SAP Business Objects-Versionen

Die SAP Business Objects-Versionen werden im Folgenden erläutert

Beachten Sie, dass SAP BI 4.2 des Supports

  1. Ende des Mainstream Maintenance: 31.12.2022
  2. Ende Priority One Support-Phase: 31.12.2024
  • SAP Businessobjects BI 4.3 ist im 4. Quartal aufgrund 2019
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.2 Service Pack 05 (Für Freigabe spät 2017 )
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.2 Service Pack 04 (Veröffentlicht May 2017 ) – Release enthält
    • Viren-Scan-Integration
    • openSSL Updates
    • X.509-Authentifizierung
    • Sicherheits-Updates
    • Rest Web Services
    • Fiori Styled BI Launchpad
    • NetWeaver Enterprise Portal
    • HANA SAML Verbindungstest
    • Benutzerkontostatus
    • Dokumentinstanzen
    • Inbox-Grenze Anzahl der Dokumente
    • CMS DB-Laufwerk
    • Server-Gruppe Ausschließlichkeit
    • Suchen Erweiterungen
    • Promotion Management
    • Upgrade-Management
    • Installer
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.2 Service Pack 03 ( Veröffentlicht am September 2016 )
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.2 ( Veröffentlicht am 18 Mai -2016 )
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.1 ( Veröffentlicht am 23- November -2013 )
  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.0 ( Veröffentlicht am 16-Sep-2011 )
  • SAP Business Objects XI R3.0
  • SAP Business Objects XI R3.1
  • Business Objects XI.R1
  • Business Objects XI R2
  • Business Objects 6.x
  • Business Objects 5.x
  • Business Objects 4.x
  • Business Objects 3.x

SAP Businessobjects Business Intelligence-Plattform 4.1 (ab Januar 2014) für SAP Business Objects-Versionen

Business-Objekte

SAP BI Business Objects 4.0
Produktversion:
XI 4.0 und Build-: 565 –> SAP BI BusObjects 4.0 SP02 Aufnäher 12
Version 14.04 und Build- 738 –> SAP BI BusObjects 4.0 SP4 kein Patch
Version 14.04 und Build- 855 –> SAP BI BusObjects 4.0 SP4 Patch- 5

Business Objects XI 3.1 SP6
12.6.0.1596 –> XI 3.1 SP6

Business Objects XI 3.1 SP5
12.5.0.1190 –> XI 3.1 SP5
12.5.3.1475 –> XI 3.1 SP5 FP3
12.5.4.1599 –> XI 3.1 SP5 PF4
12.5.4.1600 –> XI 3.1 SP5 besondere fix (für einen Kunden die c3_calc.dll)
12.5.5.1710 –> XI 3.1 SP5 RP5

Business Objects XI 3.1 SP4
12.4.0.966 –> XI 3.1 SP4
12.4.1.1188 –> XI 3.1 SP4 + FP 4.1

Business Objects XI 3.1 SP3
12.3.0.601 –> XI 3.1 SP3
12.3.1.684 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.1
12.3.2.753 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.2
12.3.3.812 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.3
12.3.4.895 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.4
12.3.5.925 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.5
12.3.6.1006 –> XI 3.1 + SP3 + FP3.6

Business Objects XI 3.1 SP2
12.2.0.290 –> XI 3.1 + SP2
12.2.1.412 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.1
12.2.2.441 oder 12.2.2.453 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.2
12.2.3.467 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.3
12.2.4.507 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.4
12.2.5.537 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.5
12.2.6.567 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.6
12.2.7.598 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.7
12.2.8.638 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.8
12.2.9.698 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.9
12.2.10.810 –> XI 3.1 + SP2 + FP2.10

Business Objects XI 3.1
12.1.0.882 –> XI 3.1
12.1.1.957 –> FP1.1
12.1.2.996 –> FP1.2
12.1.3.1028 –> FP1.3
12.1.4.1068 –> FP1.4
12.1.5.1096 –> FP1.5
12.1.6.1116 –> FP1.6
12.1.7.1144 –> FP1.7
12.1.8.1176 –> FP1.8
12.1.9.1290 –> FP1.9
12.1.10.1390 –> FP1.10
12.1.11.1454 –> FP1.11

