Microsoft ha actualizado las capacidades de preparación de datos de autoservicio en Power BI para ayudar a los usuarios empresariales a extraer más información valiosa de los grandes volúmenes de datos almacenados en sus aplicaciones de software como servicio (SaaS) y otras fuentes, utilizando herramientas familiares.
La creciente demanda de aplicaciones empresariales SaaS ha creado un problema para las organizaciones que buscan crear una cultura basada en datos en el lugar de trabajo, según Arun Ulagaratchagan, gerente general de Power BI Engineering en Microsoft. Esas aplicaciones se convierten en silos de datos, cada una de las cuales requiere un experto especializado en TI para convertirla en información que sus herramientas de inteligencia empresarial puedan usar.
Como parte de una serie de actualizaciones que Microsoft lanzará en vista previa este verano de 2018, los usuarios de Power BI podrán incorporar más fácilmente el Big Data, incluyendo análisis web e información generada por implementaciones de IoT en sus modelos, paneles e informes. Esto es posible al ampliar los límites de lo que Power Query puede hacer.
Power Query, una herramienta familiar entre los usuarios de Excel, permite a los usuarios extraer, combinar, transformar y limpiar datos de múltiples fuentes, y luego importar datos usando un formato que funciona con Excel. Es compatible con una gran variedad de fuentes de datos empresariales, incluidos Oracle, IBM DB2, Sybase y, por supuesto, la propia base de datos SQL Server de Microsoft.
Microsoft está tratando de tomar la tecnología y extenderla a volúmenes de datos muy grandes, permitiendo a los clientes transferir esa información directamente al servicio Power BI. Pero Microsoft confía en ampliar el rango de profesionales que utilizan Power Bi, haciendo que los volúmenes de datos masivos sean más accesibles.
La compañía está apuntando a los analistas de negocios, personas que no son desarrolladores, personas con habilidades avanzadas de Excel, con herramientas fáciles de usar como Power Query y nuevas formas de estimular la colaboración. Esto incluye unificar el acceso a los datos entre Power BI y el servicio de eliminación de silos Azure Data Lake Storage Gen2.
Introducido a fines de junio, Azure Data Lake Storage Gen2 reúne la plataforma de almacenamiento de objetos en la nube escalada de Microsoft y HDFS (Hadoop Distributed File System) para el análisis avanzado de grandes volúmenes de datos, permitiendo a todos los usuarios de Power BI trabajar en los mismos datos y permitiendo que los ingenieros de datos inicien análisis avanzados y proyectos de IA con conjuntos de datos más completos.
Power BI también está ganando soporte para el modelo de datos común, un grupo estandarizado y extensible de esquemas de datos, lo que permite que otras aplicaciones de Microsoft y de terceros utilicen datos ya procesados por Power BI. Además, el servicio se está ampliando con límites de tamaño más grandes, nuevas capacidades de actualización y otras características que permitirán a los clientes procesar conjuntos de datos más grandes al tiempo que mantienen un gran rendimiento de la aplicación.
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