Azure Synapse Analytics, la evolución de Azure SQL Data Wharehouse para el análisis de la información

Azure Synapse Analytics se presenta como la evolución de Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) y reúne el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de macrodatos o Big Data.

Este servicio ofrece la libertad de consultar los datos tanto a petición sin servidor o con recursos aprovisionados, a escala. Así, Azure Synapse Analytics permite una experiencia unificada para ingerir, preparar, gestionar y servir datos para necesidades inmediatas de Business Intelligence y Machine Learning.

Funcionalidades Azure Synapse Analytics

Las principales funcionalidades de este nuevo servicio de almacenamiento y análisis de datos son:

• Escala ilimitada: Ofrece conclusiones a partir de todos sus datos, tanto de los almacenes de datos como de los sistemas de análisis de macrodatos, con una velocidad extraordinaria.
• Conclusiones muy eficaces: saca conclusiones a partir de todos los datos y aplica modelos de aprendizaje automático a todas las aplicaciones inteligentes.
• Experiencia indefinida: reduce considerablemente el tiempo de desarrollo de los proyectos con una experiencia unificada para desarrollar soluciones de análisis completas.
• Claridad inmediata: consigue una claridad inmediata del negocio con los datos más actualizados posibles de los sistemas operativos, en cada momento, con Synapse Link.
• Seguridad inigualable: protege los datos con las características de seguridad y privacidad más avanzadas del mercado, como la seguridad de nivel de columna y fila y el enmascaramiento dinámico de datos
• Almacenamiento de datos empresariales:  construye un almacén de datos sobre la base probada del motor SQL de máximo rendimiento del sector.

Por otro lado, entre las funcionalidades más destacables de Azure Synapse Analytics encontramos el uso de motores de Apache Spark y SQL integrados, lo que mejora la colaboración entre los profesionales, así como la facilidad de consultar archivos y reunir datos a través de Data Lake. Asimismo, los análisis en streaming permiten obtener información en tiempo real y volcarla directamente en el almacén de datos.

Además, el servicio permite elegir el lenguaje que mejor se adapte a las necesidades de la compañía como T-SQL, Python, Scala, Spark SQL y .Net y la gestión de estos datos utilizando Inteligencia Artificial, Machine Leaning y la plataforma Power BI para la analítica.

Por último, los datos se orquestan sin código por lo que el entorno es más visual y mucho más fácil de gestionar, permitiendo el acceso a varios usuarios predeterminados para garantizar la máxima seguridad.