Azure Synapse: een stapsgewijze gids voor beginners

Een overzichtelijke gids voor beginners om Azure Synapse te leren, van het inrichten van je werkruimte tot het integreren van data en het draaien van analyses.

Bijgewerkt 2 okt 2026 · 13 min lezen

Verken met AI

ChatGPT Claude Perplexity

Terwijl we steeds meer data uit verschillende bronnen verzamelen, zit de echte uitdaging in het omzetten van die data in bruikbare inzichten die besluitvorming en groei aanjagen. Het gaat niet alleen om dataverzameling; het draait om de meest efficiënte manier vinden om deze data op schaal te beheren, analyseren en benutten.

Naarmate organisaties oplossingen voor deze uitdagingen verkennen, komen er verschillende platforms bovendrijven. In 2024 behoren Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery en Snowflake tot de populairste keuzes in de sector.

Azure Synapse Analytics onderscheidt zich van andere spelers door een allesomvattend platform te bieden waarin data-integratie, bigdata-analyse en enterprise datawarehousing samenkomen in één uniforme oplossing.

In deze blog bekijken we waarom Azure Synapse in 2024 een overtuigende keuze is geworden voor organisaties die hun data-operaties willen stroomlijnen, en hoe je het kunt inzetten om een aantal complexe data-analyse-uitdagingen binnen jouw organisatie op te lossen.

Wat is Azure Synapse?

Azure Synapse is een krachtige, end-to-end analysetool van Microsoft die data-integratie, big data en datawarehousing samenbrengt op één samenhangend platform.

In tegenstelling tot traditionele analysetools, die vaak meerdere tools vereisen voor verschillende fasen van gegevensverwerking, bundelt Azure Synapse deze mogelijkheden, zodat organisaties hun dataworkflows kunnen stroomlijnen.

Architectuurschema van Azure Synapse Analytics. Beeldbron: Microsoft Learn

Of het nu gaat om het binnenhalen van grote datasets, het voorbereiden van data voor analyse of het draaien van complexe queries: Azure Synapse biedt een uniforme ervaring die het hele proces vereenvoudigt.

Een van de grootste sterke punten van Azure Synapse is de flexibiliteit. Gebruikers kunnen data op hun eigen manier uitvragen, met keuze uit serverloze opties voor on-demand queries of toegewijde resources voor zwaardere workloads. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat hun analytics-omgeving af te stemmen op specifieke behoeften, of dat nu opschalen voor hoge prestaties is of kosten optimaliseren voor minder veeleisende taken.

Azure Synapse integreert naadloos met andere Azure-diensten, zoals Power BI en Azure Machine Learning, waardoor een holistische aanpak van data-analyse mogelijk wordt en samenwerking binnen datateams wordt bevorderd.

Wil je meer leren over de kracht van Microsoft Azure en cloud computing en hoe die bedrijven kunnen helpen hun data-analyse, data science en engineering-workloads te verbeteren? Bekijk dan de geweldige gratis cursus Introduction to Azure op Datacamp.

Functies van Azure Synapse

Uniforme ervaring: Azure Synapse biedt een uniform platform voor data-integratie, datawarehousing en bigdata-analyse, zodat gebruikers naadloos en efficiënt met hun data kunnen werken.
Serverloze en ingerichte compute: Azure Synapse biedt zowel serverloze als ingerichte compute-opties, zodat gebruikers de meest geschikte resource kunnen kiezen voor hun workloads.
Integratie met Power BI en Azure Machine Learning: Azure Synapse integreert naadloos met Power BI en Azure Machine Learning, waardoor gebruikers eenvoudig datavisualisaties kunnen maken en geavanceerde analysemogelijkheden kunnen benutten.
Geavanceerde beveiliging en compliance: Azure Synapse beschikt over uitgebreide beveiligings- en compliancefuncties, zodat data wordt beschermd en organisaties aan wettelijke vereisten kunnen voldoen.
Naadloze integratie met Azure Data Lake Storage: Door de nauwe integratie met Azure Data Lake Storage kunnen gebruikers eenvoudig toegang krijgen tot data in de data lake en die analyseren.

