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Cinco mejoras de SQL 2017 que debe conocer

Es posible que Microsoft haya cambiado la estrategia de análisis e inteligencia empresarial de todas las organizaciones empresariales. La compañía acaba de anunciar las características de próxima generación de SQL 2017, presentando algunos de los últimos servicios de datos y capacidades de análisis, incluidas características robustas de inteligencia artificial y soporte para programación R nativa y Python.

Cuando los ejecutivos de tecnología definen sus estrategias de análisis para las organizaciones, la mayoría está de acuerdo en que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la minería de datos son componentes críticos de esos planes. En los últimos años, muchas de estas capacidades analíticas han experimentado un aumento en popularidad, pero han seguido siendo complejas y costosas y requieren conjuntos de habilidades únicas que resultan ser costosas y difíciles de encontrar.

El reciente cambio de Microsoft a su plataforma SQL destaca su solución y perspectiva únicas para abordar algunos de los desafíos que enfrentan sus clientes cuando se trata de acceder a la inteligencia artificial y otros servicios de análisis. Al llevar la IA directamente al lugar donde se encuentran los datos, los especialistas en BI ahora pueden realizar consultas avanzadas, incluida la aplicación de algoritmos simples o avanzados, y obtener información con un solo comando. Este enfoque elimina la necesidad de que un cliente mueva datos fuera de su contenedor para aplicarle IA.

A continuación, se muestran los aspectos más destacados de las nuevas funciones de la plataforma SQL 2017 que tendrán un impacto positivo en las estrategias analíticas de las empresas.

Las organizaciones pueden almacenar y gestionar datos de forma más inteligente

SQL Server 2017 está cambiando la forma en que vemos los datos, literalmente. De hecho, las nuevas capacidades de la plataforma permitirán que los científicos de datos y las empresas interactúen con los datos de una manera que les permita recuperar diferentes algoritmos que se pueden aplicar a los datos y ver los datos que ya se han procesado y analizado.

Microsoft integra sus capacidades de inteligencia artificial con su motor SQL Server de próxima generación permite la entrega de datos más inteligentes.

El soporte multiplataforma ofrece más flexibilidad

Ya sea que una organización sea una gran tienda de Linux o simplemente tenga la necesidad de realizar algún desarrollo que requiera el uso de un motor de base de datos como SQL en una Mac, las empresas están de suerte, ya que la nueva generación de SQL ahora puede ejecutarse completamente en Linux como instalación completa o contenedor en Docker para ejecutarse en macOS.

El soporte multiplataforma de SQL brindará una oportunidad para que muchas empresas que utilizan sistemas operativos distintos de Windows implementen finalmente el motor de base de datos.

Funciones avanzadas de aprendizaje automático en el borde

Las organizaciones que buscan aprovechar las capacidades avanzadas del aprendizaje automático pueden usar la programación Python y R, que han tenido éxito en el campo de la inteligencia artificial de forma nativa dentro del servidor SQL 2017. Esto ofrece a los científicos de datos la oportunidad de aprovechar todas las bibliotecas de algoritmos existentes o de crear nuevas dentro del nuevo sistema.

La integración puede resultar extremadamente valiosa, ya que no es necesario que las empresas admitan múltiples conjuntos de herramientas para lograr sus objetivos de análisis avanzados con datos.

Seguridad mejorada en la capa de datos

Con la nueva versión de SQL, las empresas ahora tendrán capacidades de protección de datos recientemente mejoradas directamente en la capa de datos. La seguridad de nivel de fila, el enmascaramiento de datos siempre cifrado y dinámico se introdujeron anteriormente en SQL 2016, pero muchas herramientas han recibido nuevas mejoras, incluida la capacidad de las organizaciones para proteger no solo filas, sino también columnas.

Funciones de BI mejoradas en torno a la analítica

También ha habido mejoras en los servicios de análisis, que las organizaciones suelen utilizar para procesar grandes conjuntos de datos con el fin de proporcionar a los usuarios comerciales datos agregados. Algunas de las nuevas características incluyen nuevos conjuntos de capacidades de conectividad de datos, características de transformación de datos, mashups con Power Query Formula Language, soporte mejorado para jerarquías irregulares en datos e inteligencia de tiempo mejorada para las dimensiones de fecha / hora utilizadas.

Todos los clientes empresariales reconocen que una estrategia en torno a la inteligencia empresarial y la obtención de conocimientos a través de los datos requiere una inversión significativa en plataformas de datos analíticas avanzadas. El proceso de adquirir datos, administrarlos, aplicarles algoritmos predictivos avanzados y devolverlos a las herramientas de visualización de datos es simplemente demasiado largo y complejo a veces.

Como resultado, una solución consolidada similar a la que Microsoft destaca en SQL 2017 puede ser un gran ejemplo de lo que en última instancia podría mejorar y agilizar el proceso de obtener información a partir de los datos sin demasiada complejidad, lo que permite a las empresas obtener acceso rápidamente a la IA y su capacidades con poco esfuerzo.

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