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我的公司希望加快提交报告的过程。在内部，我们有一个 12 人的团队负责构建报告。该公司是一家拥有10,000多名员工的大型公司。我们经常被要求处理临时报告，但交付这些报告平均需要 1-2 周。高级管理人员表示，交付时间太慢了。一家外部咨询公司进来做一些发现工作，他们建议业务用户应该可以访问 Azure 数据仓库，以便他们可以直接在 Azure 分析服务和 Power BI 中构建模型。

他们建议的设计如下：

  1. 将数据从 SAP 直接加载到 Azure 数据仓库。
  2. 在 Azure DW 中构建我们的数据模型 - 这意味着所有转换工作都直接在 Azure DW 中完成（暂存、清理、星型架构构建）。
  3. 在 Azure 分析服务中构建模型。
  4. 在 Power BI 中使用。

这看起来是个好策略吗？我是 Azure 数据仓库的新手，我们的技术负责人是亲子关系，所以我们无法寻求他的帮助。

我问外部顾问将所有转换工作负载直接应用到 Azure DW 会有什么影响，他说“它是 mpp，所以处理速度非常快”。

任何人都可以帮忙吗？我的团队技术负责人在陪护，所以我们无法找到他。

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Azure 无疑是现代数据仓库和分析目的的绝佳平台，但 ADW 与否需要更多研究。一般来说，您可以考虑两种选择：

体积不大（< 10TB）：

  • SAP -> SSIS/ADF -> Azure SQL DB -> Azure Analysis Services（作为语义层）带有 DAX 的表格模型 -> Power BI

体积巨大（> 10TB）：

  • SAP -> SSIS/ADF -> Azure SQL DW -> Azure 分析服务语义层 -> Power BI

当然，体积只是您决定架构时要考虑的众多因素之一，但它是许多实际经验中的一个重要因素，而 MPP 可能并不是真正需要的。实际的架构和规模需要更多的努力来研究。以上几点是非常笼统的供您参考，有一些东西可以开始和进一步探索。

如果您想了解更多将 SAP 数据引入 Azure 的技术细节，可以在此处查看我们的博客http://www.aecorsoft.com/blog/2018/2/18/extract-sap-data-to-azure-data -lake-for-scale-out-analytics-in-the-cloud和这里http://www.aecorsoft.com/blog/2018/4/26/use-azure-data-factory-to-bring-sap-数据到天蓝色。

于 2019-10-09T16:44:02.023 回答