隨著微軟不斷增加其Azure大數據產品組合，用戶發現越發難以跟上這些更新。下面是組織采取大數據行動的必須知道的Azure術語的細目。

　　大數據正上增工，不僅是規模，知名度也在上升。每天企業都有比前一天更多的數據需要處理，無論是通過互聯網事務，還是社交媒體。但許多企業都需要一種服務，可以在短時間內縮減信息量——這正是云訪問的路徑。

　　隨著企業重新把注意力放在構建智能云平臺上，微軟Azure大數據服務越來越具吸引力。 Azure平臺提供的能力包括：信息管理、存儲、機器學習、分析和認知服務。另外，企業還可以在 Azure市場中從大數據和高級分析合作伙伴中訪問應用。

　　但是在開始之前，使用這些術語來了解微軟Azure大數據服務：

　　Azure Data Lake Analytics：數據湖分析，是微軟公有云中用于大數據的一個查詢服務。該服務允許客戶分析數據數據，并獲得洞察，自動擴展資源。根據微軟據說，組織可以與其現有的工具一起使用Data Lake Analytics，用于識別、管理、安全和倉庫工作。Azure Active Directory 與該服務集成提供了更深入的用戶許可管理。Azure Data Lake Analytics有權訪問Azure SQL Data Warehouse、Power BI和 Data Factory，它是Cortana Analytics Suite的一部分。該服務使用U-SQL——微軟從SQL和 C#中分離出來的查詢語言。

　　Azure Data Lake Store：Data Lake Store給大數據提供了基于Apache Hadoop的 超大規模存儲。該系統可以以其原有的形式存儲結構化和非結構化的數據。該 服務設計減少延遲，歸置關于帳戶和文件規模的未修復的限制，據微軟說。該服務與其它的微軟Azure大數據服務集成，包括Azure Data Lake Analytics和Azure HDInsight。

　　Azure HDInsight：HDInsight是一個Hadoop即服務產品，用于管理Apache Hadoop、Spark和 R集群。它可以按需擴展，存儲巨大量數據，用戶可以通過Excel來分析和可視化數據。HDInsight還包括了其它功能，如 Apache HBase、 Apache Storm、Apache Spark和R server for Hadoop

　　Azure Stream Analytics：Stream Analytics服務允許用戶執行實時分析。主要用于物聯網，它可以執行數據流，并從中獲得洞察，同時低延遲擴展。它與Azure Event Hubs集成來比較多個數以流。該服務可發送定制化的警示，并在控制面板中實時顯示數據。

　　Azure Data Factory：Data Factory是一項編排服務，它用于協調本地與云之間的數據行為，從而為消費做準備。用戶可以監視和自動化數據管道，而且它還可以創建、調度、管理和編排數據流。它還用于連接其它的微軟Azure大數據服務，如HDInsight、Stream Analytics和機器學習。

　　Azure Data Catalog：Data Catalog是一個管理服務，用于簡化數據的發現。該工具允許用戶注冊和發現數據源，以及分享見解。用戶可以將元數據組織到目錄中，并控制誰可以訪問哪些數據集。

　　Azure Power BI Embedded：Power BI Embedded服務讓用戶能夠創建交互式報告來可視化數據。組織可以將這些視覺內容嵌入應用程序中，而無需通過REST API和SDK更改應用程序的設計。數據可在個來源中可視化，包括Azure SQL Database 和Azure SQL Data Warehouse 。它還提供了現成的數據可視化，以及創建自定義視覺效果的能力。