipeline ETL, analisi dei big data, visualizzazioni e altro ancora – tutto in una piattaforma unica. Invece di gestire diversi tipi di dati o carichi di lavoro con strumenti diversi, Synapse offre una piattaforma all-in-one per lavorare con le proprie informazioni.
Curiosi di saperne di più? Vediamolo più da vicino nelle prossime sezioni.
Azure Synapse Analytics è un servizio di analisi definito da Microsoft come “senza limiti”, che vanta funzionalità estese come il calcolo provisionato, l'isolamento dei carichi di lavoro, l'integrazione con Power BI, Azure ML e Apache Spark, l'analisi in streaming, l'ingestione ibrida dei dati, la sicurezza a livello di colonna e riga, il mascheramento dinamico dei dati e molto altro ancora.
Si tratta di un'evoluzione di Azure SQL Data Warehouse (DW) con alcuni miglioramenti significativi come le query on-demand come servizio e, con un'integrazione più profonda con altri stack tecnologici, consente agli utenti di recuperare in modo sicuro dati da fonti come un data warehouse, un data lake e sistemi di analisi dei big data, accelerando così il passaggio dai dati grezzi agli insight aziendali.
Inoltre, la piattaforma consente ai clienti di sfruttare tecnologie all'avanguardia come Power BI, Azure Machine Learning e gli ultimi ritrovati nel campo dell’intelligenza artificiale.
In breve, Azure Synapse Analytics una piattaforma unica per analizzare tutti i dati della propria organizzazione senza dover copiare o spostare terabyte di informazioni, potenziando così le capacità di self-service. Anche gli utenti aziendali, con conoscenze tecniche minime, possono recuperare dati attraverso i silos dipartimentali senza nessuno sforzo particolare.
Utilizzando il familiare linguaggio SQL, il servizio consente agli utenti di interrogare dati sia relazionali che non relazionali. L'analisi e l'esplorazione dei dati possono essere effettuate sia utilizzando query on-demand serverless per analisi ed esplorazioni ad hoc, sia utilizzando risorse provisioned (pool SQL dedicato) per esigenze di data warehouse prevedibili e impegnative.
Un pool SQL serverless fornisce accesso a file esterni archiviati in Azure Storage senza richiedere che i dati vengano copiati o caricati in un'altra posizione, utilizzando il dialetto T-SQL. I workspace di Synapse includono questo servizio di default, quindi gli utenti possono utilizzarlo non appena il loro workspace viene creato.
Con questo approccio, non c'è infrastruttura da mantenere e non ci sono costi associati al mantenimento dei servizi in esecuzione. Il servizio è tariffato in base al consumo, quindi i costi sono basati solo sui dati processati dalle query. Limiti di budget per i dati (TB) possono essere utilizzati per controllare i costi dei dati utilizzati in un giorno, una settimana o un mese.
Un data warehouse aziendale può beneficiare di un pool SQL dedicato. I dati sono archiviati in tabelle con storage colonnare, il che migliora le prestazioni e riduce i costi. Viene anche utilizzata un'architettura di elaborazione parallela per eseguire le query.
Questa funzionalità non è abilitata di default in Azure Synapse Analytics; pertanto, è necessario creare un pool e selezionare i livelli di prestazione pertinenti, che possono essere modificati in seguito. Il costo di un pool dedicato è determinato per ora, ma può essere controllato scalando il servizio verso l'alto o verso il basso quando necessario. I pool possono anche essere sospesi quando non sono in uso.
Oltre alle sue capacità principali, Azure Synapse Analytics offre anche le seguenti funzionalità:
Abbiamo creato il team Infra&Security, verticale sul cloud Azure, per rispondere alle esigenze dei clienti che ci coinvolgono nelle decisioni tecniche e strategiche. Oltre a configurare e gestire il loro tenant, ci occupiamo di:
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Adesso che abbiamo capito in linea generale le sue caratteristiche è ora di passare ai vantaggi pratici. L’uso di Azure Synapse Analytics di Microsoft Azure come strumento di analisi Big Data basato sul cloud può offrire enormi benefici per il proprio business nel breve e nel lungo periodo.
Nell’elenco qui sotto ve ne proponiamo alcuni tra i più rilevanti.
Synapse Analytics riunisce il meglio dei servizi dati di Azure e di altri servizi, garantendo che funzionino insieme senza problemi per fornire una piattaforma unificata di analisi dei dati che possa soddisfare le esigenze della propria organizzazione. Questi servizi includono Azure Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Active Directory, Azure Data Factory, Apache Spark e Microsoft Power BI.
