Le service est annoncé en “preview”, ce qui signifie que toutes les fonctions ne sont pas encore disponibles. Mais Azure Analytics ajoute une brique intéressante à l’offre Microsoft en cloud.
En s’appuyant sur SQL Server Analysis Services, Azure Analysis permet de stocker et préparer l’ensemble de ses données dans le nuage Azure, y compris la modélisation multidimensionnelle pour les utilisateurs. Mais dans un premier temps, il semble que seules les modèles tabulaires soient connectables en ligne; les modèles multidimensionnels ne sont pas encore disponibles.
Pour Bret Grinslade, responsable du programme Azure Analysis Services chez Microsoft, le développement de la Business Intelligence en libre-service a un peu oublié les utilisateurs pour la partie accès aux données. Tous les utilisateurs d’affaires ne sont pas capables de traiter des données brutes, et de les transformer correctement en indicateurs. Ils s’appuient alors sur les compétences du département informatique, et le sollicitent pour chaque demande spécifique. L’objectif est de proposer un outil qui permet au département informatique de préparer les données, de leur donner du sens, d’adapter la terminologie aux utilisateurs d’affaires, et de mettre ces données préparées à leur disposition. C’est ce que fait la BI depuis trente ans… et la raison d’être des premières solutions telles que Business Objects ! Mais le développement de la BI en libre-service nous a fait faire un pas en arrière, et revenir à une exploitation de données brutes.
En s’appuyant sur SQL Server Analysis Services, Azure Analysis permet de stocker et préparer l’ensemble de ses données dans le nuage Azure, y compris la modélisation multidimensionnelle pour les utilisateurs. Mais dans un premier temps, il semble que seules les modèles tabulaires soient connectables en ligne; les modèles multidimensionnels ne sont pas encore disponibles.
Pour Bret Grinslade, responsable du programme Azure Analysis Services chez Microsoft, le développement de la Business Intelligence en libre-service a un peu oublié les utilisateurs pour la partie accès aux données. Tous les utilisateurs d’affaires ne sont pas capables de traiter des données brutes, et de les transformer correctement en indicateurs. Ils s’appuient alors sur les compétences du département informatique, et le sollicitent pour chaque demande spécifique. L’objectif est de proposer un outil qui permet au département informatique de préparer les données, de leur donner du sens, d’adapter la terminologie aux utilisateurs d’affaires, et de mettre ces données préparées à leur disposition. C’est ce que fait la BI depuis trente ans… et la raison d’être des premières solutions telles que Business Objects ! Mais le développement de la BI en libre-service nous a fait faire un pas en arrière, et revenir à une exploitation de données brutes.
Une administration intégrée aux autres outils Microsoft
Les modèles de données sémantiques vont donc être créés dans Azure Analysis, qui est proposé sous forme de quatre services ( un service “developer”, et trois niveaux de services “standard”). Le niveau “developer” permet de créer des modèles en mémoire de 3 Go; et le plus évolué des services de déploiement permet d’aller jusqu’à 100 Go.
Bien sur, le modèle est “PaaS”, c’est à dire que l’on paye en fonction du niveau de service dont on a besoin. On peut monter ou descendre en gamme, entre S1 et S3. Fonction intéressante, il est possible de mettre une instance en “pause”, puis de la réactiver lorsqu’on en a de nouveau besoin. On ne paye alors rien pendant la période de pause.
Dans un premier temps, Azure Analysis est disponible sur les centres serveurs Azure d’Europe de l’Ouest et Sud-Centre des Etats-Unis. Il sera étendu par la suite.
Du point de vue de l’administration de la plateforme, Azure Analysis est intégré à Azure Active Directory pour gérer les autorisations et les rôles. Les outils d’entreprise peuvent également être utilisés pour créer les modèles (Visual Studio) qui seront ensuite déployés en cloud.
Bien sur, le modèle est “PaaS”, c’est à dire que l’on paye en fonction du niveau de service dont on a besoin. On peut monter ou descendre en gamme, entre S1 et S3. Fonction intéressante, il est possible de mettre une instance en “pause”, puis de la réactiver lorsqu’on en a de nouveau besoin. On ne paye alors rien pendant la période de pause.
Dans un premier temps, Azure Analysis est disponible sur les centres serveurs Azure d’Europe de l’Ouest et Sud-Centre des Etats-Unis. Il sera étendu par la suite.
Du point de vue de l’administration de la plateforme, Azure Analysis est intégré à Azure Active Directory pour gérer les autorisations et les rôles. Les outils d’entreprise peuvent également être utilisés pour créer les modèles (Visual Studio) qui seront ensuite déployés en cloud.
Des connecteurs en entrée et en sortie
En entrée, les données peuvent être extraites bien sur de SQL Server, mais également de Oracle et de Teradata. En cloud, Azure Analytics est connecté à Azure SQL Database et à Azure SQL Data Warehouse.
En sortie l’utilisateurs peut utiliser Power BI, Excel ou Reporting Services, mais également des autres outils concurrents, du moment qu’ils sont compatibles MDX (le téléchargement de nouveaux drivers sera nécessaire).
En sortie l’utilisateurs peut utiliser Power BI, Excel ou Reporting Services, mais également des autres outils concurrents, du moment qu’ils sont compatibles MDX (le téléchargement de nouveaux drivers sera nécessaire).