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[GAB2016] Cortana Analytics - Jean-Pierre Riehl/Fabien Adato

Notes de l'éditeur

  1. Et tout cela dans un monde où tout va toujours de + en + vite  time to market
  2. Cortana Analytics Suite delivers an end-to-end platform with integrated and comprehensive set of tools and services to help you build intelligent applications that let you easily take advantage of Advanced Analytics. First Cortana Analytics Suite provides services to bring data in, so that you can analyze it.  It provides information management capabilities like Azure Data Factory so that you can pull data from any source (relational DB like SQL or non-relational ones like your Hadoop cluster) in an automated and scheduled way, while performing the necessary data transforms (like setting certain data colums as dates vs. currency etc).  Think ETL (Extract, Transform, Load) in the cloud. Event hub does the same for IoT type ingestion of data that streams in from lots of end points. The data brought in then can be persisted in flexible big data storage services like Data Lake and Azure SQL DW. You can then use a wide range of analytics services from Azure ML to Azure HDInsight to Azure Stream Analytics to analyze the data that are stored in the big data storage.  This means you can create analytics services and models specific to your business need (say real time demand forecasting). The resultant analytics services and models created by taking these steps can then be surfaced as interactive dashboards and visualizations via Power BI These same analytics services and models created can also be integrated into various different UI (web apps or mobile apps or rich client apps) as well as via integrations with Cortana, so end users can naturally interact with them via speech etc., and so that end users can get proactively be notified by Cortana if the analytics model finds a new anomaly (unusual growth in certain product purchases- in the case of real time demand forecasting example given above) or whatever deserves the attention of the business users.
  3. Cluster Hadoop Hbase  NoSQL (ex : Key/Value Store) Storm  Real-time, basé sur des streams (des spouts et des bolts)
  4. Cortana Analytics Suite delivers an end-to-end platform with integrated and comprehensive set of tools and services to help you build intelligent applications that let you easily take advantage of Advanced Analytics. First Cortana Analytics Suite provides services to bring data in, so that you can analyze it.  It provides information management capabilities like Azure Data Factory so that you can pull data from any source (relational DB like SQL or non-relational ones like your Hadoop cluster) in an automated and scheduled way, while performing the necessary data transforms (like setting certain data colums as dates vs. currency etc).  Think ETL (Extract, Transform, Load) in the cloud. Event hub does the same for IoT type ingestion of data that streams in from lots of end points. The data brought in then can be persisted in flexible big data storage services like Data Lake and Azure SQL DW. You can then use a wide range of analytics services from Azure ML to Azure HDInsight to Azure Stream Analytics to analyze the data that are stored in the big data storage.  This means you can create analytics services and models specific to your business need (say real time demand forecasting). The resultant analytics services and models created by taking these steps can then be surfaced as interactive dashboards and visualizations via Power BI These same analytics services and models created can also be integrated into various different UI (web apps or mobile apps or rich client apps) as well as via integrations with Cortana, so end users can naturally interact with them via speech etc., and so that end users can get proactively be notified by Cortana if the analytics model finds a new anomaly (unusual growth in certain product purchases- in the case of real time demand forecasting example given above) or whatever deserves the attention of the business users.