Big Data Analytics: Använd Azure Databricks eller HDInsight för att köra storskaliga dataanalysjobb direkt på din data i Data Lake. Dessa tjänster stödjer bearbetning av både strukturerad och ostrukturerad data.

Data Exploration and Reporting: Integrera med verktyg som Power BI för att utforska datan visuellt, skapa rapporter och dashboards för att kommunicera insikter till affärsanvändare.

Machine Learning / AI: Med Azure Machine Learning kan du bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller baserade på din data i Data Lake. Detta är användbart för att skapa prediktiva modeller, rekommendationssystem och automatiserad beslutsfattning.

Real-time Analytics: Använd Azure Stream Analytics för att bearbeta och analysera data i realtid. Detta är särskilt användbart för scenarier som IoT, där enheter kontinuerligt skickar data till din Data Lake.

Data Integration and ETL: Med Azure Data Factory kan du skapa dataintegrations- och ETL (Extract, Transform, Load)-processer för att flytta och transformera data mellan Azure Data Lake och andra datakällor.

Data Warehousing: Ladda data från din Data Lake till Azure Synapse Analytics (tidigare SQL Data Warehouse) för att utföra komplexa frågor och analyser på storskaliga datamängder i en mer strukturerad miljö.

Data Governance and Security: Använd tjänster som Azure Purview för att katalogisera, klassificera och övervaka din data för att säkerställa dataskydd och efterlevnad av regler och standarder.

Serverless Computing: Använd Azure Functions för att skapa serverlösa applikationer som automatiskt kan bearbeta eller reagera på händelser i din Data Lake, som till exempel att utföra datatvättning eller kickoff av analytiska arbetsflöden baserat på triggers.