Microsoft Synapse pour entreprises

Regroupez l’intégration, l’entreposage et l’analyse de vos données dans un environnement conçu pour soutenir vos besoins analytiques à grande échelle.

Réunissez vos données avant de les analyser

Lorsque les données sont dispersées entre plusieurs systèmes, leur préparation mobilise du temps et les analyses deviennent plus difficiles à maintenir. Les équipes doivent alors multiplier les extractions, les fichiers intermédiaires et les validations manuelles.

Azure Synapse Analytics permet de connecter, préparer, entreposer et interroger des données provenant de différentes sources. Mallette vous aide à bâtir un environnement analytique structuré pour alimenter vos rapports Power BI, vos analyses avancées et certains projets d’apprentissage automatique.

Notre méthode d’implantation Azure Synapse

De l’analyse de vos sources au déploiement de l’environnement analytique, nous construisons une architecture adaptée à vos besoins, à vos volumes et à votre écosystème Azure.

1

Analyse des besoins

Nous déterminons les données à exploiter, les analyses attendues, les utilisateurs concernés et les exigences de performance, de sécurité et d’actualisation.

2

Cartographie des sources

Nous recensons les bases de données, les fichiers, les logiciels d’affaires et les services infonuagiques qui doivent alimenter l’environnement analytique.

3

Conception de l’architecture

Nous définissons la structure de l’environnement, les méthodes de stockage, les ressources de traitement ainsi que l’utilisation de SQL, d’Apache Spark et des services Azure nécessaires.

4

Intégration et transformation

Nous créons les flux permettant d’extraire, de nettoyer, de transformer et de charger les données provenant de vos différents systèmes.

5

Modélisation et exploitation

Nous structurons les données pour faciliter leur interrogation, améliorer les performances et soutenir les rapports Power BI, les analyses avancées ou les modèles prédictifs.

6

Sécurité et optimisation

Nous configurons les accès et les mécanismes de protection, puis nous ajustons les ressources selon les volumes, la performance attendue et les coûts d’utilisation.

Parlez à un expert

Champs requis*

La différence qui compte

Une architecture conçue pour vos usages

Nous sélectionnons les composantes et les ressources en fonction de vos besoins analytiques. L’objectif n’est pas de multiplier les technologies, mais de créer un environnement cohérent.

Des données prêtes à être exploitées

Nous structurons l’ensemble du parcours de la donnée, de sa source jusqu’à son utilisation dans les rapports, les analyses ou les modèles d’apprentissage automatique.

Une solution intégrée à Azure

Azure Synapse peut fonctionner avec vos autres services Azure, vos espaces de stockage, Power BI et vos environnements de données existants.

FAQ - Microsoft Synapse

Qu’est-ce qu’Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse Analytics est un service analytique qui réunit l’intégration de données, l’entreposage, les technologies SQL, Apache Spark et les pipelines de traitement dans un environnement commun.

À quoi sert Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse permet de centraliser et de traiter des données provenant de plusieurs sources afin de soutenir les rapports, les analyses à grande échelle, l’intelligence d’affaires et certains projets d’apprentissage automatique.

Quelle est la différence entre Azure Synapse et Power BI?

Azure Synapse sert principalement à intégrer, transformer, entreposer et préparer les données. Power BI utilise ensuite ces données pour produire des rapports et des tableaux de bord interactifs.

Azure Synapse est-il encore pertinent pour un nouveau projet?

Il peut demeurer pertinent lorsque l’organisation possède déjà une architecture Azure ou des charges de travail conçues pour Synapse. Pour un nouveau projet, il est toutefois recommandé de comparer Synapse et Fabric avant de choisir la plateforme.

Qu’est-ce qu’un groupe SQL sans serveur?

Un groupe SQL sans serveur permet d’interroger des données à la demande sans réserver une capacité de traitement permanente. Les coûts sont généralement liés au volume de données traité par les requêtes.