Business Objects XI 3.0
12.0.0.683.Geschäfts ObjectsE_Titan_RTM –> XI 3.0
12.0.0.796.Geschäfts ObjectsE_Titan_FP_RTM_REL –> FP 1
12.0.0.840.Geschäfts ObjectsE_Titan_FP_RTM_REL –> FP 2
12.0.3.900 Geschäfts ObjectsE_Titan_FP_RTM_REL –> FP 3

Business Objects XI r2
11.5.0.313 –> RTM
11.5.3.417 –> SP1
11.5.7.608 –> MHF1
11.5.7.682 –> CHF13
11.5.7.723 –> CHF14
11.5.7.770 –> CHF15
11.5.7.811 –> CHF16
11.5.7.852 –> CHF17
11.5.7.1048 –> CHF20
11.5.8.826 –> SP2
11.5.8.826 –> FP2.1
11.5.8.939 –> FP2.2
11.5.8.963 –> FP2.3
11.5.8.998 –> FP2.4
11.5.8.1030 –> FP2.5
11.5.8.1061 –> FP2.6
11.5.8.1111 –> FP2.7
11.5.8.1187 –> FP2.8
11.5.8.1237 –> FP2.9
11.5.9.1076 –> SP3
11.5.9.1101 –> FP3.1
11.5.9.1138 –> FP3.2
11.5.9.1176 –> FP3.3
11.5.9.1202 –> FP3.4
11.5.9.1227 –> FP3.5
11.5.9.1265 –> FP3.6
11.5.9.1330 –> FP3.7
11.5.9.1378 –> FP3.8
11.5.9.1449 –> FP3.9
11.5.10.1263 –> SP4
11.5.10.1298 –> FP4.1
11.5.10.1322 –> FP4.2
11.5.10.1358 –> FP4.3
11.5.10.1404 –> FP4.4
11.5.10.1426 –> FP4.5
11.5.10.1460 –> FP4.6
11.5.10.1491 –> FP4.7
11.5.10.1554 –> FP4.8
11.5.10.1619 –> FP4.9
11.5.10.1681 –> FP4.10
11.5.10.1765 –> FP4.11
11.5.10.1854 –> FP4.12
11.5.11.1470 –> SP5
11.5.11.1545 –> FP 5.1
11.5.11.1578 –> FP 5.2
11.5.11.1610 –> FP 5.3
11.5.11.1639 –> FP 5.4
11.5.11.1673 –> FP 5.5
11.5.11.1732 –> FP 5.6
11.5.11.1797 –> FP 5.7
11.5.11.1856 –> FP 5.8
11.5.12.1838 –> SP6

SAP Business Objects-Versionen

RTM = Freigabe zum Markt (erste Version, ohne Patches).
MHF = Monats Hot Fix.
CHF = Critical Hot Fix.
SP = Service Pack.
FP = Fix Pack.

SQL 2018 Server Microsoft Erscheinungsdatum Funktionen

SQL 2018 Server ist wahrscheinlich die nächste Reinkarnation von Microsoft sein Enteprise Business Intelligence Toolset.

SQL 2018

Es ist, dass SQL erwartet 2018 weiter konsolidieren Microsofts Roadmap in Azure, Künstliche Intelligenz und die weitere Integration mit Daten, Wissenschaft, Open-Source-Toolset R Sprache und Python.

Microsofts Cloud-Strategie hat sich auf die unternehmensorientierten Unternehmen zentral geworden. Erwarten Sie Nachrichten auf Container Services, Azure DocumentDB, und maschinelles Lernen Fortschritte.

Anschließen von Windows IoT-Core-Geräte mit SQL2018 und dass “Rand” Computing und verteiltes Rechnen sollte eine große Rolle spielen, nach Microsoft-Beobachter.

