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. Wir untertützen Sie gerne dabei, den SQL Server produktiv für Ihr Unternehmen zu nutzen.
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:
Projekt-management
Beratung
Performance-optimierung
Produktvititäts-steigerung
Aufbau
Die Services im Überblick
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
Transformation
Laden
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.
Weitere Leistungen im Bereich Datenmanagement
Nehmen Sie Kontakt zu uns auf
Wir freuen uns auf Sie und beraten Sie gerne in einem unverbindlichen Gespräch zu den für Sie passenden Lösungen. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten, wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.