SQL 2020 Utgivelsesdato

SQL 2020 vil bli lansert i slutten 2020.

Vi venter fremdeles på SQL 2019 å bli utgitt, men det er verdt lo0king på noen av de viktigste funksjonene som Microsoft er sannsynlig å inkludere i SQL 2020 Utgivelsesdato.

Den siste inkarnasjonen av Microsoft enormt populære BI, database og analyser verktøysett er sannsynligvis til å bygge videre på grunnmuren lagt i SQL 2018 og gir bedre integrasjon med utbredte åpen kildekode data Science verktøysett som R og Python.

Vi har også mye forventer videre innebygging av mer Azure Managed eksempel funksjonalitet og en utvidelse av data Science, Kunstig intelligens, Maskinlæring, Robotikk og prediktiv analyse evner i SQL2020.

Det er også forventet at strøm BI vil få en stor revolusjonere med sannsynligvis innføring av bedre data styrings- og forvaltnings evner å sikre at det holder tritt med konkurransen nå som Strøm PBI versjoner

SQL 2020

Et område som er moden for utnyttelse av de viktigste Business Intelligence leverandørene er datakvalitet. Dette er et område som leverandører som stadig gir dyre tilleggs på produkter, men det er en ivrig ønske blant mange organisasjoner for flere innebygde ordinære tilbud i dette området.

Utbredt bruk av Master Data Management verktøy og bedre Dev Ops integrasjon med Azure

Datakvalitet er en viktig område som Microsoft har svært få tilbud til brukerne i compaprisom med mye brukt data kvalitetsverktøy.

Strøm BI versjon (PBI) versjons~~POS=TRUNC

Den nyeste versjonen Strøm BI (PBI) Desktop ble utgitt i oktober 2019 Oppdater og er versjon (2.74.5619.621).

makt bi versjon

Den nyeste versjonen av Strøm BI inneholder følgende nye funksjoner og enhacements

Strøm BI versjon rapportering

Automatisk sideoppdatering for DirectQuery

Strøm BI Analytics

Den nye Q&En visuell
Forbedret brukeropplevelse for Q&En
Forbedret drop-down kontroll
Rød og blå understreking
Forbedret visuelle resultater
Naturlig språk forbedringer for Q&En
Integrasjon med Office / Bing synonym
Støtte for måletabeller, og bedre håndtering av tabellnavn og tvetydighet
Q&En tooling (forhåndsvisning)
gjennomgang spørsmål
Lær Q&En
Gjennomgå alle endringer som er gjort
Støtte for RS-og Azure AS, inkludert RLS

Optikken

PowerApps visuell nå inkludert som standard
Nye xViz visuelle

PBI Datatilkobling

Jeroen Emigo kontakt allment tilgjengelig
Azure kostnadsstyring kontakten oppdatert
Nye arbeidsplassen Analytics-kontakt

forberedelse data

spørre diagnostikk
Data profilering forbedringer

mal apps

Project Web App

Annen

Nytt filformat: .PBIDS
Ytelsesforbedringer for modelleringsoperasjoner

 

Strøm BI Desktop er et gratis program du kan installere på din lokale datamaskin som lar deg koble til, forvandle, og visualisere dine data. Med Strøm BI Desktop, du kan koble til flere ulike datakilder, og kombinere dem (ofte kalt modellering) inn i en datamodell som lar deg bygge visuelle, og samlinger av grafikk du kan dele som rapporter, med andre mennesker i organisasjonen. De fleste brukere som jobber på Business Intelligence prosjekter bruk Strøm BI Desktop å lage rapporter, og deretter bruke Strøm BI tjeneste til å dele sine rapporter med andre.

De vanligste bruksområdene for Strøm BI Desktop er følgende:

  • Koble til data
  • Transform og rengjør disse dataene, for å opprette en datamodell
  • Lag visuelle, slik som diagrammer eller grafer, at gi visuelle representasjoner av dataene
  • Lag rapporter som er samlinger av visuelle, på ett eller flere rapportsider
  • Del rapporter med andre som bruker Strøm BI tjeneste

Folk som oftest ansvarlig for slike oppgaver blir ofte betraktet data analytikere (noen ganger bare referert til som analytikere) eller Business Intelligence fagfolk (ofte referert til som rapport skapere). derimot, mange mennesker som ikke anser seg selv en analytiker eller en rapport skaperen bruk Strøm BI Desktop å skape overbevisende rapporter, eller til å trekke data fra ulike kilder og bygge datamodeller, som de kan dele med sine kolleger og organisasjoner.