Con questa piattaforma è possibile utilizzare un'unica interfaccia utente web-based (UT) per svolgere varie attività sui dati, come l'esplorazione dei dati, l'esecuzione di esperimenti e lo sviluppo di pipeline di dati che garantiscono un flusso ininterrotto di dati per generare insight aziendali utili.
Synapse Analytics offre funzionalità di Machine Learning (ML) che è possibile applicare a diversi scopi. Il più comune è l'applicazione di algoritmi ML per facilitare l'acquisizione e la comprensione dei dati. Si può utilizzare Azure Data Factory per creare pipeline di dati che trasformano i dati aziendali in un formato consumabile per il ML e generare insight da quei dati tramite report preparati con Apache Spark o pool SQL serverless.
Si possono anche addestrare modelli ML utilizzando sia Apache Spark Pools che Azure Machine Learning Automated ML e questi modelli ML possono poi essere distribuiti per generare previsioni all'interno del data warehouse stesso.
Azure Synapse Analytics offre una serie di funzionalità di sicurezza ed è conforme a quasi 30 regolamenti di conformità leader del settore, come l'Organizzazione Internazionale per la Standardizzazione (ISO), i Controlli di Sistema e Organizzazione (SOC) e l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), tra gli altri. Supporta l'Active Directory di Azure (AD), l'autenticazione basata su SQL e l'autenticazione a più fattori.
Inoltre, supporta la crittografia dei dati a riposo e in transito, nonché la classificazione dei dati sensibili. Azure Synapse Analytics supporta anche la sicurezza a livello di riga, colonna e oggetto con mascheramento dinamico dei dati, nonché la sicurezza a livello di rete con reti virtuali e firewall. Questo garantisce che, quando i propri dati aziendali sensibili vengono elaborati tramite Synapse Analytics saranno protetti con il massimo livello di sicurezza.
Azure Synapse Analytics si integra direttamente con Microsoft Power BI, che offre dashboard e visualizzazioni con un robusto set di funzionalità analitiche e di reportistica. Utilizzando Synapse Studio, i data analyst potranno facilmente analizzare i dati e generare dashboard che forniscono insight aziendali utili.
Azure Synapse Analytics offre numerosi vantaggi ai data engineer, semplificando e accelerando lo sviluppo e la gestione delle soluzioni di data warehousing e analytics. Grazie a strumenti visivi e interfacce drag-and-drop, i data engineer possono progettare e implementare flussi di lavoro complessi senza la necessità di scrivere codice dettagliato, riducendo il tempo di sviluppo e minimizzando gli errori.
In virtù delle sue funzionalità, Azure Synapse Analytics può essere utilizzato in un’ampia varietà di scenari che richiedono la rapida e precisa elaborazione dei dati che si producono. Vediamone alcuni dei più comuni e importanti qui sotto per farci un’idea ancora più chiara della versatilità e utilità del servizio in contesti reali.
Una delle applicazioni più significative di Azure Synapse Analytics risiede nella sua capacità di centralizzare i dati provenienti da vari canali di vendita per i rivenditori.
Grazie al servizio, i rivenditori possono integrare senza problemi i dati da diverse fonti, eliminando i silos di dati e consentendo una visione completa delle loro operazioni aziendali. Nel frattempo, lo strumento può anche aiutare a pulire, elaborare ed esaminare questi dati consolidati.
Offrendo un approccio unificato alla gestione dei dati, Microsoft Azure Synapse Analytics permette ai rivenditori di ottenere insights più precisi e azionabili dai dati. Ad esempio, analizzando gli acquisti passati dei clienti, le abitudini di navigazione e le preferenze, i rivenditori possono comprendere meglio il loro pubblico target.
Questo aiuta i rivenditori a creare servizi su misura e migliorare la rilevanza degli sforzi di marketing e delle offerte. Il risultato è una strategia aziendale e un'esperienza cliente migliorate che favoriscono la fedeltà, incoraggiano gli acquisti ripetuti e promuovono la crescita a lungo termine per l'attività di vendita al dettaglio.
Migliorare il processo di monitoraggio delle prestazioni è un altro caso d'uso altamente impattante per Azure Synapse Analytics. Con la capacità di fornire agli utenti visibilità in tempo reale sui livelli di inventario e le tendenze di vendita, questa potente piattaforma di analisi consente la condivisione di dati accurati che aiutano i produttori a stabilire una collaborazione efficace con i loro clienti.