  • Ein größeres Update strahlend Aussicht - mit einem neuen eine webbasierte Administrationsoberfläche und einen neuen Workflow, der auch auf einem beliebigen Web-basierten Gerät arbeitet, einschließlich einer Tablette, Bright View ermöglicht es Benutzern, überall um sich einzuloggen, jederzeit optimieren die Funktionen der Bereitstellung von, Verwaltung und eine Cluster-Umgebung Überwachung.
  • A neue Überwachungs Subsystem - das Subsystem zu einer vereinfachten und komplexere Konfiguration neu geschrieben wurde, die Erfassung von Messwerten und mehr Flexibilität.
  • Integration Microsoft Azure - zusätzlich zu AWS Unterstützung, Diese neue Integration mit Azure ermöglicht es Benutzern, virtuelle Cluster in Azure mit der Hell-Cluster-on-Demand-Funktion zu erstellen, und die Fähigkeit, einen lokalen Cluster in Azure mit der Hell-Cluster Erweiterung Fähigkeit zu erweitern.
  • Unterstützung für Openstack Newton - Bare-Metal zu verwalten, virtuelle Maschinen, und Containerrahmen, helle Openstack 8.0 Features verbessert die Protokollierung von Openstack
  • Veranstaltungen, Leistungsverbesserungen, und Ironic Unterstützung für die Bereitstellung von Instanzen auf blankes Metall.
  • Integration mit Monate und Marathon - ermöglichen Cloud-nativen Workloads auf helle Cluster eingesetzt werden. Helle bietet eine optimierte Setup-Prozess, Gesundheitschecks, Service-Management, und mehr.

Wenn eine Einzelperson oder eine Organisation will die SLA einer Dienstleistung oder Funktion erfahren, es ist nun möglich, mit SQL 2017 .  Genau wie jede andere Microsoft App-Service-Update, Diese Updates werden nach der Reihenfolge aufgelistet unten. Nächster, zu Service Updates, einige der Features haben auch einen Link zu den Artikeln. Diese sind nichts anderes als eine schnelle Anbindung an die Dokumentation des ausgewählten Merkmals. Eine der wichtigsten Verbindungen, die in dem Azure-Plattform Handbuch enthalten sind, ist die Code-Beispiele. Entwickler können schnell auf die Code-Beispiele von beliebiger SQL-Funktion beziehen und ihr Projekt starten.

SQL 2018 Veröffentlichungsdatum

Das Veröffentlichungsdatum für SQL 2018 ist vorläufig für Oktober geplant 2018 nach Microsoft.

SAP Business Objects BI 4.2 SP4 Veröffentlichung

Die nächste Version von SAP Business Objects BI 4.2 SP4 Veröffentlichung wurde im Juni veröffentlicht 2017 und enthält die folgenden Business Intelligence-Funktionen.

SAP Business Objects BI 4.2 SP4

Business Objects-Versionen

  • SAP Businessobjects Business Intelligence 4.2 Service Pack 04 (Veröffentlicht May 2017 ) – Release enthält
    • Viren-Scan-Integration
    • openSSL Updates
    • X.509-Authentifizierung
    • Sicherheits-Updates
    • Rest Web Services
    • Fiori Styled BI Launchpad
    • NetWeaver Enterprise Portal
    • HANA SAML Verbindungstest
    • Benutzerkontostatus
    • Dokumentinstanzen
    • Inbox-Grenze Anzahl der Dokumente
    • CMS DB-Laufwerk
    • Server-Gruppe Ausschließlichkeit
    • Suchen Erweiterungen
    • Promotion Management
    • Upgrade-Management
    • Installer

SAP Business Objects BI 4.2 SP4

Diese Version wird erwartet, dass eine Reihe von Innovationen für die Nutzer und den Schlüssel Fokus bieten, diese Version ist um

  • Unternehmen - Skalierbarkeit, mehrere Benutzer
  • Beweglichkeit
  • Smart-Säule - nicht nur Blick auf vorformatierte Berichte, Integration mit einfachen prädiktiven Fähigkeiten
  • Big Data - HANA Vora
  • Cloud - die Investition in „alle in Daten“ in der Cloud

SAP Business Objects BI 4.2 SP4 hat eine alternative Betrachtungsschnittstelle empfangen in 4.2 SP4. Die Schnittstelle ist HTML 5 Basis und wird für die Verwendung mit Touchscreen optimiert werden, Tabellen und sogar große Display Smartphones – dies wird SAP BO für den wachsenden Trend in Richtung ermöglichen Mobile BI-Tools.

Gartner Magic Quadrant Business Intelligence Analytics Platforms 2017

Gartner Magic Quadrant Business Intelligence wurde veröffentlicht.

BI-Plattformen werden nun in drei zentralen Dimensionen klassifiziert, BI Analytics, Informationen Lieferung und Integration.

