La interrupción digital ha abierto a las empresas posibilidades ilimitadas de adoptar datos como ventaja competitiva para sus negocios. Como resultado, los análisis siguen siendo una prioridad clave de las empresas.

En lo que respecta a los análisis, los clientes nos cuentan que necesitan una solución que les ofrezca el mejor precio, rendimiento, seguridad y privacidad, además de un sistema que pueda ofrecer fácilmente conclusiones eficaces en la organización. Azure les ha proporcionado cobertura. Analytics en Azure proporciona un rendimiento sin parangón a un precio increíble, no solo en uno, sino en dos informes independientes del banco de pruebas. Además, como lo ilustra Donald Farmer, un respetado líder en el campo de la analítica, los análisis de Azure tienen las características de seguridad y privacidad más avanzadas del mercado. Y, sin limitaciones en la simultaneidad, los empleados pueden obtener sus conclusiones en segundos de todos sus datos empresariales, a través de bellas visualizaciones de Power BI. Analytics en Azure hace que las conclusiones sean accesibles para todas las personas de su organización.

Innovaciones en los análisis

Hoy estamos entusiasmados de anunciar nuevas funcionalidades tanto en Azure Data Factory como en Azure SQL Data Warehouse que reforzarán aún más los análisis y el tiempo de análisis.

Azure Data Factory es un servicio de integración de datos híbrido para desarrollar canalizaciones de datos con soluciones extract/transform/load y extract/load/transform (ETL/ELT) escalables. Con Data Factory, ahora la integración de datos de escala en la nube se puede hacer a través de un entorno visual intuitivo y sin código. Data Factory hace que las soluciones ETL/ELT sean más eficaces para los desarrolladores y más accesibles para los científicos y analistas de datos, reuniendo orígenes y tipos de datos para obtener conclusiones más sencillas y rápidas.

Azure Data Factory ofrece ahora la transformación de datos visuales con Mapping Data Flows, disponible en versión preliminar. Con solo unos clics, los usuarios pueden centrarse en crear sus modelos de datos en lugar de escribir y mantener código. Mapping Data Flows usa la tecnología de Azure Databricks y proporciona la misma potencia de procesamiento y escala que el enfoque basado en código directamente en Azure Databricks. Azure Data Factory admite Python, .NET y ARM para los desarrolladores que prefieren codificar.

Resulta emocionante ver que asociados como Pragmatic Works ya se están beneficiando de este nuevo avance.

 

“En Pragmatic Works, nos centramos en ayudar a los clientes a obtener valor de sus datos con rapidez. Por eso Azure es nuestra plataforma preferida para los clientes. La incorporación de transformaciones de datos visuales a Azure Data Factory con Mapping Data Flows permite a nuestros clientes analizar sus datos con rapidez para tomar mejores decisiones empresariales.”

- Adam Jorgensen, presidente, Pragmatic Works Consulting

 

Nuestro objetivo es capacitar a los clientes con inversiones de larga duración en SSIS para aprovechar la nube. Data Factory facilita la migración de la solución ETL de SSIS existente a la nube sin ningún nuevo desarrollo, lo que supone un ahorro sustancial de tiempo y dinero. Solo Azure ofrece esta funcionalidad verdaderamente híbrida.

Una nueva funcionalidad llamada Wrangling Data Flows, disponible en la versión preliminar, proporciona a los usuarios la capacidad de explorar y administrar datos a escala. Wrangling Data Flows capacita a los usuarios para descubrir visualmente sus datos y explorarlos sin escribir una sola línea de código.

También estamos entusiasmados de anunciar hoy soporte técnico para datos semiestructurados en Azure SQL Data Warehouse, disponible en la versión preliminar. Ahora con un solo servicio, tanto los formatos de datos estructurados como los semiestructurados (como JSON) ya pueden analizarse directamente en el almacenamiento de datos para obtener conclusiones más rápidas.

Seguimos centrados en aumentar el rendimiento y la velocidad líderes del sector de SQL Data Warehouse y estamos anunciando dos nuevas características disponibles en la versión preliminar que facilitan aún más esta visión.

El almacenamiento en caché del conjunto de resultados habilita las consultas que se han ejecutado con anterioridad para estar inmediatamente a disposición de los usuarios posteriores, lo que reduce, por tanto, cualquier tipo de retraso en los informes. Las vistas materializadas permiten a SQL Data Warehouse volver a escribir consultas de usuario automáticamente para aprovechar los resultados implementados de estas, lo que se traduce en una mejora significativa del rendimiento de las consultas.

Y para las organizaciones con requisitos complejos y varios usuarios con acceso al mismo almacenamiento de datos, nos complace anunciar la disponibilidad general de Importancia de la carga de trabajo. Esta característica proporcionará a los usuarios la capacidad para decidir qué cargas de trabajo deben ejecutarse primero para garantizar que se dé prioridad a sus consultas más importantes de forma correcta.

Seguimos centrados en hacer de Azure el mejor lugar para sus datos y análisis. Nuestra prioridad es satisfacer sus necesidades actuales y futuras. No deje de consultar este espacio. Hay más por venir.

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