SAP Business Objects Versiones

La SAP Business Objects versiones se describen a continuación

  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 05 (Saldrá a la venta a finales 2017 )
  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 04 (publicada en mayo 2017 ) – versión incluye
    •  Virus Scan Integración
    •  actualizaciones OpenSSL
    • autenticación X.509
    • Actualizaciones de seguridad
    • Servicios Web de descanso
    • Fiori labró BI Launchpad
    • NetWeaver Enterprise Portal
    • Prueba de conexión HANA SAML
    • Estado de la cuenta de usuario
    • Las instancias de documento
    • Limitar el número de bandeja de entrada de documentos
    • CMS DB Drive
    • La exclusividad de grupo de servidores
    • Mejoras de búsqueda
    • Gestión de Promociones
    •  Gestión de actualización
    • instalador
  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 03 ( Lanzamiento de septiembre 2016 )
  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 ( Publicado el 18 de mayo -2016 ) 
  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.1 ( Lanzado el 23- Noviembre -2013 )
  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.0 ( Lanzado el 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 Business Objects plataforma de Business Intelligence 4.1 (a partir de enero 2014) para SAP Business Objects Versiones

Objetos de negocio

BI de SAP Business Objects 4.0
Versión del producto:
XI 4.0 y Construir: 565 –> SAP BI BusObjects 4.0 SP02 Patch 12
versión 14.04 y Construir 738 –> SAP BI BusObjects 4.0 SP4 no hay parche
versión 14.04 y Construir 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 FP4
12.5.4.1600 –> XI 3.1 Arreglo especial SP5 (para un cliente la c3_calc.dll)
12.5.5.1710 –> XI 3.1 SP5 5PM

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 o 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.Negocios ObjectsE_Titan_RTM –> XI 3.0
12.0.0.796.Negocios ObjectsE_Titan_FP_RTM_REL –> FP 1
12.0.0.840.Negocios ObjectsE_Titan_FP_RTM_REL –> FP 2
12.0.3.900 Negocios 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 Versiones

RTM = Release To Market (primer lanzamiento, sin ningún tipo de parches).
MHF = Hot Fix Mensual.
CHF = Hot Fix crítico.
SP = Service Pack.
FP = Fixpack.

SQL 2018 Servidor de Microsoft Fecha de estreno Características

SQL 2018 Servidor es probable que sea la próxima re-encarnación de Microsoft de Enteprise Inteligencia de Negocios conjunto de herramientas.

SQL 2018

Se espera que SQL 2018 consolidará aún hoja de ruta de Microsoft en Azure, La inteligencia artificial y una mayor integración con la ciencia de datos conjuntos de herramientas de código abierto R idioma y Python.

estrategia de nube de Microsoft se ha convertido en el centro de la empresa centrada en el negocio. Esperar noticias en Container Services, Azure DocumentDB, y los avances de aprendizaje automático.

La conexión de dispositivos de Windows Core IO con SQL2018 y que “borde” la informática y la computación distribuida deben telar grande, de acuerdo con los observadores de Microsoft.

  • Una importante actualización vista brillante - con un nuevo administrador de una interfaz basada en la web y un nuevo flujo de trabajo que funciona bien en cualquier dispositivo basado en la web, incluyendo una tableta, Bright View permite a los usuarios iniciar sesión en cualquier parte, en cualquier momento para racionalizar las funciones de despliegue, gestión y seguimiento de un entorno de clúster.
  • La nueva supervisión subsistema - el subsistema se volvió a escribir a una configuración simplificada y más sofisticado que proporciona recopiladores de métricas y más flexibilidad.
  • la integración de microsoft Azure - además del soporte AWS, esta nueva integración con Azure permite a los usuarios crear grupos virtuales en Azure usando el cúmulo brillante en función de la demanda, y la capacidad de extender un clúster en las instalaciones en Azure utilizando la capacidad de extensión de clúster Bright.
  • Apoyo para OpenStack Newton - gestionar el metal desnudo, maquinas virtuales, y los marcos de contenedores, OpenStack brillante 8.0 Características mejoradas de registro de OpenStack
  • eventos, mejoras de rendimiento, y apoyo irónico para el despliegue de instancias en el metal desnudo.
  • Integración con Meses and Marathon - para permitir que las cargas de trabajo nativos en la nube para ser desplegados en racimos brillantes. Brillante proporciona un proceso de configuración aerodinámica, controles de salud, Gestión De Servicios, y más.