Cloud-BI ist immer auf der Oberhand, sondern für alle die Fokus auf der Welt der Wolke in diesen Tagen, wieder 2017 Magic Quadrant fehlt in Cloud-Lösungen.

Gartner Magic Quadrant Business Intelligence 2017

Gartner Magic Quadrant Business Intelligence

Microsoft bricht im Gartner Magic Quadrant für Business Intelligence und Analytics-Plattformen aufgrund der Innovation durch sie mit Microsoft Power BI geliefert haben (lesen Sie unsere Power BI Bewertung hierher) im vergangenen Jahr.

Der Jahresbericht bewertet 24 verschiedene Software-Anbieter auf 15 Tableau kritische Fähigkeiten und Orte im Leaders Quadranten und setzen es Nutzerbasis aggressiv mit einem Produkt wachsen, die Benutzer plaudits gewinnt.

Tableau ist auch die Bewertung Business Intelligence und Analytics-Plattformen Anbieter auf Gartner Peer Insights, eine Plattform, wo IT-Profis und Endanwender verifizierte Bewertungen veröffentlichen können.

Tableau wurde für die Fokussierung auf Kundenzufriedenheit anerkannt, mit Verbesserungen in Partituren auf wirtschaftliche Vorteile und weiterhin als moderne BI-Marktführer wahrgenommen werden - noch knapp vor Microsoft auf Gesamtausführung.

Der Gartner Magic Quadrant für Business Intelligence und Analytics-Plattformen Grafik wurde von Gartner veröffentlicht, Inc. als Teil einer größeren Forschung Dokument und sollte im Kontext des gesamten ausgewertet werden 2013 Gartner Magic Quadrant für Business Intelligence und Analytics-Plattformen Dokument. Die Gartner Dokument ist auf Anfrage bei Gartner. Gartner unterstützt keinen der Anbieter, Produkt oder eine Dienstleistung in ihrer Research-Publikationen dargestellt, und rät Technologie-Anwendern, nur diejenigen Anbieter mit der höchsten Bewertung zu wählen. Gartner Research-Publikationen bestehen aus den Meinungen von Gartner Forschungsorganisation und sollten nicht als Aussagen ausgelegt werden. Gartner lehnt jegliche, ausgedrückt oder impliziert, mit Bezug auf diese Untersuchung, einschließlich Garantien der Marktgängigkeit für einen bestimmten Zweck.

Business Intelligence vs. Analytics?

Enterprise Business Intelligence-Strategie

Fast alle Organisationen kämpfen eine Enterprise Business Intelligence-Strategie in eine tragfähige drehen, zusammenhängende Betriebsmodell für die Stakeholder.

Mangelnde Investitionen, Gleichgültigkeit gegenüber der Datenqualität und der schieren Aufwand erforderlich ist, um es auf der Strecke, dass viele fallen bedeutet funktioniert.

Datenqualität?

Gute Datenqualität kostet Geld, erfordert eine starke Disziplin und Management-Kontrollen – Attribute, die die meisten Organisationen wenig Appetit für.

Viele Organisationen klettern die Spitze der Enterprise Business Intelligence-abgeworben in “Große Daten” und “Analytics” gespannt auf die schöne neue Welt der Daten, Wissenschaft, wo Back-Office-Statistiker in abgedunkelten Räumen versuchen Algorithmen heraufbeschwören, die viele der organisatorischen Herausforderungen in einem schnellen Tempo lösen können, sich ständig verändernden Umwelt.

Daten Wissenschaft

C Level-Führungskräfte frisch aus der aktuellen Konferenz Forschung mit Buzzwords voller wie “Große Daten”, “Predictive Analytics”, “Maschinelles lernen” und Künstliche Intelligenz nennt eine Sitzung zu verkünden, dass die Organisation diese neue und agile Art und Weise umarmen muss den Arbeits.

Teams sind Setup und Architekten beginnen eifrig weiß-Internat, Daten Wissenschaftler rekrutiert, frisch und eifrig gerade von der Universität.