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Før vi undersøke modenhet modell av BI-løsninger og retningslinjer for sin utvikling, det er nødvendig å utføre en analyse av egenskapene til BI-løsninger, samt markedet for disse løsningene.
Som et utgangspunkt for denne forskningen tar vi Gartners “magiske kvadranter for BI-plattformer”,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

I det Gartner definerer BI plattformer som programvareplattformer gi 12 evner, delt i 3 grunnleggende kategorier:
✓ Levering av informasjon;
✓ Integrasjon;
✓ Analytics
Informasjonsteknologi er et svært dynamisk forskningsfelt. Som en del av det, virksomhet
intelligens systemer (TIL) også utvikle seg svært raskt. I denne artikkelen skal vi følge
den følgende definisjonen av BIS: “BIS kombinere aktivitetene til data mining og data
behandling og kunnskapsforvaltning gjennom analytiske virkemidler for å presentere
komplekse konkurranseinformasjon til forbrukere som trekker planer og ta beslutninger.”1
1. Analyse av dagens egenskapene BI plattformer
Før vi undersøke modenhet modell av BI-løsninger og retningslinjer for sitt
utvikling, det er nødvendig å utføre en analyse av egenskapene til BI-løsninger,
samt markedet for disse løsningene.
Som et utgangspunkt for denne forskningen tar vi Gartners “magiske kvadranter for BI
plattformer”, publisert i 2007 (fig. 1). I det Gartner definerer BI plattformer som programvare
plattformer som gir 12 evner, delt i 3 grunnleggende kategorier:
✓ Levering av informasjon;
✓ Integrasjon;
✓ Analytics.
1
artikler
Til den første kategorien hører de kapasiteter for:
✓ generere rapporter;
✓ Navigasjons ruter;
✓ Ad hoc-spørringer;
✓ Integrasjon med MS Office.
Den andre gruppen består:
✓ BI infrastruktur;
✓ Metadata administrasjon;
✓ Utvikling miljøer;
✓ arbeidsflyter;
✓ Samarbeid.
Den tredje kategorien omfatter mulighetene for:
✓ Online analytisk prosessering;
✓ Visualisering;
✓ Levering av kunnskap og prognoser;
✓ Maps resultater.
Fem år senere Gartner publiserte en ny “Magic Quadrant for BI-plattformer”,
som fortsatt er aktuell for 2012. I dette dokumentet BI plattformer fortsetter å bli sett på som
programvareplattformer, å levere egenskapene beskrevet ovenfor. Men to flere funksjoner
har blitt lagt til i kategorien “levering av kunnskap”, nemlig søkebasert BI
og mobil BI.
De grunnleggende egenskapene til BI plattformer har vært mye diskutert og studert, så derfor vil de ikke bli vurdert nærmere i denne artikkelen. Mer vil oppmerksomhet
utbetales til de to nye egenskaper, tilbys av Gartner.
Den første muligheten er søkebasert BI. I hovedsak er det en anvendelse av en
søk-indeksen i strukturerte og ustrukturerte datakilder og deres divisjon (organisasjon)
inn i en klassifiserings struktur av mål og dimensjoner, som forbrukerne kan enkelt
navigere og utforske, ved hjelp av en Google-lignende grensesnitt.
Den grunnleggende forskjellen mellom søkemotorer og datavarehus er at søk
motorer er svært fleksibel og støtte noen slags format og type informasjon - det være
den strukturerte eller ustrukturerte. søkemotorer kan således håndtere stadig utvikler seg
datastrukturer. Indeksering av både eksisterende og nye data (ukjent så langt) gjør ikke
krever ekstra datamodellering. Konvensjonelle datalagerarkitektur har begrenset
muligheter for å håndtere ustrukturerte data som er nødvendige for å tilrettelegge beslutnings-
making og søkemotorer “fylle dette gapet”. Til sammenligning, datavarehus krever
tid ikke bare for å skape lageret modellen, men også for å legge til nye data. En annen
positiv funksjon av søkemotorer er deres enkle “navigasjon” gjennom innholdet. På
hvert trinn av navigasjons, søkemotorer gir ulike muligheter for filtrering
resultatene i henhold til innholdet i en mengde av data som er indeksert og
analysert i nesten sanntid. Relasjonsdatabase styringssystemer (RDBMS)
har ikke mulighet for dataanalyse med mindre de har noe kunnskap om ulike
type data. Det er, en søkemotor kan følge enhver hendelse som skjedde på en
visst tidspunkt, mens ved anvendelse av konvensjonelle RDBMS et søk kan utføres
bare innenfor strengt definerte datafelter

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service pakke 05 BOBJ

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service pakke 05 is due to be released at the end of 2o17.

