早在2000年網際網路電子商務，資料探斟(Data mining)紅極一時，但隨著有限的電腦運算能力，又逐漸冷掉。而今，隨著電腦運算能力的大幅提升，以及公有雲可以讓企業可以透過網路輕易地使用運算資料，有效地降低企業在硬體投資以及跌價損失。再加上使用深度學習的AlphaGo擊敗了世界棋王，2017是全世界AI元年，只是歐美打算發展軟體解決方案，台灣政府與一些 OEM/ODM廠商打算發展硬體解決方案，無論你的公司是哪一種類型，其實都可以參考微軟的Machine Learning Platform 名叫 Cortana Intelligence Suite
微軟的Azure Cognitive Service推出時，其產品經理突發奇想，請工程師寫了一個 How-old.net 網站並找了50個人來測水溫，想不到一下子就爆大量吸引了35000人次來訪這個網站，甚至晚間新聞就報出來了。
2017年真的是AI元年，全世界都動起來了，台灣微軟也利用了寒舍艾美酒店場地，在2017/11/23 舉辦了 Microsoft AI day。當天有一個讓全場超過六百個來賓為之驚豔的 demo，是應用Azure Custom Vision服務在 LV與Gucci名牌包的辨識，在本文中將會把它改成，應用影像辨識技術解決我對明星臉眼盲的問題。
隨著SQL2017支援在Linux以及Docker on Mac的新突破，雖然產品上市之前，已經提供了CLI的console mode指令介面給非Windows平台的使用者。但是終究還是有人反應，沒有GUI可以使用，而今SQL Operations Studio這是一個輕量且跨平台的SQL Server開源管理工具，可以提供這一類新客群的存取與管理需求。
另外，這個工具除了可以存取地端的資料庫(裝在Windows、Linux、Docker…環境)、雲端的相關資料服務(Azure SQL database、Azure Data warehouse…)也是可以的。
PowerBI 因應使用人數的激增以及客戶端不同的情境需求，終於在7/1推出Premium 新的 Extremely SKU，但同時間SQL2016(或以上)企業版的SA benefit也提供了地端的 PowerBI Report Server的安裝合法權益。
另外，若是你有地端想運行PowerBI report，本篇有各種SKU完整的比較。
之前我們談過時的備份媒體(磁帶)的挑戰，也介紹了目前有哪些的主流解決方案。本篇將介紹另一種雲地共存的混合方案，在完全不需擴充既有資料庫的條件下，同時滿足二種不同需求的資料使用者。例如在會計事務所到企業內稽核時，不需要額外找機器來還原歷史資料，只需使用Stretch database功能，為會計事務所的稽核員開好帳號與限縮好他能存取的範圍，省時又省力。
Microsoft SQL Server自2012版本(SP1 CU2)就開始支援雲端應用，本篇將會著重在 2016 所新增的混合雲應用，介紹微軟如何協助企業取得更經濟、更大彈性的資料庫應用
SQL Server2016的 Mobile report 基礎於 Datazen的收購，協助企業客戶除了可以有效降低在高效能硬體伺服器的投資，在快速開發上，更可以做到在一個畫面1分鐘就可以設定完成，讓KPI管理變成超輕鬆
Microsoft Professional Program(微軟專業認證以下簡稱MPP)到目前為止，已經在全球培育超過 600 位通過認證人才，其中又以Data Science Track(資料科學家)最受矚目。本篇要介紹的台灣資料科學培訓計畫課程，除了有全球的Open Edx線上版之外，將以使用Azure comsumption的前題下，開放給台灣的合作夥伴做原廠教育訓練二房東。意思是微軟將提供教材VM，合作夥伴只需準備Azure點數，就可以再通過申請流程後，開始提供課程給內部員工與外部客戶。
2017/5/7台灣微軟已經與資策會舉辦了記者會，Announce了台灣第一個提供原廠資料科學培訓計畫課程的合作。
微軟在SQL 2014 推出了In-Memory的功能，在金融/電信/電商/遊戲…等產業有了不錯的迴響，但可惜有二個主要因素限制了它的發展，包含市場接受度不夠、產品限制(256 GB/不支援 table間的 join/不支援 sub query/某些資料型態、Index、Alter語法…等不支援)，經過二年跟時間賽跑，市場的接受度慢慢在打開，產品team終於在新的SQL2016把主要的功能都補齊了。
本篇將透過範例來協助各位了解 SQL2016在In-Memory 要如何設定與使用管理介面？
Azure HDInsight 是微軟以Open source為基礎的巨量分析解決方案，不同於其他雲端服務Provider僅是提供機房空間缺乏佈署監控與管理介面，或是沒有SLA的保障。
在完整的解決方案中，包含了 Spark、Hive、MapReduce、HBase、Storm、Kafka 和 Microsoft R 伺服器…等(雲端的特性，一直會有更新更多的服務加進來)，為客戶提供了最佳化開放原始碼分析叢集、 99.9% SLA 的支援。再加上事先整合好的ISV 應用程式，實現了企業級安全性和監視功能的巨量數據分析叢集。