Si un individuo u organización quiere saber el SLA de un servicio o función, ahora es posible con SQL 2017 .  Al igual que cualquier otra actualización de servicio de aplicaciones Microsoft, estas actualizaciones se enumeran abajo según el orden cronológico. Siguiente, Actualizaciones de Servicio, algunas de las características también tienen un enlace a los artículos. Estos no son más que una rápida conexión con la documentación de la función seleccionada. Uno de los eslabones más importantes que se incluyen en la guía de la plataforma Azure es los ejemplos de código. Los desarrolladores pueden hacer referencia rápidamente a los ejemplos de código de alguna de las funciones de SQL y empezar su proyecto.

SQL 2018 Fecha de lanzamiento

La fecha de estreno de SQL 2018 se ha programado para octubre 2018 de acuerdo con Microsoft.

SAP Business Objects BI 4.2 Fecha de salida SP4

La próxima versión de SAP Business Objects BI 4.2 Lanzamiento SP4 fue lanzado en junio 2017 y contiene las siguientes características de Business Intelligence.

SAP Business Objects BI 4.2 SP4

Business Objects versiones

  • SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 04 (publicada en mayo 2017 ) – versión incluye
    • Virus Scan Integración
    • actualizaciones OpenSSL
    • autenticación X.509
    • Actualizaciones de seguridad
    • Servicios Web de descanso
    • Fiori labró BI Launchpad
    • NetWeaver Enterprise Portal
    • Prueba de conexión HANA SAML
    • Estado de la cuenta de usuario
    • Las instancias de documento
    • Limitar el número de bandeja de entrada de documentos
    • CMS DB Drive
    • La exclusividad de grupo de servidores
    • Mejoras de búsqueda
    • Gestión de Promociones
    • Gestión de actualización
    • instalador

SAP Business Objects BI 4.2 SP4

Se espera que esta versión para ofrecer una serie de innovaciones para los usuarios y el enfoque clave de esta versión es de alrededor

  • Empresa - escalabilidad, múltiples usuarios
  • Agilidad
  • pilar inteligente - no basta con ver los informes con formato previo, la integración con las capacidades predictivas simples
  • Big Data - HANA Vora
  • Nube - invertir en “todos los datos” en la nube

SAP Business Objects BI 4.2 SP4 ha recibido una interfaz de visualización alternativo en 4.2 SP4. La interfaz es HTML 5 basada y será optimizado para su uso con la pantalla táctil, tablas e incluso grandes smartphones de pantalla – esto permitirá a SAP BO de la creciente tendencia hacia Móviles Herramientas de BI.

Plataformas Mágico de Gartner Business Intelligence Analytics 2017

Cuadrante Mágico de Gartner Business Intelligence ha sido liberado.

Plataformas de BI se clasificarán en tres dimensiones básicas, BI Analytics, Entrega Información e Integración.

Nube de BI está siempre en ascenso, sino para todo el foco en el mundo de la nube en estos días, el nuevo 2017 Cuadrante mágico carece de soluciones en la nube.

Gartner Magic Quadrant inteligencia empresarial 2017

Cuadrante Mágico de Gartner Business Intelligence

Microsoft se abre paso en el Cuadrante Mágico de Gartner para Business Intelligence y Analytics Plataformas debido a la innovación que han suministran con Microsoft Power BI (lea nuestra Revisión de potencia BI aquí) en el año pasado.

El informe anual evaluado 24 software de diferentes fabricantes en 15 capacidades críticas y lugares de Tableau en el cuadrante de líderes y sigue creciendo su base de usuarios de forma agresiva con un producto que gana los aplausos de los usuarios.

Tableau es también el Business Intelligence y Analítica Plataformas proveedor más revisado en Insights pares de Gartner, una plataforma donde los profesionales de TI y los usuarios finales pueden publicar reseñas verificadas.

Tableau ha sido reconocido por centrarse en la experiencia del cliente, con mejoras en los puntajes de los beneficios del negocio y sigue siendo percibido como el líder moderno mercado de BI - todavía ligeramente por delante de Microsoft en la ejecución global.

El Cuadrante Mágico de Gartner para Business Intelligence y Analítica Plataformas gráfico fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más grande y debe ser evaluada en el contexto de la totalidad 2013 Gartner Magic Quadrant para Business Intelligence y Analytics documento Plataformas. El documento de Gartner está disponible a petición de Gartner. Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio representado en sus publicaciones de investigación, y no aconseja a los usuarios de tecnología seleccionar sólo a aquellos proveedores con las más altas calificaciones. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben ser interpretadas como declaraciones de hechos. Gartner renuncia a todas las garantías, expresa o implícita, con respecto a esta investigación, incluyendo cualquier garantía de comercialización para un propósito en particular,.