SAP BusinessObjects BI (also known as BO or BOBJ) is a suite of front-end applications that allow business users to view, sort and analyze business intelligence data. The suite includes the following key applications:

  • Crystal ReportsEnables users to design and generate reports
  • Xcelsius/DashboardsAllows users to create interactive dashboards that contain charts and graphs for visualising data
  • Web IntelligenceProvides a self-service environment for creating ad hoc queries and analysis of data both online and offline
  • ExplorerAllows users to search through BI data sources using a GUI interface. Users do not have to create queries to search the data and results are shown with a chart that indicates the best information match.

Denne versjonen er ventet å gi en rekke nyvinninger til brukere og nøkkelen fokus for denne utgivelsen er rundt

  • Enterprise - skalerbarhet, flere brukere
  • Smidighet
  • Smart søyle - ikke bare se på forhåndsformaterte rapporter, integrere med enkle prediktive evner
  • Big data - HANA Vora
  • Cloud - investere i “all in data” i skyen
  • Hana integration with Hadoop

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service pakke 05

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service pakke 05

SAP S4 Hana BI Big Data Enterprise Cloud Architecture

SAP HANA platform has been available since 2010, and SAP applications like SAP ERP and the SAP Business Suite have been able to run on the SAP HANA database and/or any other database since launch.

The SAP S4 HANA platform was released on in February 2015 and SAP S4HANA was billed as being SAP’s biggest update to its ERP strategy and platform in over two decades.

The feedback from analysts was that it was perceived as a transformational shift but raised questions about the functionality, availability, pricing and migration surrounding SAP S4 HANA.

SAP S4 HANA

By the end of 2016, SAP announced that 5,400 customers had implemented SAP S4 HANA but other analysts disputed the viabiltiy of some of these figures given that it included many customers who were actually running Proof of Concept / trial projects rather than customers that were actually live.

Although many SAP customers have heard of HANA SAP still faces challenges getting the user base to understand what the various options are for migration and implementation.

SAP S4 HANA is basically SAP’s well known ERP in the cloud and is powered by the HANA in-memory database and the cloud version of S/4Hana is designed for hybrid scenarios combining on-premises and cloud software.

 

Yellowfin BI Nyeste versjoner

Yellowfin BI Nyeste versjoner

Yellowfin BI Nyeste versjoner – Yellowfin BI is a business intelligence software application that provides a range of Business intelligence dashboard reporting and data analysis functionality. Yellowfin BI allows reporting from data stored in relational databases, multi-dimensional cubes or in-memory analytical databases.

YellowFin BI is based in Headquartered in Melbourne, Australia,

Den nyeste versjonen av Yellowfin BI is 7.3+plus build 20170608 – released on 30 juni 2017

Yellowfin BI Latest Versions

YellowFin BI Version History

Yellowfin BI Version 6.2
Yellowfin BI Version 6.3
Yellowfin BI Version 7.0
Yellowfin BI Version 7.1
Yellowfin BI Version 7.2
Yellowfin BI Version 7.3
Yellowfin BI Version 7.3 Plus

 

 

 

 

Tableau Hyper Engine Utgivelsesdato omtale

Tableau Hyper

Tableau HyperTableau acquired Hyper in March 2016. Hyper was a German, academic based startup developing a high performance, in memory optimal database engine.

Hyper’s high-performance database system is being integrated into Tableau’s product offerings and will bring a range of of new capabilities to Tableau customer base. Hyper will replace the ageing bord Data Engine (TDE).

Tableau Hyper Data Engine

This new functionality will enable existing Tableau users to undertake

  • Faster analysis of Tableau data-sets
  • Improving Tableau’s big data strategy by providing support for large unstructured data sets
  • Improved data integration, data transformation, data aggregation and data blending
  • Richer analytics, such as k-means clustering and window functions
  • Tableau Hyper will also extend the hybrid data model.
  • Unification of analysis and transactional systems
  • Hyper will also provide tools for the harmonisation, cleansing and transforming complex and large data sets
  • The aspiration is that Hyper provides a so-called “instant analytics” capability that will automatically display various contextual details as users interact with their data. This will be served by the in memory processing database engine.

Hyper will also retain connectivity to the 50 or so data sources that Tableau supports in version 10 – this covers disparate data source such as Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, og SQL 2017 server.

Tableau Hyper
Tableau Hyper Release Date

The beta for Hyper is already underway (early 2017) and the Tableau Hyper Release Date is expected to be Q4 2017 and be released with versjon Table 11. Hyper will replace the Tableau Data Engine (TDE) by end of 2017.

QlikView versjon 13 Utgivelsesdato

QlikView 13

Business across the globe are evolving at a breathtaking pace and the need to make decisions instantly has also grown multi-fold. Decision making at the Top Executive level is no more an intuitive or hunch-driven thought process. It has to be backed with data and based on data and thorough information. To quickly assimilate a huge amount of data, there is now huge demand for Business Intelligence tools that can help the Top Executives give a quick snapshot of the complete picture of Business. These tools are nowadays an utmost necessity as they help the Management keep an eye on the pulse of the business.

