Una delle feature più richieste dalla community degli utilizzatori e sviluppatori di Power BI era senza ombra di dubbio la possibilità di rendere pubblico, quindi senza alcun tipo di accesso previa registrazione, un report pubblicato su Power BI, un pò come da tempo fa Tableau con il suo servizio Tableau Public.
Come avrete intuito uso il passato perchè con l’ultima release del servizio Power BI è stata finalmente aggiunta questa funzionalità:
Dopo aver spodestato Oracle dalla prima posizione per quanto riguarda il mondo degli Operational Databases, ora Microsoft si conferma nuovamente Leader anche per quanto riguarda la sezione “BI e Analytics Platforms”, come riportato dalla recente news:
Gartner positions Microsoft as a leader in BI and Analytics Platforms
Oltre che il giusto riconoscimento del grande lavoro che negli ultimi anni Microsoft sta facendo nel campo della BI e degli Analytics, è anche interessante notare come Microsoft sia stata indicata come anche la società più “visionaria”, in grado quindi di avere quel “che” in più rispetto ai concorrenti che può fare la differenza.
E’ stato rilasciato l’ultimo aggiornamento della Community Technology Preview di SQL Server 2016. Siamo quindi giunti alla CTP 3.3, che porta con se le seguenti novità principali:
anche se ci sono aggiornamenti a tutta la piattaforma, dal Management Studio a Master Data Services. Qui i link a tutti i post con i relativi approfondimenti:
Informazione non freschissima ma comunque importante da sottolineare, visto anche il crescente interesse verso la Data Science in ambito Microsoft, come evidenziato anche all’evento del Technical Cloud Day in cui l’interesse per Machine Learning & Co. è stato veramente molto alto.
Come sottolineato anche durante l’evento suddetto, Python, insieme ad R, rappresenta uno dei linguaggi “must” della Data Science (ci starebbe, in effetti, un post dedicato…me lo appunto!) ed è quindi importante segnalare che a Dicembre 2015 Microsoft ha rilasciato un aggiornamento (2.2.31124.00) per Python Tools for Visual Studio (PTVS) che permette di usare Python con Visual Studio, l’IDE per eccellenza:
L’argomento caldo del momento, il “Data Lake” è sempre più caldo e quindi Microsoft ha programmato una serie di webcast dedicati alla soluzione offerta da Azure rispetto all’esigenza di creare e sfruttare il concetto di “Data Lake”. Una buon riassunto per capire la differenza tra un Data Warehouse ed un Data Lake è questa, definita da SAS e direi che è piuttosto sensata:
Per aiutare sviluppatori, data scientists e “bi guys” a capire come utilizzare al meglio Azure Data Lake, sono stati programmati diversi webcast fatti direttamente dal team di sviluppo. Il primo, come annunciato, è già stato erogato, gli altri arriveranno prossimamente, a partire dal 2 Febbraio.
Vista la crescente importanza di R all’interno della Data Platform, Microsoft ha iniziato l’erogazione di una serie di webcast a supporto di questo linguaggio, per aiutare chiunque lo desideri ad impararlo ed acquisire esperienza e manualità. L’elenco degli appuntamenti è il seguente:
qui il link per registarsi ed accedere, nel caso non possiate partecipare in diretta ai webcast, alle registrazioni:
Con l’annuncio di Microsoft R Server è chiaro che non è più possibile evitare di parlare di “R” uno dei linguaggi della Data Science più di moda del momento. La prima cosa necessaria da fare è quindi capire da dove partire per fare proprio questo linguaggio, indipendentemente dal fatto che siate o vogliate essere Data Scientists, dato che è un linguaggio estremamente potente e sarà presente ovunque nel mondo dei dati, e quindi diventa un bagaglio culturale importante da portare con se.
Negli ultimi anni si fa un gran parlare di DAX e Tabular….come se OLAP e MDX fossero morti. E’ vero? Oppure la realtà è ben altra, e questa sensazione è solamente dovuta al fatto che il marketing di prodotto sta facendo (fin troppo bene) il suo lavoro? Come consulenti è sembre bene valutare attentamente pro e contro dell’uso di tecnologie nuove o di tecnologie mature (alla quale viene purtroppo dato un senso negativo al termine) perchè non sempre il nuovo è meglio, sopratutto dal punto di vista aziendale (costi, formazione, supporto….e via dicendo)
Come avrete intuito, Microsoft sta prendendo molto seriamente il tema della Data Science e Data Culture (il rilascio di Microsft R Server ne è un esempio) e, come da sua tipica visione, si sta assicurando che questi temi raggiungano il maggior numero di persone possibili.
Per tutti coloro che volessero iniziare a prendere confidenza con il mondo della Data Science e per chi invece è già avviato in questo mondo è disponibile la Data Science Virtual Machine, che in un sol colpo fornisce un ambiente di sviluppo ideale:
Come ormai sicuramente avrete sentito, nella versione che sarà disponibile a breve di SQL Server, ossia la versione 2016, di cui è già possibile usare la CTP 3.2, ci sarà il supporto nativo a JSON, andando così a soddisfare un’esigenza molto sentita dagli sviluppatori, dato che JSON è divento lo standard de-facto per ogni esigenza di scambio di dati e viene anche utilizzato per la persistenza di tutte quelle informazioni che hanno uno schema “liquido” o “dinamico”.