Voordelen van het gebruik van Azure Synapse

Dit zijn enkele voordelen van Azure Synapse Analytics:

Schaalbaarheid en flexibiliteit: Dankzij de on-demand schaalmogelijkheden van Azure Synapse kunnen gebruikers hun compute- en opslagresources snel aanpassen aan veranderende bedrijfsbehoeften.
Uniform analytics-platform: Door data-integratie, datawarehousing en bigdata-analyse te combineren, biedt Azure Synapse een complete en gestroomlijnde analysetool.
Hogere productiviteit: De geïntegreerde tools en naadloze gebruikerservaring van Azure Synapse helpen gebruikers productiever en efficiënter te werken aan data-gedreven taken.
Kostenefficiëntie: Dankzij on-demand schalen en betalen-naar-gebruik kunnen organisaties kosten optimaliseren en de totale uitgaven voor data-analyse verlagen.
Uitgebreide beveiliging en compliance: De robuuste beveiligingsfuncties en compliancecertificeringen van Azure Synapse zorgen ervoor dat data is beschermd en dat organisaties aan wettelijke eisen kunnen voldoen.

Start je cloudreis met de Azure Fundamentals Certification. Bereid je voor op het Microsoft AZ-900-examen met het zorgvuldig samengestelde DataCamp-traject. Via DataCamp's samenwerking met Microsoft krijg je bovendien 50% korting op de examenkosten!

Use-cases voor Azure Synapse

Azure Synapse is een veelzijdig platform dat kan worden ingezet voor uiteenlopende data-analyse-toepassingen en is daarmee een krachtig hulpmiddel voor bedrijven die het volledige potentieel van hun data willen benutten.

Enkele veelvoorkomende use-cases zijn:

Use-case	Beschrijving
Datawarehousing en ETL-processen	Azure Synapse consolideert data uit verschillende bronnen in een centraal datawarehouse. Het biedt robuuste ETL-mogelijkheden om ruwe data efficiënt om te zetten naar gestructureerde, bruikbare formaten. Deze centrale data-opslag vormt de ruggengraat voor enterprise-rapportages, zodat beslissers toegang hebben tot consistente en betrouwbare data.
Realtime data-analyse	Azure Synapse ondersteunt realtime gegevensverwerking, waardoor organisaties data kunnen vastleggen en analyseren zodra die wordt gegenereerd. Deze mogelijkheid is cruciaal voor het monitoren van live-evenementen, het detecteren van afwijkingen of het direct nemen van beslissingen op basis van actuele informatie.
Predictive analytics en machine learning	Door de naadloze integratie met Azure Machine Learning kunnen bedrijven geavanceerde voorspellende analyses uitvoeren. Organisaties kunnen historische data combineren met machinelearningmodellen om trends te voorspellen, uitkomsten te schatten en nauwkeuriger data-gedreven beslissingen te nemen.
Business intelligence-rapportage	Azure Synapse integreert met Power BI om rijke, interactieve datavisualisaties en rapporten te maken. Deze integratie helpt organisaties om ruwe data om te zetten in overtuigende dashboards en rapporten die bruikbare inzichten bieden.

Azure Synapse vs. Databricks

Azure Synapse en Databricks zijn krachtige platforms voor grootschalige gegevensverwerking en analyse, maar ze blinken uit op verschillende terreinen.

Azure Synapse is, zoals eerder genoemd, een alles-in-één-oplossing die data-integratie, warehousing en bigdata-analyse verenigt. Het is ideaal voor organisaties die een compleet platform nodig hebben voor diverse workloads, van gestructureerde data tot enorme datasets.
Databricks, gebouwd op Apache Spark, specialiseert zich in collaboratieve data science, data-engineering en machine learning. Het staat bekend om zijn kracht in grootschalige gegevensverwerking en modeluitrol en biedt een samenwerkingsomgeving voor datateams.

Verschillen en overeenkomsten

	Azure Synapse	Databricks
Platformfocus	Een alles-in-één oplossing die data-integratie, warehousing en bigdata-analyse combineert. Ideaal voor holistische oplossingen.	Richt zich op Apache Spark-gebaseerde bigdata-verwerking en machine learning. Sterk in collaboratieve data science, engineering en modeluitrol.
Integratie met datastorage	Naadloze integratie met Azure Data Lake en Blob Storage.	Sterke integratie met cloudopslagdiensten zoals Azure Data Lake en Amazon S3.
SQL-ondersteuning	Native SQL-ondersteuning voor datawarehousing.	Gebruikt Apache Spark SQL en is geoptimaliseerd voor bigdata-scenario's.
Ecosysteemintegratie	Nauwe integratie met andere Azure-diensten.	Sluit meer aan bij het open-source Apache Spark-ecosysteem.