Questa maggiore trasparenza e accuratezza dei dati consente ai produttori di prendere decisioni ben informate riguardo alla produzione, al rifornimento e alla logistica. Nel frattempo, i clienti possono beneficiare delle previsioni di domanda migliorate del produttore per minimizzare i casi di esaurimento scorte e le opportunità di business perse.
Sul fronte della catena di approvvigionamento, Azure Synapse Analytics offre ai fornitori capacità di analisi avanzate che permettono loro di ottenere insights più profondi sulle prestazioni della loro catena di approvvigionamento. Analizzando punti dati critici come i tempi di consegna e l'evasione degli ordini, i produttori possono identificare potenziali aree di miglioramento e implementare strategie mirate per ottimizzare le loro operazioni della catena di approvvigionamento.
Questa ottimizzazione della catena di approvvigionamento permette ai produttori di essere più competitivi sul mercato, rispondendo rapidamente alle esigenze in cambiamento e offrendo un servizio clienti superiore.
Microsoft Azure Synapse Analytics eccelle nella sua capacità di assistere gli utenti nel rilevamento delle frodi, rendendolo uno strumento prezioso per le istituzioni finanziarie. Con il suo robusto set di strumenti e capacità, Azure Synapse Analytics consente agli utenti di analizzare efficacemente vasti volumi di dati e applicare algoritmi avanzati di rilevamento delle frodi, risultando in insights azionabili.
Una delle caratteristiche distintive di Azure Synapse Analytics è il suo supporto per il monitoraggio continuo dell'attività transazionale su conti e dispositivi in tempo reale. Questa capacità di monitoraggio in tempo reale permette agli utenti di identificare rapidamente qualsiasi comportamento sospetto o fraudolento, consentendo loro di prendere immediate azioni mitigative.
In questo modo, le istituzioni finanziarie possono minimizzare il rischio di perdite finanziarie e salvaguardare la loro reputazione, ottenendo allo stesso tempo l'assistenza necessaria per soddisfare i requisiti di conformità normativa e implementare pratiche di governance efficaci.
Configurare Azure Synapse Analytics è un processo semplice che può essere completato in pochi clic. Per dimostrarlo, vi proponiamo in questa sezione un piccolo esempio con pochi semplici passaggi che potete effettuare per sperimentare creando una nuova risorsa, rendendola operativa in pochissimo tempo.
Il primo passo è navigare nel portale di Azure e accedere con le proprie credenziali dell'account Azure. Una volta effettuato l'accesso, verrà mostrata questa pagina:
Facciamo clic sul pulsante + Create new resource situato sul lato sinistro dello schermo. Questo aprirà il menu Create a resource. Sotto la barra di ricerca digitiamo synapse e, dalle opzioni, facciamo clic su Azure Synapse Analytics.
Facciamo poi clic sul pulsante Create nella pagina che si apre.
Una volta premuto su Create, questo aprirà il menù dove dovremo specificare i dettagli per configurare Azure Synapse Analytics. Per prima cosa dovremo selezionare l'abbonamento che desideriamo utilizzare. Dopodiché, dovremo scegliere il resource group nel quale desideriamo distribuire il nostro servizio.
Se non si ha un resource group, se ne può creare uno facendo clic su Create new. In questo tutorial, abbiamo specificato d4ssynapserg come nome del gruppo di risorse, ma potete scegliere un qualsiasi altro nome per esso a patto che sia univoco.
Il passo successivo è specificare il nome per il proprio workspace. In questo caso abbiamo specificato d4ssynapsews come nome ma, di nuovo, potete scegliere un qualsiasi altro nome finché esso sia univoco. Per quanto riguarda la Regione qui abbiamo specificato West Europe, ma si può tranquillamente scegliere la regione più vicina a sé.
Sotto Select Data Lake Storage Gen 2, nelle sezioni Account Name e File system name, fornisci di nuovo un nome univoco in entrambi.
In questo particolare caso abbiamo specificato come nome d4ssynapsedatagen per il nome dell’account e d4ssynapsefn come nome del file system.
Mantieniamo l'opzione predefinita per Assegnare a me il ruolo di Storage Blob Data Contributor sul box dell'account Data Lake Storage Gen2, e fai clic su Review + Create.
Questo aprirà una pagina dove vedremo il messaggio "Validation Succeeded", rivedere le nostre configurazioni e tornare indietro per modificarle, se necessario. È possibile anche vedere il costo stimato per mese nella valuta scelta per il pagamento.
