-
Azure
Het Azure cloud platform van Microsoft biedt ontzettend veel mogelijkheden voor uw data- en infrastructuurmanagement op één plek. Met Azure Data Factory, Azure SQL Database en Azure Analysis Services benut u de kracht van de flexibel af te rekenen cloud services. Zonder beheerslasten! U kunt de BI-functies als een service afnemen, waarbij afgerekend wordt o.b.v. gebruik. Maar u kunt ook uw eigen complete virtuele machine met SQL Server op Azure huren en inrichten, waarbij zelfs uw eigen SQL Server licentie meegenomen kan worden.
- Lagere en flexibele beheerskosten
- Altijd toegang tot de nieuwste ontwikkelingen
- Zeer schaalbaar en goed beveiligd
Related items:
-
Azure
Microsoft’s Azure platform gives you countless options for data management. With Data Factory, Azure SQL Database and Azure Analysis Services, you can harness the power of the flexible cloud platform. Without administration costs! It’s possible to purchase most BI products as a service, charged per use. But you can also rent your own complete virtual machine with SQL Server on Azure, as an alternative to your current hosting through another party.
- Reduction of management costs
- Get new developments earlier
- Highly scalable
Related items:
-
Bravo, een mooie aanvulling op Power BI
In eerdere blogs hebben we het al vaker gehad over externe tools die het ontwikkelen van SSAS modellen of Power Bi datasets vergemakkelijken. Tabular Editor en Dax Studio zijn al daarbij aan bod gekomen. Meer daarover kun je lezen in onder andere de blogs Power BI Premium - Datasets en XMLA-endpoint, Tabular model memory optimaliseren en Power BI - Tabular Editor. Een mooie aanvulling op deze tools is Bravo.
-
Did Power BI just kill Data Mining?
Power BI incorporated a nice preview visual in its February 2019 release, namely the Key Influencers Visual containing Artificial Intelligence. This visual can predict buying behavior of customers, amongst others. You will only need Power BI Desktop, which is free, and a data set. Can we now say a definite goodbye to the Data Mining functionality in Microsoft SQL Server Analysis Services? As this became “deprecated” in SQL Server 2017 and will not be available in follow up versions. Next to that, will Azure Machine Learning Studio also become obsolete due to Power BI? Let’s compare the lot.
-
Importing multiple XML files in Azure SQL Database with Azure Data Factory
Within this blog, the goal is to load multiple XML files into a database in such a manner, that we can shred the XML structure across multiple tables easily. Added complexity is that the XML file names differ each delivery. This is quite a common case, for instance within bank payment flows. So how can this be arranged in Azure?
Related items:
-
Is Data Mining dood door Power BI?
In de Februari 2019 release van Microsoft Power BI is een leuke preview visual opgenomen. Het gaat om de Key Influencers Visual waarin Artificial Intelligence is gestopt. Daarmee kan Power BI o.a. voor je bepalen welke klanteigenschappen van invloed zijn op koopgedrag. Enkel een dataset en het gratis te downloaden Power BI Desktop zijn hiervoor nodig. Kunnen we hierdoor definitief afscheid nemen van de uitgebreide Data Mining functionaliteit in Microsoft SQL Server Analysis Services? Die is namelijk in SQL Server 2017 in “deprecated” status gekomen en zal in opvolgende versies niet meer beschikbaar zijn. Daarnaast is het de vraag of Azure Machine Learning Studio inmiddels ook alweer achterhaald is. Laten we de middelen eens vergelijken.
-
Meerdere XML files importeren in Azure SQL Database
Voor deze blog stellen we ons als doel om meerdere XML files in een database te laden om de structuur daarvan over afzonderlijke tabellen te kunnen verspreiden. Een aanvullende complexiteit is dat de XML files bij elke levering andere bestandsnamen hebben. Dit is een vrij gebruikelijke case, bijvoorbeeld bij bankbetalingsverkeer. Maar hoe regelen we zoiets eigenlijk in Azure?
Related items:
-
Optimaliseren en Onderhouden Tabular Model
Tabular Models worden in de BI wereld veel gebruikt. Dit kan zijn op een on-premise Analysis Services omgeving, binnen een Azure Analysis Services omgeving of gewoon als Power BI Dataset. Deze modellen worden veelvuldig uitgebreid met velden en tabellen. maar hoe kan je zo'n model nu makkelijk onderhouden en optimaliseren. De Advanced Scripting functionaliteit van Tabular Editor kan in dit geval een hoop werk voor je uit handen nemen.
-
Power BI - Tabular Editor
Voor de ontwikkelaars van tabular modellen is Tabular Editor geen onbekende tool. Een tool die veelvuldig gebruikt wordt om modellen te ontwikkelen. In tegenstelling tot Visual Studio is deze tool erg gebruiksvriendelijk, makkelijk in gebruik en vooral erg snel. Dit laatste komt omdat je puur de metadata van het model bewerkt zonder dat er data wordt ingeladen.
Goed nieuws! Tabular Editor kan nu ook worden gebruikt om Power BI Datasets te bewerken en zelf ook om rechtstreeks datasets te bewerken in de on-line Power BI omgeving.
-
Power BI Dataflow
Wat zijn de mogelijkheden en onmogelijkheden van Power BI Dataflows. In deze blog vertel ik U meer over de werking van Power BI Dataflows.
-
Power BI Dataflows/Datasets vs SQL Server Analysis Services
Met de opkomst van de verschillende tools binnen het Power BI platform wordt ons steeds vaker de vraag gesteld wat het verschil is tussen al deze tools en wat nu de beste architectuur is voor verschillende klanten. Nu is daar natuurlijk niet een algemeen antwoord op te geven, maar ik kan wel uitlichten wat welke tool doet en hoe je deze het beste kan inzetten.
-
Power BI Premium - Datasets en XMLA-endpoints
In mijn vorige blog heb ik de voordelen van Power BI Premium per user al besproken. In deze blog wil ik wat dieper ingaan op het gebruik van datasets binnen Power BI Premium. Power BI Premium en dan vooral de XMLA-endpoint functionaliteit levert namelijk een aantal mooie voordelen op.
-
Tabular model memory optimaliseren
Vaak worden Power BI Datasets en Tabular modellen alleen maar uitgebreid met nieuwe functionaliteit. Er wordt vaak pas aandacht aan het optimaliseren van het model besteedt als het eigenlijk al te laat is. Als het laden te lang duurt worden tabellen opgesplitst in partities, maar er wordt maar weinig gekeken naar het geheugengebruik van het model. Totdat het model niet meer ververst kan worden, omdat de Analysis-server of de Power BI service te weinig geheugen tot zijn beschikking heeft.
-
Webinar Bring BI to the cloud
Ontdek de voordelen van een Azure cloud BI omgeving - Minder zorgen en kostenverlaging door het verhuizen van uw rapportage omgeving naar de cloud? Het is geen buzzword meer en het Azure cloudplatform van Microsoft geniet grote populariteit. Maar wat verstaat men precies onder cloud en welke opties heb ik? Wat komt er allemaal bij kijken? Bekijk ons webinar “Bring BI to the cloud” op 20 mei aanstaande. Lees snel verder!
Related items: