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Analytische Lösungen mit Microsoft SQL Server

Nutzen Sie die Funktionen von Microsoft SQL Server für den Aufbau einer analytischen Lösung. Wir beraten Sie gerne.
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Was ist Microsoft SQL Server?

Microsoft SQL Server ist der zentrale Baustein einer Microsoft zentrierten analytischen Plattform, das im Kern auf einer relationalen Datenbanktechnologie aufbaut. 

Neben speziellen Funktionen für die analytische Datenverarbeitung innerhalb des RDBMS sind diese:

  • SQL Server Integration Services (SSIS): Datenintegrationslösung speziell auf den Einsatz mit SQL Server zugeschnitten
  • SQL Server Analysis Services (SSAS):
  • unterstützt den sog. „Tabular“ und „Multidimensional“ Mode, d.h. die Modellierung analytischer Daten relational/in Tabellen oder multidimensional/in Cubes
  • SQL Server Reporting Services (SSRS): der Vorgänger zu PowerBI

Warum sollte Microsoft SQL Server genutzt werden?

SQL Server 2019 bietet Unternehmen anerkannt gute und umfangreiche Funktionen für den Aufbau einer analytischen Lösung.

Sowohl Datenintegration, Speicherung, Analyse und Reporting lassen sich realisieren, durch die enge Integration von PowerBI lassen sich umfangreiche Visualisierungen erstellen und Daten an die Konsumenten geben. Erweiterungen um Big Data, in die Cloud und weitere sind möglich. 

Eine Auswahl unserer Kundenprojekte

In zahlreichen Kundenprojekten haben wir bereits Microsoft SQL Server eingesetzt.

Wir sind für Sie da.

Entwicklung | Beratung | Begleitung

Die Verbreitung und Leistungsfähigkeit vom SQL Server hat uns schon vor Jahren bewogen, eine strategische Partnerschaft mit Microsoft einzugehen. Zahlreiche Data Warehouse Projekte zeugen von einer erfolgreichen Partnerschaft, inzwischen mit Gold Partnerstratus und zahlreichen Zertifizierungen.

Wir entwickeln analytische Lösungen, in denen der SQL Server zentraler Bestandteil ist. 

Marc Bastien
Software Architect TIMETOACT Software & Consulting GmbH
Kontakt
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Funktionen, die den Microsoft SQL Server auszeichnet:

Optimiert für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Echtzeitanalysen:

  • Geclusterte Columstore Indices
  • Disk-based und Memory-Optimized Tables
  • In-Memory OLTP processing
  • Intelligent Query Processing
  • Automatic Tuning

Funktionen rund um Enterprise Security:

  • Data Discovery und Classification
  • Dynamic Data Masking
  • Row-Level Security

Weitere:

  • Hochverfügbarkeit
  • Hybrid-Cloud: Integration on-premises und Cloud (Azure)
  • Deployment unter Kubernetes
  • Daten Virtualisierung (Polybase)
  • Machine-Learning Framework
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