На конференции Microsoft Ignite Microsoft удвоила современное пространство данных, представив и расширив несколько функций, которые важны для нас и наших клиентов. В то же время Looker идет полным ходом со своей платформой для бизнес-аналитики и обработки данных Looker 5. По нашему опыту в Aptitive, хорошо спроектированное решение, построенное на Microsoft SQL Server и Looker, позволяет организациям достичь цели стать организацией, управляемой данными, без отказа от инвестиций, уже вложенных в аналитику.

Возникает естественный вопрос… а как насчет Power BI? Нам это нравится, но нам нужно выйти за рамки представления о том, что все инструменты бизнес-аналитики похожи (подсказка: это не так). Power BI - отличный инструмент для панели мониторинга и отчетности. Если вам нравятся простые, удобные в использовании инструменты визуализации, позволяющие быстро рассказать историю о ваших данных, Power BI сделает это и сделает это хорошо. Looker, обладая отличной визуализацией, не является инструментом визуализации - это платформа данных, которая позволяет вашей команде запрашивать, анализировать и обмениваться данными в вашей организации. Он передает всю мощь SQL в руки аналитиков и опытных пользователей. Эти две платформы решают два разных сценария использования - Looker заполняет пробел, который Tableau и Power BI оставляют широко открытыми: исследование и обнаружение данных, как локально, так и в облаке.

С учетом сказанного, как взгляд Microsoft на будущее вписывается в реальность организации, основанной на данных? На этой неделе мы заметили три важных момента:

  • Пакеты SSIS (SQL Server Integration Services), конвейер ETL, на создание которого многие организации потратили значительное время и ресурсы, теперь могут работать в Azure. Это означает, что всю сложную работу и созданную бизнес-логику можно по-прежнему использовать на более современной платформе хранилища данных, такой как Azure Data Warehouse. Инфраструктура SSIS ETL от Aptitive будет по-прежнему автоматизировать большую часть цикла разработки, а Looker может читать напрямую из Azure DW, чтобы мгновенно получать результаты и анализировать данные в масштабах всего предприятия.
  • Microsoft делает все возможное для науки о данных и машинного обучения, вкладывая средства в Azure, а также поддерживая R и Python на сервере SQL. Компания Aptitive разработала структуру и инструментарий машинного обучения (с поддержкой R и Python), которые позволяют обучать, проверять, запускать в производственной среде и сохранять прогнозные модели непосредственно в базе данных SQL Server. Путем написания запроса на исследование в Looker результаты прогнозирования могут быть переданы бизнес-группе бок о бок с фактическими результатами, проанализированы разработчиками ETL для включения в производственные процессы или отправлены обратно в группу науки о данных для повторного включения. в данные обучения. Используя блоки просмотра, такие как демографические данные, организации могут использовать внешние источники данных для дальнейшего обогащения информации.
  • SQL Server 2017 работает на Linux ... и Azure ... и Docker ... и AWS ... и Google Cloud Platform ... и ... ну, вы понимаете. Мы больше не ограничиваемся только ИТ-магазинами Windows Server. Это означает, что вы можете поместить лучшую платформу реляционной базы данных в среду Linux (и даже поместить ее в контейнер) по своему выбору. Microsoft удаляет все оправдания, чтобы сказать: Я не могу использовать SQL Server, поэтому мне приходится использовать ‹x›. Looker сделал то же самое, позволив организациям использовать вариант размещения в облаке, локальную установку, а также предварительно созданные образы в Azure, AWS и GCP.

У меня была возможность посетить несколько конференций в этом году и мне повезло встретиться с клиентами по всему спектру, от стартапа до Fortune 100. Одна общая черта во всех разговорах - важность данных - иногда даже в определенной степени. преобразования в информационную компанию (см. Intel и GE). Как соучредитель и технический директор Консультации по данным и аналитике в Чикаго, моя работа позволяет мне находить подходящие технологии, инструменты, процессы и (что наиболее важно) команду для решения проблем с данными. Стремление к демократизации данных с точки зрения эволюции бизнеса в сочетании с демократизацией платформы с технологической точки зрения пересеклись как раз в нужное время, чтобы обеспечить процветание аналитических решений. Благодаря мощным возможностям платформы корпоративных данных Microsoft и новаторскому подходу Looker к аналитике был установлен новый эталон для области бизнес-аналитики и аналитики - я с нетерпением жду возможности дальнейшего развития событий.