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12 Juin 2014
Agenda 
1 
Positionnement de la BI Microsoft 
2 
Accélérer l’exécution: In-Memory 
3 
Accélérer l’adoption: la self-BI 
4 
Témoignage du client Massa pneus
Les challenges de l’exploitation des donnéesUne productivité et une réactivité insuffisantes 
30% 
ONT ACCES 
70% 
N’ONT PAS ACCES
SQL Server 
Reporting Services 
Excel 
PowerPivot 
Power View 
Tableaux de bord 
SharePoint 
SQL Server 
Analysis Services 
Cubes OLAP 
« Cubes » Tabulaires 
Datamining 
SQL Server 
Master Data 
Services 
Master Data Management 
SQL Server 
Data 
Warehouse 
SQL Server 
Data Quality 
Services 
Gestion de la 
Qualité des Données 
SQL Server 
Integration Services 
Extract/Transform/Load 
(ETL) 
SQL Server 
SGBD 
OLTP 
SQL Server 
StreamInsight 
Traitement 
Complexe 
d’Evénements 
Collecter Nettoyer Consolider Analyser Visualiser 
SQL Server, BIen plus qu’une Base de Données 
Une solution complète qui adresse l’ensemble du cycle de vie de la donnée 
Outils Complets 
d’Administration M a n a g e m e n t S t u d i o et de Développement Data Tools
Evolution de la plate-formeMicrosoft 
SQL Server 
2000 
SQL Server 
2005 
SQL Server 
2008 
SQL Server 
2008 R2 
SQL Server 
2012 
XML ●KPIs 
Management Studio ●Mirroring 
Compression ●Policy-Based Mgmt●Programmability 
PowerPivot ●SharePoint Integration ●Master Data Services 
AlwaysOn ●ColumnStore Index ●Data Quality Services ●Power View ●Cloud Connectivity 
SQL Server 
2014 
In-Memory Across Workloads ●Performance & Scale ●Hybrid Cloud Optimized ●HDInsight●Cloud BI 
1erAvril
Accélérer l’activité des organisations avec la BI Microsoftaccélérer l’activitédes organisations 
Accélérer 
l’adoption 
Self-Service BI 
Accélérer 
l’exécution 
In-Memory, ColumnStore, 
x-velocity
Accélérer l’exécution 
Gagnez en agilité
Tendances-Mémoire 
1 
10 
100 
1000 
10000 
100000 
1000000 
1990 
1991 
1992 
1993 
1994 
1994 
1995 
1996 
1997 
1998 
1999 
2000 
2000 
2001 
2002 
2004 
2005 
2007 
2008 
2009 
2011 
US$/GB 
US$ per GB of PC Class Memory 
Source: http://jcmit.com/memoryprice.htm
Accélérer Toutesles étapes de votre Activité avec les technologies SQL Server In Memory 
Systèmes Transactionnels & 
Flux de données 
Analyse 
Multidimensionnelle 
(Serveur) 
Data Warehouse 
Analyse 
Multidimensionnelle 
xVelocityin-Memory Analytics 
StreamInsight 
«Hekaton»: in memory OLTP 
xVelocityin-Memory ColumnStore 
xVelocityin-Memory 
Power Pivot 
Du Datacenter… 
…au Poste de travail 
Du Transactionnel… 
…à l’Analytique 
Rapides 
Familières 
Complètes 
Intégrées 
(Desktop)
Retours d’expérience In Memory OLTP: Bwin 
Bwin 
•1ère plateforme de paris sportifs en ligne 
-30 000 transactions SGBDR / sec 
-Plus grosse base : 4 To 
-1 000 000 de parieurs connectés par jour 
-leurrevenuestliéau nombrede transactions/ sec 
Problématique 
-Ne pouvaient plus accepter de nouveaux parieurs sur leur plateforme 
-Limité à 15,000 transactions/sec 
Existant 
-SQL Server 2008 
-Concurrence: SAP Hana 
Solution 
-Ont rejoint le programme TAP de SQL Server 2014 avec la technologie in Memory OLTP 
-16x plus rapideavec In-Memory 
-250,000 
Coût 
-In memory OLTP: intégré dans le logiciel SQL Server 2014 édition Entreprise 
oChoisir les tables sur lesquelles il y a des fortes contentions i/oet ont les montent en mémoire 
-PricingSAP Hana: 
oLicensingà la volumétrie / 64 Go de Ram: 160 k€(Enterprise editionfull use) 
oSapHanane tourne que sur de l’appliancecertifiée coût hardware (exemple: entrée de gamme à 256 Go Ram à 50 k€)
Qu’est ce qu’un CSI? 