There is a huge gamut of BI tools that are there in the market today which help Business in one or other way. Gartner’s Magic Quadrant has ranked Qlikview Version 13 in the Leader’s segment in the BI products category and Qlikview has been able to maintain its stance for past several quarters which is enough of a reflection of Qlikview’s popularity among the major CIOs of the world from almost all the domains including Finance, Banking, Insurance/Actuaries, Automobiles, Pharma, FMCG, Retails, CPG, Manufacturing, Utilities, etc.

 

Ease of Learning Qlikview Version 13

QlikView versjon 13 popularity can be attributed to the large number of features that it offers. Not only it has a low deployment time its TCO (Total Cost of Ownership) is also lower compared to several other BI tools. It is easy to learn Qlikview as it has a low Learning curve and also is very easy to be followed and understood for the end user. Since most of the companies/organizations are deploying Qlikview to serve their Data Visualization and Business Analysis needs there is huge Demand Supply gap in terms of required manpower with the desired skillset. Qlikview Developers are having a very absorption rate in the Analytics industry which is no more a strong hold of the big IT firms as it was the case earlier. Every kind of Business be it small, medium or a large enterprise is looking for manpower which can take care of Qlikview setup, prepare dashboards, and prepare business reports for them. Kort oppsummert, the demand for Qlikview developers is at its peek at the moment and is a promising field for people who want to enter the Data Visualization arena today.

 

Predictive Analytics

Predictive Analytics will help your organisation reveal and predict trends, anticipate business change, and drive moire empirical strategic decision making with using a range of predictive analysis software.

prediktiv analyse can be used to describe any approach to data mining with five attributes:

  1. Prediction (rather than description, classification or clustering),
  2. Agile and rapid analysis measured in hours or days
  3. Highly business relevant e.g. why did we sell x many widgets in New York (no complex ivory tower analyses)
  4. Easy to use
  5. Highly visual analytical results (no complex tables / data)

 

Predictive Analytics

In our experience the way to succeed with Prediktiv analyse is to Empower a C-Level Predictive Analytics Champion. Recently we have worked with a large retail organisation with a CFO who was hugely keen on predictive analysis to help drive business growth and spot new market opportunities.

 

TIBCO Spotfire Cost – Valg og Priser

Spotfire Cost – sammen med mange andre programmer kan det være ganske vanskelig å finne ut kostnadene for Spotfire Business Intelligence verktøy.

TIBCO Spotfire design, utvikler og distribuerer i minnet analytics programvare for bruk i business intelligence og analyse og gir brukerne Executive Dashboards, dataanalyse, datavisualisering, ..

TIBCO spotfire kostnader prissetting

Spotfire har eksistert siden tidlig på 90-tallet, men gjorde egentlig ikke ta av før 2007, da merket ble kjøpt opp av TIBCO programvare. En nøyaktig kunde teller er utilgjengelig, og har rundt $1 milliarder i inntekter og en voksende markedsandel på BI Tools markedet.

Hvis du er bedriftsbruker så er det sannsynlig at du vil være i stand til å forhandle frem en skreddersydd prising plan avhengig av pleothora ulike alternativer å velge mellom.

Men for å gi en smak for kostnaden av TIBCO Spotfire Kostnad er det to mulige alternativer

1. Spotfire Cloud personlig Service – ca.. $300/år, 100GB lagringsplass, 1 forfatteren sete (litt begrenset funksjonalitet ved at desktop programvare har begrenset tilkobling til lokale data og kan laste opp bare lokale DXP filer).

2. Spotfire Cloud Work Group ($2000/år, 250GB lagringsplass, 1 virksomhet forfatter / en analytiker / 5 forbruker seter) og gir en enkelt forfatter muligheten til å lese 17 forskjellige typer lokale filer (DXP, stdf, sbdf, SFS, xls, xlsx, xlsm, xlsb, csv, tekst, mdb, mde, ACCDB, accde, sas7bdat,UDL, Logg, SHP), tilkobling til standard datakilder (ODBC, OLEDB, Oracle, Microsoft SQL Server Compact Data Provider 4.0, .NET Data Provider for Teradata, ADS Composite Information Server Connection, Microsoft SQL Server (inkludert Analysis Services), Teradata og Tibco Spotfire Maps. Det gjør også forfatteren å gjøre prediktiv analyse, prognoser, og lokale språket skripting).

TIBCO Spotfire® Cloud TIBCO Spotfire® Platform
Priser $200/måned eller $ 2000 / årlig
abonnement prising
Abonnement, Evigvarende og Term lisenser
lisenser 1 authoring Seat (omfatter online og offline redigering) Per Customer Order
Cloud datalagring 250GB 0GB