【セミナー紹介】気になる!? あの会社のシステムデザイン “業務システム構築事例”セミナー (2017/04/11 開催)

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Dynamics を中心とした業務アプリケーションのコンサルティングに精通したパートナー様主催のセミナーをご紹介いたします。 お申込み、および詳細情報は以下の URL から参照ください。 http://www.pbc.co.jp/event/item.aspx?n=709   【セミナー概要】 イベント/セミナー名 気になる!? あの会社のシステムデザイン “業務システム構築事例”セミナー 開催日 2017年4月11日(火) 14:00-17:30 定員 90名 会場 日本マイクロソフト品川本社

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 前編 ) ~

data lake
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日のはじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~ では、データレイクのコンセプトや Azure Data Lake の概要及びデータウェアハウスとの比較、はじめての Azure Data Lake ~ 環境構築からファイル アップロードまで ~ では、 Azure Data Lake Store にデータを格納する際の手順やポイントについてご紹介しましたが、いかがだったでしょうか?Azure Data Lake Store に格納したデータは、 Azure Data Lake Analytics や HDInsight  等で分析可能ですが、ここでは Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイントについてお伝えします。前編では、 Azure Data Lake…

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SQL Server Integration Services (SSIS) – パッケージの実行方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和   SQL Server Integration Services (SSIS) のパッケージ実行方法は、用途に応じて様々な実行方法がありますが、今回はSQLステートメントからSSISパッケージを実行する方法についてご紹介いたします。   SSIS パッケージの実行方式 SSIS パッケージの実行には、以下の様な実行方式がありますが、それぞれパッケージの配置場所(SSISサーバーやファイルシステム)や実行タイミング(スケジュール実行やユーザによる実行)に特徴があります。

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HDInsight の インタラクティブ Hive (LLAP) とは?

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   2016年の秋に HDInsight の新しいクラスタータイプとして 「インタラクティブ Hive」 が登場しました。インタラクティブ Hive は Hive 2.0 で追加された LLAP (Long Live and Process) という Hive クエリをより高速にするための仕組みを搭載したものです。これによって、大量のデータをよりインタラクティブに柔軟に分析することが可能になります。本記事の投稿時点 (2017/03/21) ではパブリック プレビュー版が利用可能です。

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Power BI Desktop 2017年3月の更新情報

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop がありますが、Power BI Desktop の今回 (2017年3月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 レポートの視覚化 レポート テーマ (Preview) 新しいマトリックスの見せ方 (preview) テキストボックスのフォント カラー スライサーにおける数値の範囲指定 (Preview) 円グラフとドーナツグラフのデータラベルに割合 (%) を表示 項目の複数選択による相互作用 高度な分析 散布図におけるクラスタリングの正式提供 データ接続 Azure Analysis Services コネクター Azure Data Lake Store コネクターの正式提供 DB2 connector:package collection を特定するオプション…

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AlwaysOn Availability Group における読み取り可能セカンダリレプリカに対するロードバランシングについて

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server では高可用性、DR対策を実現する機能として AlwaysOn Availability Group(以降、AlwaysOn AGと称す) が実装されています。 こちらのブログでも紹介されているように SQL Server 2016 では AlwaysOn AG についていくつかの機能拡張が行われましたが、今回はその中の “読み取り可能セカンダリレプリカに対するロードバランシング” についてご紹介します。

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SQL Server on Linux って?(第 2 回目)

  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚 前回の記事では、SQL Server を Linux でも動くようにマルチ プラットフォーム化するにあたって開発陣が掲げたゴールと、そこに向けての課題に関してご紹介しました。 今回の記事では、その課題をどのようなアーキクテチャーにすることで解決してきているのかという点に関して、新たに作られた SQLPAL というプラットフォーム抽象化層に関して触れながらご紹介します。 尚、この対応は SQL Server と言っても、まずはデータベース エンジンからの対応となり、その他の SQL Server おなじみの Integration Services, Analysis Services, Reporting Services 等に関してはもう少し時間がかかりそうです。

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Azure Machine Learning のバッチ実行スコアリングの仕組みをノーコーディングで作成してみよう!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 Azure Machine Learning ( Azure ML ) の特長の 1 つとして、作成したモデルを Web サービスとして簡単に公開する事ができ、他の業務アプリケーションなどから活用しやすい事が挙げられます。Web サービスには、リアルタイムでスコアを返すための「 要求応答サービス ( RSS ) 」と、ある程度のデータに対してバッチでスコアの結果を返す「 バッチ実行サービス ( BES ) 」の 2 種類があります。他のアプリケーションから利用するためのサンプルコード ( C# / Python / R ) が、要求応答サービス用 / バッチ用と自動生成されますので、アプリケーションからの呼び出しも敷居が低いのですが、開発環境を用意して、開発画面でサンプルコードをコピー & ペーストしてアプリケーションを作る必要があり、開発者でない方には環境の準備も含めて少し難しい部分もあったかと思います。

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はじめての Azure Data Lake ~ 環境構築からファイル アップロードまで ~

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  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちは。はじめての Azure Data Lake シリーズ2回目は、実際に Data Lake Store の環境を構築してファイルをアップロードするまでをご紹介します。「そもそもData Lakeって何 ?」という方は1回目で解説してますのでそちらをご覧ください。 本ブログの内容を試すのに必要なもの Azure アカウント : Data Lake Store は Azure サービスの1つなので Azure アカウントが必要です。まだ持ってない方は 20,500 円分の無料クレジットがつくのでこちらから作成してください。 Visual Studio : ファイルを操作するツールの1つAzure Data Lake Explorerを使うために必要になります。 Community Editionでも構いません。入手方法は後ほど紹介します。  

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