Inteligencia de Negocios vs. Analítica?

Estrategia de gestión del rendimiento

Casi todas las organizaciones de lucha por cambiar de una estrategia de Empresa Business Intelligence en un viable, modelo operativo coherente para los accionistas de la empresa.

La falta de inversión, indiferencia a la calidad de los datos y la gran esfuerzo que se requiere para que funcione significa que muchos quedan en el camino.

Calidad de los datos?

Buena calidad de los datos cuesta dinero, requiere de fuertes controles de disciplina y de gestión – atributos que la mayoría de las organizaciones tienen poco apetito por.

Muchas organizaciones son atraídos lejos de escalar el pico de la Empresa Business Intelligence en “big Data” y “Analítica” con ganas de probar el nuevo mundo de la Ciencia de datos donde los estadísticos de back office en cuartos oscuros evocan algoritmos que pueden resolver muchos de los problemas de organización en un ritmo rápido, siempre cambiante entorno.

La ciencia de datos

ejecutivos de nivel C frescos de la última conferencia de investigación lleno de palabras de moda tales como “big Data”, “Análisis predictivo”, “Aprendizaje automático” e Inteligencia Artificial llamar a una reunión para anunciar que la organización necesita para abrazar esta nueva forma de trabajar y ágil.

Los equipos son de configuración y los arquitectos comienzan afanosamente blanco de embarque, científicos de datos son reclutados, fresco y con ganas directamente de la Universidad.

No importa el Big Data muchas empresas se esfuerzan por obtener su derecho pequeño de datos y tropezar en el primer obstáculo constatar que las mismas cuestiones aplicables a Empresa Business Intelligence son inherentes a la analítica;

  • mala calidad de los datos, gobierno y control
  • la falta de inversión
  • los recursos básicos estirados en otros proyectos estratégicos críticos
  • proveedores de infraestructura subcontratados caras que se esconden detrás de sus SLA
  • arquitectos de TI soluciones que promueven el cielo azul que en realidad no funcionan en el mundo real y con acrónimos oscuros que confunden a los usuarios de negocio no técnicos.

Ágil – Qué significa eso?

Muchos usuarios de negocios están dispuestos a arriesgar su pretensión de “su” de datos y hacerse con el control del mismo desde los departamentos de TI monolíticos percibidas sólo para darse cuenta de que carecen de las habilidades y conocimientos para hacer realidad el uso o el sentido de los datos.

Es entonces reintroducido a la estrategia.

Las tensiones a continuación, a menudo surgen de la más estructurado, enfoque aseguró vs. el “ágil” camino propuesto por los equipos de negocios envalentonados con poca comprensión de lo que significa realmente ágil (Es un enfoque de gestión del cambio organizativo y trabajar mejor en tierra requiere de colaboración, equipos integrales – a menudo sin tener en cuenta el hecho de que 75% del núcleo de los recursos de TI y habilidades se deslocalizan en la última gran reorganización).

El resultado

El resultado a menudo se puede $$ M en plataformas desperdiciados, recursos y costes con proveedor. Así que muchas organizaciones se embarcan en estos proyectos a menudo complicadas y extensas sin tener ningún tipo de estrategia – una estrategia que a menudo es bastante fácil de concebir, pero los líderes responsables no tienen el valor para su promoción por miedo al fracaso.

Las lecciones aprendidas son similares en muchos tipos diferentes de proyectos;

  • desarrollar, comunicarse y acordar una estrategia clara
  • construir un modelo de negocio para apoyar la inversión
  • garantizar el patrocinio
  • emplear los recursos con conocimiento del dominio experto en lugar de “científicos de datos”

Las recompensas son inmensas para ciertas organizaciones que hacen uso de análisis con éxito pero también hay costos del fracaso para aquellos que ignoran las lecciones del pasado iniciativas de BI y almacenamiento de datos.

Enterprise Business Intelligence herramientas de análisis

Empresa Business Intelligence cubre una amplia gama de soluciones y funcionalidad.

Clave para la empresa Business Intelligence es el almacenamiento de datos, normalmente la consolidación de datos de una amplia gama de soluciones de negocio operativas en Finanzas, Customer Relationship Management, Procesando orden, Ventas e inventario.