Geschweige denn die Big Data viele Unternehmen kämpfen, um ihre kleine Daten richtig zu machen und stolpern an der ersten Hürde zu finden, dass die gleichen Fragen für Enterprise Business Intelligence inhärent sind Analytik;

  • schlechte Datenqualität, Führung und -kontrolle
  • Mangel an Investitionen
  • Kernressourcen gespannt auf andere wichtige strategische Projekte
  • teure Outsourcing-Infrastrukturanbieter, die hinter ihrer SLAs verbergen
  • IT-Architekten blaue Himmel Lösungen zu fördern, die nicht wirklich in der realen Welt arbeitet und mit obskuren Akronymen, die nicht technischen Business-Anwender verwirren.

agil – Was heißt das?

Viele Business-Anwender sind bestrebt, ihren Anspruch auf Beteiligung an “ihr” Daten und die Kontrolle über sie aus wahrgenommen monolithischen IT-Abteilungen abzuringen nur zu erkennen, dass sie die Fähigkeiten und Kenntnisse, um tatsächlich Gebrauch oder Sinn der Daten machen fehlen.

IT wird dann an die Strategie wieder eingeführt.

Spannungen entstehen dann oft aus dem strukturierteren, gesicherter IT-Ansatz vs. das “agil” Art und Weise durch die ermutigten Business-Teams mit wenig Verständnis für vorbringen, was Agile eigentlich bedeutet, (es ist ein organisatorischer Management-Ansatz ändern und beste erfordert Onshore kollaborative Arbeit, ganzheitliche Teams – oft ohne Berücksichtigung der Tatsache, dass 75% der Kern ausgelagert große Umorganisation wurden IT-Ressourcen und Fähigkeiten in der letzten).

Das Ergebnis

Das Ergebnis kann oft Ms in verschwendeten Plattformen $$ wird, Ressourcen und Lieferantenkosten. So viele Organisationen begeben Sie sich auf diese oft kompliziert und große Projekte ohne jede Art von Strategie, die – eine Strategie, die oft recht einfach zu begreifen, aber die Führer verantwortlich nicht den Mut es für Angst vor dem Scheitern zu fördern.

Die Lehren sind ähnlich über viele verschiedene Arten von Projekten;

  • entwickeln, Kommunikation und eine klare Strategie zustimmen
  • Aufbau eines Business Case, um die Investitionen zu unterstützen
  • sicherzustellen, Sponsoring
  • beschäftigen Ressourcen mit Expertenwissen Domäne statt “Daten Wissenschaftler”

Die Belohnungen sind immens für bestimmte Organisationen, die Analytik tun nutzen erfolgreich, aber es sind auch die Kosten des Scheiterns für diejenigen, die die Lehren aus der Vergangenheit BI und Data Warehousing Initiativen ignorieren.

Enterprise Business Intelligence-Tools Analytics

Enterprise Business Intelligence umfasst eine Reihe von Lösungen und Funktionalität.

Key to Enterprise Business Intelligence Data Warehousing, typischerweise Daten aus einer Vielzahl von operativen Business-Lösungen in Finance Konsolidierung, Kundenbeziehungsmanagement, Auftragsabwicklung, Vertrieb und Bestands.

Toolsets der Regel erforderlich, um eine Enterprise Business Intelligence-Suite zu liefern :

  • Data Warehouse, Data Marts, Datenspeicher, Datenplattform
  • Extrakt Transformieren und Laden Toolset (ETL) Architekturen
  • Visualisierung, Berichterstattung, Dashboarding und Management Information Toolset
  • Stammdatenverwaltung (MDM) Toolset – zum Lagern, Aufrechterhaltung und Schlüsselreferenzdaten wie Produkt SKUs Aktualisierung, Geäst, Kunden usw..
  • Andere Toolsets, die ein Enterprise Business Intelligence bilden bestehen könnte von Data Quality Toolset, Datenbereinigung und Daten Toolset Governance-Tools

Schlüssel zu einem für den Zweck geeignet Enterprise Business Intelligence-Strategie ist, dass die Business Intelligence Competency Center (BICC) deren Aufgabe ist es in erster Linie Unterstützung bieten, Wissen und Daten Verwaltung der wichtigsten Geschäftsdaten-Sets.

Mobile BI-Tools – Oben 10 Mobile BI-Tools Vergleich

Es gibt eine steigende Nachfrage nach Mobile BI-Tools da immer mehr Menschen auf das Internet zugreifen nur ein mobiles Gerät mit.

