Microsoft Azure lernen

Kapitel 7. Big Data, Reporting und Analytics Services in Azure

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Von der globalen Wirtschaftskrise, die durch die Pandemie verursacht wurde, bis hin zur schnellen Einführung von KI-Tools wie ChatGPT waren Unternehmen noch nie so sehr auf Daten und Analysen angewiesen, um wettbewerbsfähig zu sein und die Nase vorn zu haben. Um dies zu erreichen, müssen die alten Silos zwischen Datenanalysten und Wissenschaftlern oder zwischen archivierten und gestreamten Daten zugunsten einer interoperablen, kontrollierten Plattform für Analysen und Berichte abgebaut werden. Richtig gemacht, bedeutet Analytik, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an die richtigen Leute gelangen - dafür ist die richtige Architektur wichtig.

George Mount, Gründer von Stringfest Analytics, Microsoft MVP und Autor von Advancing into Analytics (O'Reilly Media)

In Kapitel 6 haben wir gelernt, wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Azure AI Services genutzt werden können, um intelligente Anwendungen zu entwickeln. Wir haben untersucht, wie diese KI-, OpenAI- und kognitiven Dienste genutzt werden können, um Daten für die Entwicklung von Anwendungen und Lösungen auf Unternehmensebene zu sammeln.

In diesem Kapitel schalten wir einen Gang höher und tauchen tiefer in die Nutzung und Visualisierung von Daten ein, die mit Cloud-Diensten gesammelt wurden, ...