Ben je benieuwd naar vergelijkbare data science- en AI-diensten in de clouds van AWS, Azure en GCP? Bekijk dan de gratis gids AWS, Azure, and GCP Service Comparison for Data Science & AI op Datacamp.

Na dit uitgebreide overzicht van Azure Synapse is het tijd om praktisch aan de slag te gaan!

Azure Synapse instellen

Om te beginnen met Azure Synapse heb je een actief Azure-account nodig. Zodra je account is ingesteld, kun je een nieuwe Synapse-werkruimte maken en je databronnen en verbindingen configureren.

1. Start gratis Azure-proefperiode

Als je nieuw bent bij Azure, is de eerste stap het aanmaken van een abonnement. Klik op de knop "Start" onder "Start with an Azure free trial."

Tijdens het aanmelden moet je je account verifiëren met een telefoonnummer en creditcardgegevens opgeven voor verificatie.

Begin met een gratis Azure-proefperiode.

2. Vereiste: maak Data Lake Storage Gen2

Voordat je verdergaat met Azure Synapse, moet je een Data Lake Storage Gen2-account maken om je data op te slaan en te beheren.

Ga naar de Azure-portal en kies "Create a resource". Kies vervolgens "Storage account" en vul de vereiste gegevens in, zoals de resourcegroep, de naam van het storageaccount en de regio.

Zorg ervoor dat "Azure Blob Storage or Azure Data Lake Storage Gen2" is geselecteerd als primaire service en configureer andere instellingen, zoals performance en redundantie, passend bij jouw use-case.

Maak een Azure storageaccount.

Klik na het invullen op "Review + create" om het storageaccount te implementeren. De implementatie kan enkele minuten duren.

Implementatie van storageaccount bezig.

Zodra de implementatie is voltooid, wordt je nieuwe Data Lake Storage Gen2-account vermeld onder Storage Accounts en is het klaar voor gebruik met Azure Synapse.

Actieve storageaccounts in Azure.

3. Maak Synapse-werkruimte

De Azure Synapse-werkruimte is de fundamentele omgeving waar je alle resources en services voor data-integratie, analyse en opslag binnen Azure Synapse instelt, organiseert en beheert. Het fungeert als het centrale knooppunt voor het configureren en benaderen van verschillende tools en data-assets in je Synapse-project.

Maak een Azure Synapse-werkruimte door op de knop “Create Synapse Workspace” te klikken.

Synapse-werkruimte maken.

In de volgende stap vul je het formulier in om je Azure Synapse-werkruimte te creëren.

Begin met het selecteren van je abonnement en resourcegroep, voer vervolgens een naam in voor je werkruimte en kies de juiste regio.

Een Synapse-werkruimte maken - details invullen.

Controleer de gegevens op het laatste tabblad voordat je op “Create” klikt.

De Synapse-werkruimte valideren.

De implementatie van de Azure Synapse-werkruimte kan enkele minuten duren.

Implementatie van Azure Synapse Analytics bezig.

Azure Synapse Analytics-werkruimte “datacamp” gemaakt.

Zodra de werkruimte is geïmplementeerd, klik je op de naam om deze te openen.

4. Open Synapse Studio

Azure Synapse Studio is de webinterface voor het beheren en gebruiken van je Azure Synapse-werkruimte. Het biedt een uniforme omgeving waarin je data-integratie, bigdata-analyse en datawarehousing-taken op één plek kunt uitvoeren.

Synapse Studio is essentieel omdat je er snel datapijplijnen, SQL-scripts, Spark-jobs en meer mee kunt ontwikkelen, beheren en monitoren, zonder te hoeven wisselen tussen verschillende tools of omgevingen.

Synapse Studio.

Een dataset importeren

In Synapse Studio kun je data uit verschillende bronnen importeren. Je kunt importeren vanuit een Gen2-storageaccount dat aan de Synapse-werkruimte is gekoppeld (zie stap 2 hierboven), vanuit een SQL Server-database of uit externe bronnen.

Voor deze tutorial gebruiken we een van de voorbeeld-datasets, “Bing COVID-19 Data”, beschikbaar in de Synapse Gallery.

