SQL Server 的功能之外，需要什么？

1. 前言

SQL Server 是微软推出的关系型数据库管理系统，以其稳定、可靠、安全的特性，已经成为全球企业级数据库系统中的佼佼者。但是，SQL Server 仅仅作为一个关系型数据库系统来使用已经不能完全满足企业的需求。本篇文章将介绍在 SQL Server 功能之外，企业还需要哪些其他的功能。

2. 数据可视化

数据可视化是将数据通过图表、仪表板等形式展现，以便用户可以直观地了解数据。在企业应用中，难免有领域不同的人需要了解数据，如高层管理者需要了解企业的绩效情况，销售人员需要了解销售趋势等等。SQL Server 的 Reporting Services 可以实现实时的、交互式的数据可视化，可以通过在 SQL Server Management Studio 中创建报表项目来实现。

CREATE TABLE Sales
(
  Product VARCHAR(20),
  SalesYear INT,
  SalesValue DECIMAL(10,2)
)
INSERT INTO Sales VALUES ('A',2019,500.00)
INSERT INTO Sales VALUES ('A',2020,700.00)
INSERT INTO Sales VALUES ('B',2019,1200.00)
INSERT INTO Sales VALUES ('B',2020,1500.00)
INSERT INTO Sales VALUES ('C',2019,2500.00)
INSERT INTO Sales VALUES ('C',2020,3500.00)

2.1 Dashboard

SQL Server 中的 Dashboard Designer 可以让用户通过可视化方式轻松地创建仪表板，使业务人员可以在任何地方，通过任何设备查看数据分析和洞见，并对要素进行实时监控和反馈。

2.2 图表

图表是 SQL Server Reporting Services 中的基本元素，可以用来展示数据中的各项数据内容关系以及数据趋势。Power BI 功能可以将数据导入到图表中，以帮助用户更好地理解数据情况。

3. 数据质量管理

数据质量是指数据的适合程度，通常包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性等方面的要素。由于企业数据来源的多样性、数据量的不断增加，数据质量的管理是相当重要的。SQL Server Master Data Services 集成了全球化的管理模块、数据分享模块和复制的自动化功能，帮助企业更好地管理数据，维护数据质量的完整性。

4. 机器学习和人工智能

随着人工智能和大数据的不断发展，机器学习和人工智能已成为后现代数据技术的核心。机器学习可以让系统通过数据学习和优化算法，从而自动化工作流。SQL Server 2019 中集成了Python 和 R 两种语言的解析器，可以让用户使用这两种语言深度集成 SQL Server，以便实现更广泛、更复杂的机器学习模型。

EXEC sp_configure 'external scripts enabled', 1
RECONFIGURE WITH OVERRIDE
EXEC sp_execute_external_script
  @language = N'Python',
  @script = N'
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from revoscalepy import RxSqlServerData, rx_lin_mod
    # Define input data
    sql_sales = RxSqlServerData(connection_string="Driver=SQL Server;Server=ServerName;Database=DBName;Trusted_Connection=True;", table="Sales")
    # Use RxLinMod function to fit linear model
    linear_model = rx_lin_mod("SalesValue ~ Product + SalesYear", data=sql_sales)
    # Predict sales for product A in 2021
    new_data = pd.DataFrame({"Product": ["A"], "SalesYear": [2021]})
    sales_prediction = rx_predict(linear_model, new_data)
    OutputDataSet = sales_prediction
  ',
  @input_data_1 = N'',
  @input_data_1_name = N'',
  @output_data_1_name = N'sales_prediction'

5. 数据安全性

随着企业数据的不断增加，数据泄露和违规数据访问风险也在不断增加。详细的安全检查、警报、审计和日志记录对数据的保护非常重要。SQL Server 的 Always Encrypted 功能可以提供更高等级的数据安全性，可以帮助保护数据、审核 和监控同数据库内部的所有数据的传输操作和运动。另外，用户还可以使用 Transparent Data Encryption 以及 SQL Server Audit 等高级工具来保证数据的安全性。

6. 总结

虽然 SQL Server 已经是一个功能强大的关系型数据库管理系统，但如今企业在数据化、智能化方面需求不断提高。在本文中我们介绍了 SQL Server 功能之外的其他重要功能，主要包括数据可视化、数据质量管理、机器学习和人工智能以及数据安全性。SQL Server 的这些高级功能可以大大提高企业运营效率，保护企业数据安全性，实现企业数据智能化管理。