•ColumnStoreIndex 
–Nouveau type d’index introduit avec SQL Server 2012 
–Membre de la famille “xVelocity” 
•Stockage: 
–En mémoire 
–En colonne 
–Compressé 
•Syntaxe de création plus simple que pour d’autres types d’indexes: Pas réservé aux «Experts»!
… 
C1 
C2 
C3 
C5 
C4 
Fonctionnement des ColumnStoreIndexes 
Bénéfices: 
•Améliore les calculs d’agrégats: 
•Pas besoin de parcourir toutes les pages 
•Améliore la compression: 
Les données d’une même colonne ont plus de probabilité d’être redondantes 
•Réduit les I/O: 
Ne va chercher que les colonnes nécessaires 
Stockage en ligne 
«Traditionnel» 
Stockage en colonnes
Pourquoi utiliser les Columnstore Indexes? 
•Optimiser l’accès à de gros entrepôts de données (pas OLTP) 
–Schémas en étoile, tables de fait volumineuses 
–Meilleur Temps de réponse 
•Transparent pour l’application: 
–Requêtes 
–Backup and restore 
–Mirroring, log shipping 
–SSMS, etc.
Nouveauté SQL Server 2014: Clustered Columnstore Indexes updatable 
•Avantages des clusteredindex: 
–Economisent de la place 
•Exécution sur un DataWarehouse 
–Performance x10 
•Opération: Insert, Update, Deletepossibles 
•Elimine la possibilité d’autres indexes 
•Support de nouveaux types de données 
–High precisiondecimal, datatypeoffset, binary, varbinary, uniqueidentifier, etc. 
–Types non supportés: spatial, XML, max types 
91% savings 
** Space Used = Table space + Index space 
Space Used in GB (101 million row table)
Accélérer 
l’adoption 
Dessolutions attractives
Philosophiede l’offreBI Microsoft 
Trouver & Accéder 
Mash-up & Analyser 
Partager & Collaborer 
Connecter & Provisionner 
Supervision & Adm° 
Anticiper & Déployer 
SQL Server 2012
Restitutions: Quels outils pour quels usages et pour qui ? 
Création de rapports et analyses en libre-service 
Analyses avancées en libre-service 
Création de rapports d’Entreprise 
Analyse de performances (tableaux de bord) 
Plateforme de démo sur Azure prête à l’emploi: 
Illustrant les scénarios Business Intelligence de l’offre Microsoft: PerformancePointServices, Visio services, Reportingservices, Powerpivotet Powerview 
http://frite.cloudapp.net 
Utilisateur: franmerDemo 
Mot de Passe: Pass@word1
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La BI, Power BI, et SQL Server 2014

  • 2. Agenda 1 Positionnement de la BI Microsoft 2 Accélérer l’exécution: In-Memory 3 Accélérer l’adoption: la self-BI 4 Témoignage du client Massa pneus
  • 3. Les challenges de l’exploitation des donnéesUne productivité et une réactivité insuffisantes 30% ONT ACCES 70% N’ONT PAS ACCES
  • 4. SQL Server Reporting Services Excel PowerPivot Power View Tableaux de bord SharePoint SQL Server Analysis Services Cubes OLAP « Cubes » Tabulaires Datamining SQL Server Master Data Services Master Data Management SQL Server Data Warehouse SQL Server Data Quality Services Gestion de la Qualité des Données SQL Server Integration Services Extract/Transform/Load (ETL) SQL Server SGBD OLTP SQL Server StreamInsight Traitement Complexe d’Evénements Collecter Nettoyer Consolider Analyser Visualiser SQL Server, BIen plus qu’une Base de Données Une solution complète qui adresse l’ensemble du cycle de vie de la donnée Outils Complets d’Administration M a n a g e m e n t S t u d i o et de Développement Data Tools
  • 5. Evolution de la plate-formeMicrosoft SQL Server 2000 SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2008 R2 SQL Server 2012 XML ●KPIs Management Studio ●Mirroring Compression ●Policy-Based Mgmt●Programmability PowerPivot ●SharePoint Integration ●Master Data Services AlwaysOn ●ColumnStore Index ●Data Quality Services ●Power View ●Cloud Connectivity SQL Server 2014 In-Memory Across Workloads ●Performance & Scale ●Hybrid Cloud Optimized ●HDInsight●Cloud BI 1erAvril
  • 6. Accélérer l’activité des organisations avec la BI Microsoftaccélérer l’activitédes organisations Accélérer l’adoption Self-Service BI Accélérer l’exécution In-Memory, ColumnStore, x-velocity
