Od kilku już lat Microsoft rozwija usługi bazujące na platformie Azure. Rozwiązanie chmurowe autorstwa jednego z największych na świecie przedsiębiorstw z branży technologii informacyjnych łączy w sobie trzy modele, a mianowicie SaaS, PaaS i IaaS. To za ich sprawą możliwe jest tworzenie, wdrażanie oraz zarządzanie aplikacjami w centrach danych Microsoft.

Czym jest Microsoft Azure?

Microsoft Azure jest platformą chmurową, która umożliwia każdemu przedsiębiorstwu elastyczność. Jak już zostało wspomniane, oferuje usługi z zakresu trzech modeli. SaaS daje dostęp do aplikacji z dowolnego miejsca, pozwala uruchomić ją w przeglądarce, a także zapewnia dostęp do zaawansowanych systemów bez konieczności instalacji specjalnego oprogramowania. PaaS daje natomiast dostęp do profesjonalnych narzędzi programistycznych, wspiera pracę rozproszonego zespołu deweloperów, zwiększa wydajność programistów oraz ułatwia tworzenie aplikacji na różne platformy. W końcu IaaS zmniejsza koszty związane z instalacją i utrzymaniem infrastruktury, ułatwia skalowanie zasobów i zmniejsza wydatki związane z zapewnianiem bezpieczeństwa danych oraz odzyskiwania ich po ewentualnej awarii.

Sprawdź także Korzyści biznesowe Microsoft Azure >>

Azure – cele i sposoby wykorzystania w przedsiębiorstwie

Niewątpliwie podstawowym celem Microsoft Azure jest usprawnienie naszej pracy, a co za tym idzie prześciganie firm konkurencyjnych. Dla Dynamics 365 stanowi platformę, na której Microsoft tworzy nowe rozwiązania i wsparcie dla tego oprogramowania. Nie sposób tu nie wspomnieć również o Azure Machine Learning (Azure ML), czyli usłudze uczenia maszynowego, która poprawia naszą wydajność.

Azure Machine Learning

Jako, że system ERP Dynamics 365 Business Central pozwala określać zależności między poszczególnymi produktami w bazie, budując ich katalog, można wskazać, które z nich będą swoimi zamiennikami lub akcesoriami, a także które podlegać mają sprzedaży rozszerzonej lub wiązanej. Wobec tego, Azure ML zwiększa nasze możliwości w zakresie analizowania danych historycznych sprzedaży oraz uzupełniania listy produktów sugerowanych na podstawie modeli analitycznych. Oznacza to, że rekomendacje systemu są aktualne, trafne i elastyczne.