Klik om te importeren op “Dataset” in het navigatiemenu aan de linkerkant en klik vervolgens op “+ teken” → "Gallery."

Dataset Gallery in Synapse Studio.

Je kunt de metadata en voorbeeldrijen bekijken voordat je op de knop “Add dataset” klikt om deze data te importeren.

Dataset beoordelen in Synapse Studio.

Na een geslaagde import verschijnt de dataset onder “Data.”

Tabblad Data in Synapse Studio.

Queries schrijven en uitvoeren

Azure Synapse Studio biedt een gebruiksvriendelijke interface om queries te schrijven en uit te voeren. Je kunt SQL gebruiken voor een breed scala aan data-analysetaken, van eenvoudige gegevensopvraging tot complexere analyses.

Synapse Studio laat je ook queries opslaan en beheren, en de resultaten van je queries bekijken en verwerken.

Je kunt deze dataset analyseren met een SQL-script of door een Notebook te maken. In een Notebook kun je de dataset laden als een Spark DataFrame en Spark gebruiken voor datamanipulatie en -analyse.

Klik om SQL-queries op deze dataset te draaien op de drie puntjes naast de datasetnaam.

Data analyseren in Synapse Studio met SQL.

Door “Select TOP 100 rows” te klikken, opent een SQL-editor waarin je SQL-queries kunt schrijven en uitvoeren om de resultaten te bekijken.

SQL-editor in Synapse Studio.

Wil je de output visualiseren in plaats van een tabelweergave, klik dan op “Chart” onder “Results”.

Queryresultaten als grafiek bekijken in Synapse Studio.

Wanneer je een SQL-script maakt of wijzigt, worden die wijzigingen eerst als concept opgeslagen. Door de script te publiceren via de knop “Publish” bovenaan, commit je de wijzigingen, zodat de nieuwste versie in de werkruimte wordt bewaard.

Een SQL-script publiceren in Synapse Studio betekent dat je het script opslaat in de Synapse-werkruimte, zodat het beschikbaar is voor toekomstig gebruik, samenwerking en versiebeheer.

Voorbeeld: dagelijkse groei in wereldwijd bevestigde COVID-19-gevallen analyseren

Laten we een SQL-query uitvoeren op deze dataset om de dagelijkse toename in wereldwijd bevestigde COVID-19-gevallen te analyseren.

De query haalt gegevens op uit de “Bing COVID-19 dataset”, berekent het aantal nieuwe gevallen dat per dag is gemeld door het aantal bevestigde gevallen van de huidige dag te vergelijken met dat van de vorige dag, en sorteert de resultaten op datum.

SQL-query in de SQL-editor van Synapse Studio.

Data analyseren in Notebooks

In Synapse Studio kun je data analyseren met notebooks, die een interactieve omgeving bieden voor het uitvoeren van code, het visualiseren van resultaten en het uitvoeren van data-analyse.

Notebooks in Synapse Studio ondersteunen meerdere talen, waaronder PySpark, dat vooral krachtig is voor bigdata-verwerking.

Om een Notebook in Synapse Studio uit te voeren, koppel je het aan een Apache Spark-pool, die de benodigde gedistribueerde compute-resources levert om grote datasets efficiënt te verwerken.

Een Apache Spark-pool is een verzameling computenodes die dynamisch worden toegewezen om je Spark-jobs te draaien. Als je nog geen Spark-pool hebt, kun je er een maken via de sectie "Manage pools" in Synapse Studio, waar je het aantal nodes, hun grootte en andere configuraties kunt specificeren.

Zodra je Spark-pool is ingesteld en aan het notebook is gekoppeld, kun je codecellen uitvoeren om data te laden, te bewerken en te analyseren, zoals te zien is in de onderstaande schermafbeelding.

Met deze setup kun je de volledige kracht van Spark benutten voor grootschalige data-analyse, direct binnen Azure Synapse.

Data analyseren met Notebooks in Synapse Studio.

Azure Synapse integreren met andere Azure-diensten

Azure Synapse integreert naadloos met andere Azure-diensten, zodat je complete data-analyticsoplossingen kunt bouwen.