Mobile BI-Tools

Mobile BI-Tools können in Bewegung, immer auf “C” Level-Führungskräfte BI und Analytik auf ihren mobilen Geräten zugreifen.

Mobile BI-Tools

Dies wird durch Forschungsunternehmen Gartner bestätigt, die sagen, “Wir sehen mehr CEOs und CFOs, den direkten Anwender von BI. nach E-Mail, BI ist die beliebteste Anwendung,” sagt Research Director bei Gartner.

  • SAS Mobile BI.
  • Birste Mobile BI.
  • Rolltisch.
  • WebFOCUS Mobil.
  • QlikView Mobil.
  • Anmeldeinformationen.
  • Microstrategy mobile.
  • IBM Cognos Mobil

 

 

 

Microsoft SQL 2016 Neue Funktionen Business Intelligence Stapel

Microsoft SQL 2016

Microsoft SQL 2016 ist offiziell in diesem Monat Oktober veröffentlicht 2015 und es gibt eine Vielzahl von Microsoft SQL 2016 neue Funktionen für Business Intelligence BI-Stack-Benutzer.

Microsoft SQL 2016 Neue Eigenschaften

Eine der wichtigsten Funktionen für Entwickler ist die Fähigkeit, mit einem Tool namens Polybase die Microsoft SQL ermöglicht 2016 auf Hadoop mit T-SQL-Programmierung legen. Dies ist eine bahnBrecher für Microsoft, da sie vorher nicht als integriertes Feature von Microsoft SQL angebotenen analytisches Werkzeug-Sets.

Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die JSON1 Integration der R Sprache. Die Einbeziehung von R ist wichtig für die Daten Wissenschaftler und Datenanalysten, weil sie nicht haben, um Code aus der Datenbank, um die R-Programmiersprache ausführen zu nehmen 2. R kann der Benutzer Abfragen direkt auf die Serverdaten um neue Daten laufen für Reporting und detaillierte Analyse direkt zur Verfügung stellt. Als Big Data-Plattformen zu erhöhen und Hadoop Nahme erweitert das ist ein wichtiges Merkmal,




Eine der wichtigsten Neuerungen in SQL 2016 sind weitere Upgrades, um die Leistung und Sicherheit, die SQL- 2014 baute den Grundstein für die Hekaton Funktionalität.

Die Einbeziehung von Hekaton in Microsoft SQL 2014 wirklich beschleunigten Leistung von Abfragen und Datenbankantwortzeiten – 90% Leistungsverbesserung war sicherlich erreichbar für einige Abfragen auf Microsoft SQL 2014 im Vergleich zu SQL 2008 und dies gab Ankündigung von Microsofts Absicht, wirklich in Enterprise IT Data Warehousing erhalten. Die in der Speicherverarbeitungsmaschine schnell zu verbessern Abfrage und Antwortzeiten.

Microsoft habe auf Hekaton gebaut, um mehr Leistung Features, einschließlich Verbesserungen in-Speicher, der Daten von einem hundertfach und die Unterstützung für Indizes in In-Memory zu erhöhen. Die Abfrage-Datenspeicher und Live-Abfragestatistiken werden von SQL-Datenbankadministratoren zu begrüßen, da sie erlauben DBAs zu sehen, welche Fragen sind entsprechend die Aufnahme der meisten Ressourcen und Planressourcenzuweisungen.

Für Data Warehouses benötigen ein höheres Maß an Sicherheit gibt es neue Sicherheits-Features wie immer verschlüsselt. Sicherheit wird immer mehr eine eingebettete Komponente in allen Datenbanktechnologie, wie Hacking und Sicherheitsverletzungen weiterhin Schlagzeilen. Immer verschlüsselt hält Daten auch bei Transaktionen und Abfragen verschlüsselt.

Microsoft Fähigkeiten sind oft leicht erhältlich und einfacher und kostengünstiger als andere Technologien, wie beispielsweise Oracle finden, Teradata und SAP, und dies senkt die Gesamtbetriebskosten für Unternehmen, die Microsoft SQL wählen 2016 wie ihre BI-Plattform.

Microsoft SQL 2016 ist eine weitere feste Progression, aufbauend auf den Enterprise-BI-Stiftungen in Microsoft SQL2012 gelegt.