Conjuntos de herramientas suelen ser necesarios para ofrecer una suite de Business Intelligence Empresarial :

  • Almacenes de datos, mercados de datos, almacenes de datos, plataforma de datos
  • Extracto de carga y transformación de conjuntos de herramientas (ETL) arquitecturas
  • Visualización, informes, Cuadros de mando y conjuntos de herramientas de información de administración
  • Gestión de datos maestros (MDM) conjunto de herramientas – para almacenamiento, mantenimiento y actualización de los datos de referencia, como producto SKU, ramas, clientes, etc..
  • Otros conjuntos de herramientas que forman un Business Intelligence Empresa podría consistir en conjuntos de herramientas de calidad de datos, conjuntos de herramientas de limpieza de datos y herramientas de control de datos

La clave para una estrategia de ajuste para el propósito de la empresa Business Intelligence es la del Centro de Competencia de Business Intelligence (BICC) cuya función es proporcionar soporte de primera línea, conocimientos y datos administración de los negocios conjuntos de datos clave.

Móviles Herramientas de BI – Parte superior 10 BI móvil Comparación Herramientas

Existe una creciente demanda de Móviles Herramientas de BI a medida que más y más personas acceden a Internet utilizando únicamente un dispositivo móvil.

Móviles Herramientas de BI

Móviles Herramientas de BI permiten en movimiento, siempre “do” ejecutivos de alto nivel para acceder a BI y análisis en sus dispositivos móviles.

Móviles Herramientas de BI

Esto es confirmado por la firma de investigación Gartner que dicen “Estamos viendo más directores ejecutivos y financieros que son usuarios directos de BI. después de correo electrónico, BI es la aplicación más popular,” dice un director de investigación de Gartner.

  • SAS BI móvil.
  • Birste BI móvil.
  • mesa móvil.
  • WebFOCUS Mobile.
  • QlikView móvil.
  • Información de inicio de sesión.
  • MicroStrategy Mobile.
  • IBM Cognos Mobile

 

 

 

Microsoft SQL 2016 Nuevas funciones de Business Intelligence Stack

Microsoft SQL 2016

Microsoft SQL 2016 se estrena oficialmente este mes octubre 2015 y hay una serie de Microsoft SQL 2016 nuevas características para los usuarios de Business Intelligence BI Pila.

Microsoft SQL 2016 Nuevas características

Una de las características clave para los desarrolladores es la capacidad utilizando una herramienta llamada polibase que permite a Microsoft SQL 2016 para insertarse en Hadoop utilizando la programación de T-SQL. Se trata de un interruptor de tierra para Microsoft ya que no han ofrecido previamente conjunto de herramientas de análisis como una característica integrada de Microsoft SQL.

Otra característica clave es la JSON1 integración de la lengua R. La inclusión de R que es importante para los científicos de datos y analistas de datos, ya que no tendrán que tomar el código de la base de datos con el fin de ejecutar el lenguaje de programación R 2. R permite al usuario ejecutar consultas directamente en los datos del servidor haciendo nuevos conjuntos de datos directamente disponibles para la presentación de informes y análisis detallado. Como Big Data plataformas aumento y adopción Hadoop amplía esta es una característica importante




Una de las novedades más importantes de SQL 2016 son otras mejoras en el rendimiento y la seguridad que SQL 2014 construido las bases para la funcionalidad Hekaton.

La inclusión de Hekaton en Microsoft SQL 2014 rendimiento muy acelerado de las consultas y los tiempos de respuesta de base de datos – 90% mejora del rendimiento fue ciertamente alcanzable para algunas consultas en Microsoft SQL 2014 en comparación con SQL 2008 y esto dio aviso de la intención de Microsoft de obtener realmente en el almacenamiento de datos para empresas de TI. El motor de procesamiento de la memoria puede mejorar rápidamente la consulta y los tiempos de respuesta de los usuarios.

Microsoft ha construido sobre Hekaton para proporcionar más características de rendimiento, incluyendo mejoras en en memoria que aumentan los datos por el ciento y el apoyo para los índices de in-memory. El almacén de datos de consulta y estadísticas de consulta en vivo serán recibidos por los administradores de bases SQL, ya que permite que los administradores de bases de ver las consultas que están ocupando la mayor cantidad de recursos y asignaciones de recursos planificar en consecuencia.