Enkele belangrijke integraties zijn:

Azure Data Factory: Gebruik Azure Data Factory om complexe dataworkflows te orkestreren en ETL (Extract, Transform, Load) of ELT (Extract, Load, Transform) te automatiseren. Door Azure Synapse te integreren met Data Factory kun je eenvoudig data uit verschillende bronnen verplaatsen en transformeren naar je Synapse-werkruimte, zodat je data altijd klaar is voor analyse.
Power BI: Azure Synapse integreert soepel met Power BI, waardoor je geavanceerde datavisualisaties en interactieve dashboards kunt maken. Deze integratie stelt bedrijven in staat om ruwe data te transformeren tot inzichtelijke, visueel sterke rapporten die binnen teams gedeeld kunnen worden, wat data-gedreven besluitvorming stimuleert en BI-capaciteiten versterkt.
Azure Machine Learning: Combineer de verwerkingskracht van Azure Synapse met Azure Machine Learning om geavanceerde voorspellende analysemogelijkheden te ontsluiten. Deze integratie stelt je in staat om modellen te trainen, uit te rollen en te beheren binnen je Synapse-omgeving, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en slimmere data-gedreven strategieën.
Azure Databricks: Voor organisaties die focussen op collaboratieve data science en machine learning, biedt de integratie van Azure Synapse met Azure Databricks een krachtige oplossing. Deze integratie faciliteert naadloze samenwerking tussen data scientists, engineers en analisten, zodat zij datapijplijnen kunnen bouwen en opschalen, modellen kunnen ontwikkelen en geavanceerde analyses kunnen uitvoeren in een uniforme, collaboratieve omgeving.

Best practices voor het gebruik van Azure Synapse

Om alles uit Azure Synapse te halen, is het belangrijk om best practices te volgen, zoals:

Datastorageformaten optimaliseren: Het kiezen van de juiste opslagformaten, zoals Parquet of ORC, is cruciaal voor optimale queryprestaties en efficiënte gegevensverwerking. Deze formaten zijn ontworpen voor bigdata-analyse en kunnen de querytijd en opslagkosten aanzienlijk verlagen dankzij kolomopslag en compressie.
Compute-resources efficiënt beheren: Efficiënt resourcebeheer is de sleutel tot een balans tussen prestaties en kosteneffectiviteit. Door resources op- of af te schalen op basis van de workload en waar passend serverloze opties te gebruiken, voorkom je overspending op ongebruikte capaciteit en voldoe je toch aan performance-eisen.
Beveiligingsbest practices implementeren: Beveiliging moet topprioriteit hebben bij het gebruik van Azure Synapse. Implementeer sterke maatregelen zoals data-encryptie, op rollen gebaseerd toegangsbeheer en netwerkisolatie om gevoelige informatie te beschermen.
Workloads monitoren en troubleshooten: Continu monitoren van je Azure Synapse-workloads is essentieel om optimale prestaties te behouden en mogelijke problemen vroegtijdig te signaleren. Gebruik ingebouwde monitoringtools om resourcegebruik, queryprestaties en de efficiëntie van datapijplijnen te volgen, en pak afwijkingen proactief aan om verstoringen te minimaliseren.

Conclusie

Azure Synapse Analytics is een krachtige en veelzijdige oplossing voor organisaties die het volledige potentieel van hun data willen benutten. Door data-integratie, bigdata-analyse en enterprise datawarehousing te verenigen in één compleet platform, stelt Azure Synapse bedrijven in staat hun data-operaties te stroomlijnen en met ongekende efficiëntie waardevolle inzichten te halen.

De flexibiliteit, schaalbaarheid en naadloze integraties met andere Azure-diensten maken het platform ideaal voor uiteenlopende data-gedreven taken, van realtime analytics tot complexe machinelearningprojecten. Naarmate de hoeveelheid en het belang van data toenemen, positioneert Azure Synapse zich als een cruciale tool voor organisaties die concurrerend willen blijven in een steeds data-centralere wereld.

Door Azure Synapse te adopteren, kunnen bedrijven hun huidige dataprocessen optimaliseren en de basis leggen voor toekomstige innovaties in data-analyse. Naarmate we vooruitgaan, wordt het vermogen om data snel en effectief om te zetten in actiegerichte inzichten een belangrijk onderscheidend vermogen voor succesvolle organisaties. Azure Synapse biedt de robuuste basis die nodig is om deze uitdaging aan te gaan, zodat bedrijven nieuwe kansen kunnen benutten en groei kunnen realiseren met de kracht van data.

Wil je je carrière in data science een boost geven? Bekijk The 13 Best Azure Certifications For 2024 op Datacamp.