Azure Synapse: Die Plattform für Big Data und Data Warehousing

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Azure Synapse Analytics effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Datenanalyse- und Integrationssysteme zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, entwickeln, integrieren und optimieren, um die vielfältigen Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen.

Inhalt

• Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Definition und Bedeutung von Azure Synapse Analytics
  • Hauptmerkmale und Vorteile im Vergleich zu anderen Datenanalyse- und Integrationsplattformen
• Anwendungsbereiche und Architektur
  • Einsatzmöglichkeiten in Data Warehousing und Big Data Analytics
  • Integration und Echtzeit-Datenverarbeitung für Unternehmen
  • Grundlegende Architektur: Synapse SQL, Synapse Spark, Data Integration und Pipelines
• Einrichtung und Konfiguration
  • Voraussetzungen für die Nutzung: Abonnements, Berechtigungen und Netzwerkanforderungen
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Azure Synapse Analytics-Workspaces
  • Zuweisung und Verwaltung von Ressourcen innerhalb des Workspaces
• Datenaufnahme und -verarbeitung
  • Methoden zur Aufnahme von Batch- und Streaming-Daten
  • Einsatz von Synapse Pipelines zur Integration verschiedener Datenquellen
  • Nutzung von Synapse SQL und Spark für Datenanalysen und Verarbeitungsaufgaben
• Praktische Übung 1: Einrichtung und erste Abfragen
  • Problemstellung: Eine Azure Synapse Umgebung soll eingerichtet und erste Datenabfragen durchgeführt werden, um die Funktionalität und Leistungsfähigkeit der Plattform zu verstehen.
  • Lösung:
  • Erstellung eines neuen Azure Synapse Workspaces und Konfiguration der erforderlichen Ressourcen.
  • Importieren eines Beispiel-Datasets und Durchführung von ersten SQL-Abfragen zur Analyse der Daten.
  • Ergebnis: Ein vollständig konfigurierter Azure Synapse Workspace mit erfolgreich durchgeführten Abfragen auf einem importierten Datensatz.
• Erweiterte Analysefunktionen
  • Aufbau und Verwaltung eines Data Warehouses innerhalb von Azure Synapse
  • Optimierung der Speicher- und Abfrageleistung durch Indexe und Materialized Views
• Big Data Analytics
  • Nutzung von Synapse Spark zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen
  • Implementierung von Machine Learning-Modellen und Echtzeit-Analysen
• Integration und Automatisierung
  • Erstellung und Verwaltung von ETL-Prozessen zur Datenintegration mit Synapse Pipelines
  • Nutzung von Data Flows zur Transformation und Bereinigung von Daten
  • Einsatz von Azure Data Factory zur Orchestrierung von Datenpipelines
• Datenvisualisierung und Reporting
  • Integration mit Power BI zur Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte
  • Nutzung von Synapse Studio zur Datenvisualisierung und Analyse
• Praktische Übung 2: Implementierung einer End-to-End-Datenpipeline
  • Problemstellung: Eine End-to-End-Datenpipeline soll implementiert werden, die Daten aus verschiedenen Quellen integriert, verarbeitet und visualisiert.
  • Lösung:
  • Erstellung und Konfiguration einer Synapse Pipeline zur Datenintegration und -verarbeitung.
  • Visualisierung der verarbeiteten Daten in Power BI und Erstellung eines interaktiven Dashboards.
  • Ergebnis: Eine funktionale End-to-End-Datenpipeline, die Daten aus mehreren Quellen integriert, verarbeitet und in Echtzeit visualisiert.