Para los almacenes de datos que necesitan mayores niveles de seguridad de nuevas características de seguridad como siempre cifrados. Seguridad es cada vez más un componente integrado en toda la tecnología de base de datos como la piratería y las violaciones de seguridad continúan siendo noticia. Siempre cifrado mantiene los datos cifrados, incluso durante las transacciones y consultas.

Conjuntos de habilidades de Microsoft son a menudo más fácilmente disponible y fácil y más barato para encontrar que otras tecnologías como Oracle, Teradata y SAP y esto reduce el coste total de propiedad para las organizaciones que eligen Microsoft SQL 2016 como su plataforma de BI.

Microsoft SQL 2016 es una progresión sólida más, construir sobre los cimientos de BI empresariales establecidas en Microsoft SQL2012.

1 JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de intercambio de datos de peso ligero. Es fácil para los seres humanos a leer y escribir. Es fácil para las máquinas para analizar y generar. Se basa en un subconjunto del Lenguaje de Programación JavaScript

2 R es un lenguaje de programación y entorno de software para computación y gráficos estadísticos. El lenguaje R es ampliamente utilizado entre los estadísticos y de datos mineros para el desarrollo de software y datos de análisis estadístico.

No haga caso de Big Data – obtener su pequeña derecha de datos

Por supuesto, la industria de TI ama a una palabra de moda, DATOS GRANDE; Suena un poco inteligente y geek?

Tenemos datos – UN MONTÓN de ella!

Como muchas empresas se embarcan en su viaje de Big Data con equipos de desarrolladores, Gerentes de Proyectos y de los arquitectos del curso gente todos los empujones para subirse al <Hadoop> carro reserve un pensamiento para el mundo pequeño de datos.

Millones de almacenes de datos se han implementado, pero muy pocos de ellos entregar la visión, informes y beneficio empresarial financiera que se supone que.

Muchos almacenes de datos se inició con bastante grande “Enterprise Data Warehouse” (EDW) títulos y terminó más como datos grandes vertederos de entrega de mala calidad de los datos, poca gobernabilidad de datos y flexibilidad limitada. EDW de convirtió en un sinónimo de almacenes de datos malformados y desarticulados esa organización luchaba por controlar debido a la falta de estrategia y visión.

El hecho de que las empresas tienen grandes cantidades de datos que aún necesita la gestión, controlar y crucial de todas las necesidades de la visión de negocio para asegurar el modelo de la tecnología y los datos son adecuados a los objetivos.

Pequeño de datos es una parte esencial de esto y algunos de los requisitos clave que son igual de válidos para grandes volúmenes de datos se puede resumir como:

  • un claramente definido y acordado el conjunto de la organización KPI
  • jerarquías de informes estándar
  • buena comprensión de las definiciones métricas (Todavía me sorprende que tan pocos directores de operaciones en grandes FTSE 100 de no saben cuál es su definición de la venta métrica es)
  • Una estrategia de Business Intelligence
  • La buena gobernanza de datos (el bajo toman y mala implementación del Centro de Excelencia de BI y la Oficina de Datos Jefe es prueba de ello)

Obtener la pequeña derecha de datos, tener una visión y estrategia es un componente esencial de cualquier viaje Big Data.

SQL 2019 Fecha de lanzamiento

SQL 2019 se espera que sea lanzado en algún momento a mediados 2019.

La última encarnación de Microsoft BI enormemente popular, base de datos y el análisis conjunto de herramientas es probable que se desarrollen más a fondo las bases establecidas en SQL 2016 y ofrecer una mejor integración con los conjuntos de herramientas de código abierto de la ciencia de datos más utilizados, como R y Python.

También esperamos ampliamente la mayor incorporación de inteligencia artificial, Aprendizaje automático, Robótica y capacidades de análisis predictivo en SQL2019.

También se prevé que la energía BI obtendrá una renovación importante con probablemente la introducción de mejores capacidades de gestión de datos y la administración para asegurarse de que sigue el ritmo de la competencia, tales como versión de la tabla 11 y OBIEE de Oracle Empresa Business Intelligence conjunto de herramientas.

SQL 2019

Un área que está lista para ser explotada por los principales proveedores de Business Intelligence es Calidad de Datos. Esta es un área que los vendedores cada vez más caro proporcionar complemento de productos para, pero hay un gran deseo entre muchas organizaciones para las ofertas más convencionales incrustadas en esta área.

Calidad de datos es un área clave que Microsoft tiene muy pocas ofertas a los usuarios en compaprisom con ampliamente utilizadas herramientas de calidad de datos, tales como Kalicco.