  • 8. Tendances-Mémoire 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 1990 1991 1992 1993 1994 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2000 2001 2002 2004 2005 2007 2008 2009 2011 US$/GB US$ per GB of PC Class Memory Source: http://jcmit.com/memoryprice.htm
  • 9. Accélérer Toutesles étapes de votre Activité avec les technologies SQL Server In Memory Systèmes Transactionnels & Flux de données Analyse Multidimensionnelle (Serveur) Data Warehouse Analyse Multidimensionnelle xVelocityin-Memory Analytics StreamInsight «Hekaton»: in memory OLTP xVelocityin-Memory ColumnStore xVelocityin-Memory Power Pivot Du Datacenter… …au Poste de travail Du Transactionnel… …à l’Analytique Rapides Familières Complètes Intégrées (Desktop)
  • 10. Retours d’expérience In Memory OLTP: Bwin Bwin •1ère plateforme de paris sportifs en ligne -30 000 transactions SGBDR / sec -Plus grosse base : 4 To -1 000 000 de parieurs connectés par jour -leurrevenuestliéau nombrede transactions/ sec Problématique -Ne pouvaient plus accepter de nouveaux parieurs sur leur plateforme -Limité à 15,000 transactions/sec Existant -SQL Server 2008 -Concurrence: SAP Hana Solution -Ont rejoint le programme TAP de SQL Server 2014 avec la technologie in Memory OLTP -16x plus rapideavec In-Memory -250,000 Coût -In memory OLTP: intégré dans le logiciel SQL Server 2014 édition Entreprise oChoisir les tables sur lesquelles il y a des fortes contentions i/oet ont les montent en mémoire -PricingSAP Hana: oLicensingà la volumétrie / 64 Go de Ram: 160 k€(Enterprise editionfull use) oSapHanane tourne que sur de l’appliancecertifiée coût hardware (exemple: entrée de gamme à 256 Go Ram à 50 k€)
  • 11. Qu’est ce qu’un CSI? •ColumnStoreIndex –Nouveau type d’index introduit avec SQL Server 2012 –Membre de la famille “xVelocity” •Stockage: –En mémoire –En colonne –Compressé •Syntaxe de création plus simple que pour d’autres types d’indexes: Pas réservé aux «Experts»!
  • 12. … C1 C2 C3 C5 C4 Fonctionnement des ColumnStoreIndexes Bénéfices: •Améliore les calculs d’agrégats: •Pas besoin de parcourir toutes les pages •Améliore la compression: Les données d’une même colonne ont plus de probabilité d’être redondantes •Réduit les I/O: Ne va chercher que les colonnes nécessaires Stockage en ligne «Traditionnel» Stockage en colonnes
  • 13. Pourquoi utiliser les Columnstore Indexes? •Optimiser l’accès à de gros entrepôts de données (pas OLTP) –Schémas en étoile, tables de fait volumineuses –Meilleur Temps de réponse •Transparent pour l’application: –Requêtes –Backup and restore –Mirroring, log shipping –SSMS, etc.
  • 14. Nouveauté SQL Server 2014: Clustered Columnstore Indexes updatable •Avantages des clusteredindex: –Economisent de la place •Exécution sur un DataWarehouse –Performance x10 •Opération: Insert, Update, Deletepossibles •Elimine la possibilité d’autres indexes •Support de nouveaux types de données –High precisiondecimal, datatypeoffset, binary, varbinary, uniqueidentifier, etc. –Types non supportés: spatial, XML, max types 91% savings ** Space Used = Table space + Index space Space Used in GB (101 million row table)
  • 16. Philosophiede l’offreBI Microsoft Trouver & Accéder Mash-up & Analyser Partager & Collaborer Connecter & Provisionner Supervision & Adm° Anticiper & Déployer SQL Server 2012
  • 17. Restitutions: Quels outils pour quels usages et pour qui ? Création de rapports et analyses en libre-service Analyses avancées en libre-service Création de rapports d’Entreprise Analyse de performances (tableaux de bord) Plateforme de démo sur Azure prête à l’emploi: Illustrant les scénarios Business Intelligence de l’offre Microsoft: PerformancePointServices, Visio services, Reportingservices, Powerpivotet Powerview http://frite.cloudapp.net Utilisateur: franmerDemo Mot de Passe: Pass@word1
  • 18. Microsoft Power BI pour Office 365 Analyser Visualiser Partager Trouver Q&A Mobile Découvrir Self-service BI dans Excel et ouverture sur le Cloud
  • 19. Power BI : Self-Service BI dans Excel 2013 19