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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:

• Continued enhancement of Stretch Database
• Enhancements to In-Memory OLTP
• Enhancements to Analysis Services DirectQuery models
• Enhancements to the new Reporting Services web portal

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:

Da oggi il sito di UGISS utilizza il protocollo HTTPS per assicurare a tutti i suoi fruitori il massimo della sicurezza ad oggi possibile durante la navigazione sul sito di UGISS e nello scambio di dati con esso.

Una piccola miglioria che era ormai da tempo dovuta.

E’ stata pubblicata la seconda preview dell’eBook Introducing Microsoft SQL Server 2016.

Rispetto alla prima edizione, di cui abbiamo parlato in questo post, nella seconda preview vengono descritte le nuove security feature: Always Encrypted, Row-Level Security, e Dynamic Data Masking; vengono discusse anche le nuove implementazioni che permettono di gestire in modo più efficiente la configurazione del database di sistema TempDB; mentre Query Store e Stretch Database permetteranno di gestire meglio le performance delle query. In ambito BI e alta disponibilità, la seconda preview del libro descrive le implementazioni su Reporting Services,  Tabular, AlwaysOn Availability Groups e l’integrazione con il linguaggio R.

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:

Può succedere di avere la necessità di sapere quale sia la tabella più grande (in termini di spazio occupato), nel database su cui si sta lavorando.

Ci sono diversi modi per rispondere a questa domanda, si potrebbe utilizzare il report standard Disk Usage by Top Table fornito da SQL Server Management Studio (SSMS) oppure, se si volesse effettuare l’operazione attraverso T-SQL, si potrebbe eseguire la stored procedure di sistema sp_spaceused per ogni tabella del DB, salvando tutti i risultati parziali in una tabella temporanea per poi ordinarli in funzione della colonna “reserved” o “data”.

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: