Azure Synapse Analytics概要（製造業向けIoT＆ビッグデータ分析）

IoT、ビッグデータなど流行っているが、クラウドにどうやってデータを上げて、どうやって分析すればいいんだよ。

Azure Synapse Analytics を製造業で利用シーンについて説明します。
今回は、概要編です。

製造業での主な利用シーン

・トレーサビリティ：不良品やリコール時の影響範囲の調査、原因究明
・予兆検知
・ボトルネック工程の発見・対策

製造業では、センサーデータなどのIoTデータを利用したビッグデータ分析が必要になります。

ビックデータ分析とは

ビッグデータを利用した分析には、主に３つのステップに分かれます。

１．現場の多種多様なデータを収集
２．大量のデータを蓄積
３．データを分析

データを収集しても、ほとんどのケースでデータの加工が必要になります。

・SQLで分析可能な形式に変換
・ダッシュボードなど用途単位に変換（データマートの作成）

ETLツールを変換することが多いです。Azure の場合、Data Factoryを利用。

ビッグデータを扱える分析基盤の構築が重要になります。

・膨大なデータを処理する仕組み
–　センサーなどのIoTデバイスから発生する膨大な時系列データの処理

・多種多様なデータを柔軟に処理する仕組み
–　IoT以外のデータ（生産情報のデータなど）を組み合わせたデータの加工・分析

・リアルタイム性
–　データをすぐに可視化したいなど

今までは、Azure上の様々なサービスを組み合わせる必要がありました。

Sparkなどの前処理や分析などの機能を Azure Synapse Analyticsに集約し一元管理が可能となった。

・トレーサビリティ：不良品やリコール時の影響範囲の調査、原因究明
・予兆検知
・ボトルネック工程の発見・対策

Azure Synapse Analytics の概要について紹介しました。
次回、詳細について準備しています。