【行业案例】微软智能云规模分析

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RBL Bank 需要及时提供数据，以便进行日常预测和分析。由于内存数据库给日常数据处理带来挑战，他们希望放弃本地解决方案。RBL Bank 希望消除报告、风险预测和分析方面的延迟。

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RBL Bank 在其运营中部署了 Azure 服务，包括 Azure 数据工厂 (ADF)、Azure Data Lake Storage、Databricks、Synapse、Enterprise Power BI。借助 Azure 服务，RBL Bank 获得了更快的处理时间、更低的性价比以及更易于采用和维护的基础架构。

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ADF 监控工具通过其 Web 功能帮助 IT 团队轻松了解、管理和及时执行纠正措施。借助 Power BI，RBL Bank 可以更轻松地部署报表。Synapse 还支持跨渠道交易增长 600%，而性能没有下降。

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Standard Bank 是一家领先的非洲金融机构，没有一套流程来了解影响其业务的趋势。他们希望为他们的团队探索预测性（“可能会发生什么？”）和规范性（“可能性是什么？”）分析模型。挑战在于他们也缺乏数据科学家来执行他们的战略。

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Standard Bank 实施了 Microsoft Power BI 和关联的 Microsoft Teams 频道，以标准化其分析实践并启用预测性和规范性分析功能。借助 Power BI，Standard Bank 的用户无需深厚的技术专业知识即可使用元数据功能和增值功能。

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借助 Power BI，Standard Bank 根据模式和趋势解锁了关键见解，使他们能够更好地定位正确的受众并为销售做好准备。通过改进的预测模型，该银行可以优化分支机构员工的人员配置，并更好地为呼叫中心的客户提供服务。此外，该银行现在能够通过未来的保留活动来定位预计会取消的客户。

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Investec 在本地运行了相当大的资产，这限制了其处理数据和快速创新的能力。Investec 需要更快地为客户提供更多变化，同时通过规模和安全性实现资产现代化。

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Investec 迁移到 Microsoft Cloud 服务，这提供了一个庞大的平台来构建解决方案的优势，通过提供对数据的深入洞察，使企业能够快速扩展。Azure 提供了一个数据驱动的平台，使客户能够做出明智而有效的决策。

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实施 Microsoft 云服务节省了大量时间，将风险管理和监管报告的数据处理时间从 19 小时减少到 6 小时。这转化为节省 40% 到 43% 的成本。采用企业级基础架构提供了可伸缩性、复原能力，以及在 Azure 平台上以更快的速度进行创新的能力。