Microsoft SQL Server

Daten sicher speichern und verwalten

Microsoft SQL Server zählt zu den leistungsstärksten und sichersten Datenbankmanagementsystemen am Markt. Neben einer revisionssicheren Datenhaltung sprechen insbesondere die Business-Intelligence-Funktionalitäten, die performante Suche und die vielseitigen Funktionalitäten zur Verbesserung der Datenqualität für die Microsoft-Lösung. Der SQL Server ist in verschiedenen Editionen erhältlich und deckt somit skalierbar alle Anwendungsfälle ab.

Zu unseren Leistungen gehören sowohl Architekturen zur strukturierten Datenspeicherung als auch Konzepte zur revisionssicheren Datenhaltung. Datensicherheit und Performance sind für uns Kernaspekte bei der Umsetzung von Projekten mit SQL Servern. Egal welche Microsoft SQL-Version – wir freuen uns darauf, Sie bei Ihrem Projekt zu beraten und in der Projektumsetzung zu unterstützen.

Datenbankspezifische Dienstleistungen für SQL Server

Zu unserem Leistungsportfolio gehört das gesamte Projektmanagement von A bis Z:

  • Planung, Konzeption, Installation und Wartung Ihrer SQL Server-Landschaften
  • Beratung und Unterstützung bei komplexen, ausfallsicheren Systemen. Egal ob als Failoverclustering, moderne AlwaysOn-Verfügbarkeitsgruppen oder Hochverfügbarkeits-Datenbankspiegelung
  • Performanceoptimierung für den SQL Server sowie die Abfrageoptimierung für fachliche Anwendungen
  • Steigerung Ihrer Produktivität bei gleichzeitiger Wahrung der (Revisions-)Sicherheit Ihrer Daten
  • Aufbau von datenbankzentrierten, SOA-ähnlichen Lösungen mit dem SQL Server Service Broker

Datenqualität verbessern mit den Data Quality Services

Die Microsoft Data Quality Services (DQS) unterstützen Sie bei der richtlinienkonformen Datenpflege. Mithilfe der DQS können Sie Ihre Daten darüber hinaus unkompliziert für Datenbereinigungen, zur Prüfung auf Datenübereinstimmung und zur Datenprofilerstellung aufbereiten.

Das bieten die Data Quality Services:
  • Identifizierung potenziell falscher Daten (Wahrscheinlichkeitsangabe)
  • Behebung von Unvollständigkeit, mangelnder Gleichförmigkeit, mangelnder Übereinstimmung, Ungenauigkeit, Unzulässigkeit, Datenduplizierung

Datenanalyse mit Master Data Services

Ein einheitlicher Datenbestand wird für Unternehmen immer wichtiger. Wir helfen Ihnen, mit den Master Data Services zuverlässige, zentralisierte Daten zu generieren, die unternehmensweit synchronisiert und einheitlich sind. So können Sie Daten unkompliziert analysieren und fehlende bzw. fehlerhafte Informationen leichter identifizieren.

Die Vorteile der Microsoft Master Data Services:
  • Systemübergreifende Konsolidierung von Daten
  • Verifizierung von Daten
  • Erzeugung und Verwaltung von aussagekräftigen, konsistenten Daten
  • Sicheres Daten-Management

Automatisierte Datenanalysen mit Data Mining

Je mehr Daten im Unternehmen vorhanden sind, desto schwieriger wird es, Muster alleine durch das traditionelle, manuelle Durchsuchen der Daten zu ermitteln. Gründe hierfür können zum Beispiel schlicht zu viele Daten oder komplexe Datenbeziehungen sein. Data Mining sammelt für Sie anhand Ihrer Vorgaben Trends und Muster in Data-Mining-Modellen.

Was bietet Data Mining?
  • Erstellen von Prognosen
  • Vorhersageanalyse, Clusteranalyse, Ursache-Wirkung-Analyse
  • Auffinden versteckter Beziehungen in Daten
  • Vermeiden von verfälschten Daten

Semantische Datenmodelle mit SQL Analysis Services

Als weitere Komponente von modernen Business Intelligence (BI)-Systemen helfen Ihnen die SQL Server Analysis Services (SSAS) bei der Aufbereitung und Auswertung von semantischen Datenmodellen von verschiedensten Quellen.

Funktionsumfang von Analysis Services:
  • Unterstützt tabellarische Modelle auf allen Kompatibilitätsstufen
  • Erstellung multidimensionaler Modelle
  • Data Mining und Power Pivot für SharePoint

Enterprise ETL-Prozess mit den SQL Server Integration Services

Die SQL Server Integration Services (SSIS) bieten den ETL-Prozess (Extract-, Transform- und Load-Prozess) an. Dieser dient dazu, Daten aus mehreren, ggf. unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank zu vereinigen. Dabei werden Extract-, Transform- und Load-Prozesse beim Import in eine Datenbank sowie dem Export aus einer Datenbank automatisiert – von großer Bedeutung vor allem in der Business Intelligence beim Betrieb eines Data Warehouse.

  • Extraktion der relevanten Daten aus verschiedenen Quellen. Die Quellen können dabei aus unterschiedlichen Systemen stammen oder auch verschiedene Datenformate und -strukturen besitzen.
  • Transformation der Daten in das Schema und Format der Zieldatenbank. Hier findet auch die Datenbereinigung statt.
  • Laden der Daten in die Zieldatenbank. Zusätzlich kann hier eine Versionshistorie angelegt werden, so kann auf Daten zurückgegriffen werden, die zu einem früheren Zeitpunkt gültig waren.

Wir unterstützen Sie dabei, die für Ihr Unternehmen beste Alternative zu finden und in Ihre bestehende Umgebung einzuführen.

 

Machine Learning und Big Data mit SQL

Mit SQL Server Machine Learning Services ist auch die Ausführung von R- und Python-Code auf SQL Server kein Problem. Der Code läuft in einem Erweiterungsframework, isoliert von den Kernprozessen, aber vollständig verfügbar für relationale Daten. So können R- und Python-Pakete genutzt werden, um fortschrittliche Analysen in großem Maßstab zu liefern.

Für Big-Data-Funktionen gibt es zudem die Polybasis-Funktion, die das Abfragen oder Importieren von Daten aus Quellen wie Hadoop, Azure Data Lake Store und Azure Blob Storage ermöglicht. Neuere SQL Server-Versionen sehen hier eine Erweiterung der für Polybase offenen externen Quellen wie Oracle, SAP HANA, DB2, Postgres, MySQL, mongoDB, CosmosDB, Teradata und Spark vor.

Wir gehen gerne gemeinsam mit Ihnen alle für Sie offenstehenden Möglichkeiten durch, kommen Sie auf uns zu.

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