Una volta soddisfatti delle configurazioni sopra, dovremo semplicemente fare clic sul pulsante Create per distribuire il nostro database. La distribuzione può richiedere alcuni minuti e il pannello di distribuzione mostrerà lo stato.
Facciamo clic su Go to resource group per aprire la pagina seguente, dove potremo visualizzare informazioni sul resource groupe di Synapse Analytics che abbiamo appena creato, come il workspace di e l'account di storage associati.
Ora possiamo aprire Synapse Studio facendo clic sul workspace di Synapse e poi selezionando Open nella casella Open Synapse Studio.
Completando i passaggi sopra, si aprirà Synapse Analytics Studio, come mostrato qui sotto. Sul lato sinistro, puoi esplorare le schede per Data, Develop, Integrate, Monitor e Manage.
La capacità di analizzare tutti i dati generati dai propri processi aziendali e di generare insight utili per migliorare le decisioni strategiche della propria compagnia è ormai fondamentale nel panorama contemporaneo. Ma con un volume così grande di dati generati ogni giorno, tutti memorizzati in vari data warehouse e data lake scollegati tra di loro, sfruttare effettivamente i propri dati è più facile a dirsi che a farsi.
Azure Synapse Analytics si propone come una solida risposta a tutte queste problematiche, offrendo una piattaforma di analisi dei dati che unifica tutti i dati memorizzati nei sistemi della propria azienda e fornisce un'interfaccia utente unica e intuitiva, ben adatta a qualsiasi data scientist che desidera concentrarsi sulla creazione di modelli e insight sui dati, senza doversi preoccupare dell'infrastruttura.
È facile da configurare, facile da usare e può generare buoni modelli che possono essere immediatamente utilizzati, con un perfetto bilanciamento tra rapidità, efficienza e precisione. Perché non provarlo, quindi e vedere se è la risposta anche alle vostre esigenze?
Azure Synapse Analytics è un servizio di analisi dei dati che integra l'elaborazione di big data, data warehousing e integrazione dei dati su un'unica piattaforma. Consente di interrogare sia dati relazionali che non relazionali utilizzando risorse serverless o dedicate.
Azure Synapse Analytics integra dati da diverse fonti come data lake e warehouse, offrendo query serverless on-demand e risorse dedicate. Facilita l'analisi dei big data combinando servizi come Apache Spark e Azure Data Factory.
Azure Synapse Analytics offre una gestione centralizzata dei dati, prestazioni potenziate grazie all'elaborazione parallela e integrazione con strumenti come Power BI e Azure Machine Learning. Fornisce anche funzionalità di sicurezza avanzate e gestione dei costi con un modello di pricing basato sul consumo.
Azure Synapse Analytics si integra con Azure Machine Learning e Apache Spark, permettendo agli utenti di addestrare e applicare modelli di machine learning direttamente sulla piattaforma.
Azure Synapse Analytics è ampiamente utilizzato per la previsione di tendenze, l'integrazione di dati omnichannel, l'ottimizzazione della supply chain e il rilevamento delle frodi.
Azure Synapse Analytics offre una sicurezza avanzata con funzionalità come crittografia, autenticazione a più fattori, controllo degli accessi basato sui ruoli e conformità con regolamenti importanti come HIPAA e ISO.
Azure Synapse Analytics supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui T-SQL, Python, Scala, Spark SQL e .Net, offrendo flessibilità nella query e nella manipolazione dei dati.
Azure Synapse Analytics si integra perfettamente con Power BI, consentendo la visualizzazione dei dati e la creazione di dashboard direttamente all'interno di Synapse Studio.
Azure Synapse Analytics segue un modello di prezzo basato sul consumo per le query SQL serverless, in cui gli utenti pagano solo per i dati elaborati. Le risorse dedicate, come i pool SQL, vengono tariffate in base alle prestazioni e possono essere scalate o messe in pausa per controllare i costi.
La configurazione di Azure Synapse Analytics è semplice attraverso il portale Azure. Gli utenti devono creare una risorsa, configurare il gruppo di risorse, selezionare l'archiviazione e distribuire lo spazio di lavoro Synapse. Synapse Studio viene poi utilizzato per la gestione dei dati e l'analisi.
Il team Infra & Security è verticale sulla gestione ed evoluzione dei tenant Microsoft Azure dei nostri clienti. Oltre a configurare e gestire il tenant, si occupa della creazione dei deployment applicativi tramite le pipelines di DevOps, monitora e gestisce tutti gli aspetti di sicurezza del tenant, supportando i Security Operations Centers (SOC).