1 JSON (JavaScript Object Notation) ist eine leichte Datenaustauschformat. Es ist leicht für die Menschen lesen und schreiben. Es ist einfach für Maschinen zu analysieren und zu generieren. Es basiert auf einer Teilmenge der JavaScript-Programmiersprache basiert

2 R ist eine Programmiersprache und Software-Umgebung für statistische Berechnungen und Grafik. Der R Sprache ist weit verbreitet unter den Statistikern und Data-Mining für die Entwicklung von Statistik-Software und Datenanalyse verwendet.

Ignorieren Big Data – erhalten Sie Ihre kleine Daten rechts

Natürlich ist die IT-Industrie liebt ein Schlagwort, GROSSE DATEN; es klingt irgendwie clever und geeky?

Wir haben Daten – VIEL davon!

Da viele Unternehmen begeben sich auf ihre Big Data Reise mit Entwicklerteams, Projektmanager und natürlich Architekten Leute alle drängeln sich auf dem Sprung <Hadoop> Zug ersparen ein Gedanke für die kleine Datenwelt.

Millionen von Data Warehouses wurden umgesetzt, aber nur wenige von ihnen liefern die Einsicht, Berichterstattung und Finanzgeschäft profitieren sie anzunehmen,.

Viele Data Warehouses begann mit pracht “Enterprise Data Warehouse” (EDW) Titel und am Ende mehr als große Daten-Dumps liefern schlechte Datenqualität, wenig Data Governance und begrenzte Flexibilität. EDW wurde zu einem Synonym für fehlerhafte und unzusammenhängende Data Warehouses, die Organisation zu kontrollieren kämpfte wegen des Mangels an Strategie und Vision.

Nur weil Unternehmen haben riesige Datenmengen immer noch Geschäftsführer braucht, Steuern und entscheidend allem braucht die Business-Vision, die Technologie und Datenmodell sicherzustellen, ist für den Zweck geeignet.

Kleine Daten ist ein wesentlicher Bestandteil dieser und einige der wichtigsten Anforderungen, die für Big Data genauso gültig sind, können wie folgt zusammengefasst werden:

  • eine klar definierte und abgestimmte organisatorische KPIs gesetzt
  • Standard-Reporting Hierarchien
  • gutes Verständnis der Kennzahlen-Definitionen (immer noch erstaunt mich, dass so wenige operative Manager in großen FTSE 100 die nicht wissen, was ihre Definition des Verkaufs Metrik)
  • Ein Business-Intelligence-Strategie
  • Gute Data Governance (die niedrige aufnehmen und die mangelhafte Umsetzung der BI-Kompetenzzentrum und Chief Data Office ist ein Beweis für diese)

Erste das kleine Daten rechts, mit einer Vision und Strategie ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Big Data Reise.

SQL 2019 Veröffentlichungsdatum

SQL 2019 wird erwartet, dass irgendwann Mitte freigegeben werden 2019.

Die neueste Inkarnation von Microsoft sehr beliebt BI, Datenbank und Analyse-Toolset ist wahrscheinlich weiter auf die in SQL gelegten Grundlagen bauen 2016 und bietet eine verbesserte Integration mit weit verbreiteten Open-Source-Daten Wissenschaft Toolset wie R und Python.

Wir erwarten auch weit die weitere Einbettung der Künstlichen Intelligenz, Maschinelles lernen, Robotik und Predictive Analytics-Funktionen in SQL2019.

Es wird auch erwartet, dass Power BI wird einen großen Umbau mit wahrscheinlich der Einführung von verbesserten Daten Führung und Steuerung Fähigkeiten erhalten, um sicherzustellen, dass es Schritt mit der Konkurrenz hält wie Version Tabelle 11 und Oracle OBIEE Enterprise Business Intelligence Tool-Set.

SQL 2019

Ein Bereich, der für die Ausbeutung durch den wichtigsten Business Intelligence-Anbieter ist Data Quality ist reif. Dies ist ein Bereich, der immer teurer werdenden Add-Hersteller bieten Produkte für aber es gibt einen starken Wunsch, unter vielen Organisationen für mehrere eingebetteten Mainstream-Angebote in diesem Bereich.

Datenqualität ist ein wichtiger Bereich, dass Microsoft nur sehr wenige Angebote für die Nutzer in compaprison haben mit weit verbreiteten Data Quality Tools wie Kalicco.