SQL Server 2017增加了一些最新的資料服務和分析功能，包括強大的AI功能、對R和Python的支援。

當技術主管為公司定義其分析策略時，大多數人認為AI、機器學習、自然語言處理和資料探勘是這些計劃的關鍵組成部分。在過去幾年中，許多分析功能很受歡迎，但它們仍然是複雜、昂貴，並且有一些特殊的功能是很難使用的。

Microsoft最近對SQL Server的更新突顯了其獨特的解決方案和視角，解決了客戶在訪問AI和其它分析服務時面臨的一些挑戰。

通過將AI直接引入到整個資料生命週期，BI專家現在可以執行高階查詢，包括簡單或高階演算法的應用，並且直接看到分析結果。

以下是SQL Server 2017平臺新功能的重點，將對企業的分析策略產生積極的影響。

1、公司可以儲存和管理更智慧的資料

SQL Server 2017改變了我們檢視資料的方式。事實上平臺的新功能將使資料科學家和企業通過資料進行互動的時候，能夠檢索不同的演算法來應用和檢視已經被處理和分析的資料。

Microsoft將其AI功能與下一代SQL Server引擎整合，可以實現更智慧地資料傳輸。

2、跨平臺提供更多的靈活性

SQL Server 2017現在無論是一個大型Linux商店，還是隻需要在Mac上使用SQL Server做資料庫引擎的開發，新一代的SQL Server都可以支援，它現在可以在Linux上完全執行、完全安裝，或執行在macOS的Docker容器上。SQL Server的跨平臺支援將為許多使用非Windows作業系統的公司提供機會，來部署資料庫引擎。

3、先進的機器學習功能

SQL Server 2017支援Python，希望利用機器學習的高階功能的企業可以使用Python和R語言。（譯者注： SQL Server使用者可以在安裝過程中下載並安裝標準的開源Python interpreter版本3.5和一些常見的Python包。Microsoft只支援直譯器3.5版。根據Microsoft，選擇該版本是想避免較新版本的Python interpreter中存在的一些相容性問題。）

這為資料科學家提供了利用所有現有演算法庫或在新系統中建立新演算法庫的機會。整合是非常有價值的，這樣企業不需要支援多個工具集，以便通過資料完成其高階分析目標。

4、增強資料層的安全性

在SQL Server的新版本，企業可以直接在資料層上增加新的增強型資料保護功能。行級別安全控制，始終加密和動態資料遮蔽在SQL Server 2016中已經存在，但是許多工具進行了改進，包括企業不僅可以確保行級別，而且還可以確保列級別。

5、提高了BI分析能力

分析服務也有改進。企業通常使用這些服務來處理大量資料。 一些新功能包括新的資料連線功能，資料轉換功能，Power Query公式語言的混搭，增強了對資料中的不規則層級（Ragged Hierarchies）的支援，並改進了使用的日期/時間維度的時間關係分析。

企業客戶認識到圍繞BI的戰略和通過資料獲取洞察力需要對高階分析資料平臺進行大量投資。 獲取資料，管理它，對其應用高階預測演算法並將其資料視覺化工具的過程，時間太長並且複雜。

因此，類似於Microsoft在SQL Server 2017中突出顯示的整合解決方案可能是一個很好的案例，可以最終改善和簡化從資料中獲取結果的過程，而不會太複雜。

原文：http://searchcontentmanagement.techtarget.com/tip/Five-SQL-2017-improvements-you-need-to-know-about
作者：Reda Chouffani
譯者：新炬網路浙江大資料團隊