Business Intelligence z MS Azure i Power BI

1. Wprowadzenie do platformy MS Azure:

• zalety stosowania chmury Azure,
• sposoby zarządzania platformą,
• przegląd usług platformy Azure,
• praca w chmurze – zalety i wady.

2. Zarządzanie platformą Azure:

• monitorowanie zmian,
• konfiguracja platformy,
• nadzór nad danymi.

3. Bazy danych w Azure SQL Server:

• praca w relacyjnych bazach danych,
• usługa infrastruktury (IaaS),
• konfiguracja wirtualnej maszyny z bazą danych SQL Server,
• usługa serwera w chmurze – PaaS,

4. Usługa Azure Data Warehouse:

• jak pracować w architekturze MPP (massively parallel processing),
• udostępnienie platformy PaaS,
• przechowywanie danych rozrzuconych po wielu węzłach,
• manualna i automatyczna zmiana skalowalności baz.

5. Magazyny danych:

• Data Lake Store,
• podstawy pracy z technologią Hadoop HDFS,
• magazyn danych do analiz Big Data,
• Blob Storage – przechowywanie dokumentów, magazyn backupów, magazyn dla wirtualnych dysków, magazyn przechowywania danych do analiz,
• table Storage,
• przechowywanie danych w tabelach NoSQL,
• biblioteka danych dla aplikacji.

6. Sposoby transformacja danych:

• HDInsight - Implementacja Hadoopa na platformie Azure,
• integracja z Azure Active Directory,
• przetwarzanie Big Data,
• Machine Learning – budowanie modeli predykcyjnych w chmurze.

7. Usługi pozwalające na ładowanie danych:

• usługa Data Factory,
• budowanie protokołów przekształcających dane wejściowe w dane przygotowane do analizy,
• monitorowanie zaplanowanych ładowań.

8. Analiza danych w chmurze:

• Azure Analysis Services – budowanie modeli danych,
• integracja z usługą Azure Active Directory,
• wielopoziomowe zabezpieczanie danych.
• Data Lake Analytics – kontrola dostępu do danych opartych o rolę.

9. Wizualizacja danych:

• budowanie i publikowanie raportów w Power BI Desktop,
• Power BI Online – dziel się raportami przez przeglądarkę.

10. Podsumowanie informacji dotyczących platformy Azure.