Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、SQL Server 、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。以前の投稿では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成しましたが、今回は、 Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、 SQL Server  、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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HDInsight で Presto を動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   Presto とは? Presto は、Facebook 社が開発した人気のあるビッグデータ用の高速な分散 SQL クエリエンジンです。前回記事の「HDInsight のインタラクティブ Hive (LLAP) とは?」でご紹介した Hive on Tez + LLAP と同様に、インタラクティブなレスポンス速度が期待できるエンジンです。どちらも目的は同じですが、Presto の利用に慣れている方は、HDInsight 上でもスキルをそのまま生かすことができます。

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Docker で SQL Server 2017 を走らせよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟   はじめに SQL Server 2017 から Windows 環境だけではなく、Linux 環境でも SQL Server のデータベースエンジンが動作するようになりました。これまで本ブログでも裏側のアーキテクチャや、Linux 環境での可用性構成(AlwaysOn 可用性グループ)、SQL Server に包含される ETL ツールである SQL Server Integration Services の Linux 対応についてご紹介してきました。   Linux 版 SQL Server は Docker コンテナにも対応しています。 SQL Server のような標準的なワークロードは Docker コンテナを活用することで高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来ます。今回は Docker コンテナ環境での SQL Server 活用についてご紹介します。

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Power BI Desktop 2017年7月の更新

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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、Power BI Desktop の今回 (2017年7月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 ※ Power BI Report Server 用の Power BI Desktop には当てはまりません。(が、こちらも 更新版 が出ております。) レポート 新しいテーブルとマトリックスの視覚化の一般提供開始 視覚化におけるフィールド名の変更 カスタム ビジュアル ストアの統合 相対的なデータのフィルター 視覚化におけるレスポンシブ レイアウト (プレビュー) ウォーターフォール 図のオプション  – ブレイクダウン カスタム ビジュアルの更新 分析とモデリング クイック メジャー…

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日本航空様における Power BI 活用事例が公開されました

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 日本航空様 における Power BI の活用事例が 日経ビジネスオンラインスペシャル – 働き方進化論 にて公開されましたので、ご案内致します。   Case Study 日本航空株式会社 現場の社員が分析ツールを駆使 需要予測で収益の最大化に挑む http://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NBO/17/ms0629/

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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 ( 後編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の中編では、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回も引き続き U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。  

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Power BI Desktop 2017年6月の更新

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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、Power BI Desktop の今回 (2017年6月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 ※ Power BI Report Server 用の Power BI Desktop には当てはまりません。 レポート 新しいテーブルとマトリックスにおけるデータ バー (プレビュー) 折れ線、面、複合グラフのマーカー アクセシビリティ レポート キーボード操作による Power BI レポートの利用とスクリーン リーダーのサポート アクセシビリティ レポートの作成 視覚化におけるフォント ファミリの設定 スライサーで画像を使用する際の横表示 複合グラフにおける書式設定の更新 Y 2 軸で…

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake に HDInsight(Hadoop、Storm、Spark 等 ) からアクセスしてみよう ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。前々回の記事と前回の記事では、Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイント、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は、 Azure における PaaS 版の Hadoop である HDInsight から  Azure Data Lake Store にアクセスする際の手順やポイントについてお伝えします。

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Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) のパフォーマンステストに関するホワイトペーパーが公開されました

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 この Blog の記事でも Azure SQL Data Warehouse とは などで何回かご紹介していますが、Azure 上で提供されている PaaS 型のデータウェアハウスサービスである Azure SQL Data Warehouse のホワイトペーパーが公開されました。

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Power BI Desktop 2017年5月の更新情報

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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、Power BI Desktop の今回 (2017年5月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 (今月は Power BI Premium の発表 がありてんやわんやで、Desktop の更新に関する情報の発信が遅くなってしまいました。すみません。。。)

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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 ( 中編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の前編では、 Azure Data Lake Analytics  の作成方法と U-SQL  スクリプトのコーディング、実行に用いるツールについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。

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Power BI Desktop 2017年4月の更新情報(データ接続とクエリ エディター)

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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、Power BI Desktop の今回 (2017年4月) の更新では次の機能が追加・強化されました。前回は「レポート」と「分析」について紹介しましたので、今回はこの中から「データ接続」と「クエリ エディター」の Update を紹介します。

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Power BI Desktop 2017年4月の更新情報(レポートと分析)

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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4月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 レポート 軸タイトルの変更 「マトリックスのプレビュー」強化:列のソート、列のサイズ変更、右端での折り返し 分析 「クイックメジャー (簡易測定)」と「値の表示方法」 (プレビュー) スペイン語での Q&A のサポート (プレビュー) データ接続 Power BI service 内のデータセットへの接続 (プレビュー) Redshift コネクタ:beta support と Power BI Service への発行 SAP HANA & BW コネクタ:パラメータ入力の強化…

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Power BI におけるデータ アクセス方法 まとめ (DirectQuery と ライブ接続の違い)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 Power BI にはデータ アクセスの方法が大きく 3 種類あります。 インポート DirectQuery ライブ接続 それぞれの使いわけや制限がいまいちわかりにくい、と相談を頂くケースが多いので、まとめてみます。 (ストリーミング データセット や REST API によるプッシュ型のデータセットについては本記事の対象外とします)

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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 ) ~

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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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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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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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Visual Studio Code と Python で Azure Data Services にアクセスしてみよう (Azure SQL Database 、 Azure Machine Leaning 編 )

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。昨年末の記事では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成し、 SQL Server 、 Azure SQL Database にアクセスする際の手順やポイントをお伝えしましたが、いかがだったでしょうか? 今回は、 Visual Studio Code で Python 環境を構成し、 Azure SQL Database 、 Azure Machine Learning へアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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