Datenintegration & Entwicklung
Data Solutions & Cloud
Mit der Azure Data Factory kannst du deine ETL- und Datenintegrationsjobs in Azure erstellen, erweitern und anpassen. Die Azure Data Factory ist das Cloud Pendant zu den Integration Services, das neben den klassischen ETL- Jobs auch Big Data Technologien unterstützt.
Apache Spark ist ein skalierbares und schnelles Framework für Datenverarbeitung, Data Science und maschinelles Lernen auf einzelnen Rechnern oder Clustern. Es unterstützt die Programmiersprachen Python, SQL, Scala, Java und R und integriert sich nahtlos mit verschiedenen Frameworks und Speichersystemen.
Apache Airflow ist eine von der Community entwickelte Plattform, mit der du Workflows programmatisch erstellen, planen und überwachen kannst. Es basiert auf Python, unterstützt Skalierbarkeit, dynamische Pipelines, Erweiterbarkeit und bietet robuste Integrationen mit verschiedenen Diensten und Technologien.
Azure Synapse Analytics ist eine Data-Analytics-Platform. Sie wird genützt, um Daten aus Big Data Systemen und Data Warehouses in Informationen umzuwandeln. Diese Plattform liefert eine integrierte Lösung, welche von ETL-/ELT-Prozessen, über Datenspeicherung und -Extraktion aus und in Data Warehouses bis hin zu Datenanalyse- und ML-Modulen reicht.
Talend ist eine Low-Code-Plattform, die Datenintegration, Datenqualität und Data Governance in einer zentralen Lösung vereint. Sie unterstützt verschiedene Datenquellen und -architekturen und bietet Partnerschaften und Integrationen mit führenden Technologieanbietern.
Pentaho ist eine Sammlung von Business-Intelligence-Software, die in einer Basisversion Open Source ist. Sie deckt die dabei üblichen Bereiche ETL, Reporting, OLAP/Analysis und Data-Mining ab.
Um Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzufügen und darzustellen, arbeiten wir seit Jahren mit Power BI. Dieses Tool von Microsoft bietet eine hohe Anzahl an Konnektoren, eine leicht verständliche und umfängliche Plattform zur Integration und Bearbeitung Ihrer Daten als auch erprobte und ergiebige Möglichkeiten der Visualisierung. Das Power BI Service ermöglicht die gemeinsame Entwicklung, die Zusammenarbeit und die Datenbereitstellung für berechtigte Personen und Gruppen. Als vollintegrierte Lösung, können hierzu bestehende Active Directory-/Entra-ID-Organisationen verwendet werden.
Mit der Fabric bietet Microsoft eine End-to-End Lösung für die Datenintegration, -speicherung and -analyse an. Diese SaaS Lösung integriert verschiedene bestehende Produkte und Services von Microsoft und bietet mit dem OneLake eine Open-Data Speichermöglichkeit, welche allen integrierten Modulen zur Verfügung steht.
Data Warehousing & Business Intelligence
Microsoft Integration Services, auch bekannt als SQL Server Integration Services (SSIS), ist ein Tool, das für die Datenintegration und -transformation verwendet wird. Es ermöglicht die Automatisierung von Datenbewegungen und -transformationen zwischen verschiedenen Datenquellen, z. B. das Importieren von Daten in eine Datenbank oder das Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen.
SSIS bietet eine grafische Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Datenworkflows erstellen können, indem sie Aufgaben per Drag-and-Drop anordnen. Es wird häufig für Aufgaben wie das Data Warehousing, das Daten-Mining und das Automatisieren von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation und Laden) verwendet.
ONE_LOAD ist eine umfassende und schnelle Lösung für eine effiziente Datenerschließung von diversen Datenbanken in die Microsoft SQL Server Welt, als Basis für ihr Datawarehouse.
Das ONE_LOAD lädt über LinkedServer initiale und inkrementielle Daten- Loads für deine Daten Landing Zone (STAGE), um darauf deine Datawarehouse zu bauen.
Das ONE_LOAD nutzt mit SSIS und LinkedServer MS-SQL Technologien, um Rohdaten und deren Meta-Daten zu erschließen, um diese dann täglich und stündlich zu laden.
Datenspeicherung
Data Solutions & Cloud
Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Daten verwendet wird. Es ermöglicht Benutzern, komplexe Abfragen auszuführen, um Daten effizient zu analysieren und zu berichten, und bietet umfassende Sicherheits- und Verwaltungsfunktionen.
SQL Server unterstützt die Verwaltung von Daten in strukturierten Tabellenformaten und bietet zusätzliche Funktionen wie integrierte Analysen, Business Intelligence und Unterstützung für große Datenmengen. Entwickler und Administratoren können mit SQL Server Anwendungen erstellen und verwalten, die eine zuverlässige und skalierbare Datenverwaltung erfordern.
Azure SQL-Datenbanken sind cloudbasierte relationale Datenbankdienste, die von Microsoft Azure bereitgestellt werden und SQL Server-Technologien verwenden. Diese Dienste ermöglichen es Benutzern, skalierbare und sichere Datenbanken in der Cloud zu erstellen, zu verwalten und zu optimieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.
Azure SQL-Datenbanken bieten automatische Sicherungen, Hochverfügbarkeit und leistungsstarke Analysetools, um Geschäftsanwendungen zu unterstützen. Sie erleichtern Unternehmen die Implementierung von Lösungen, die mit den Anforderungen wachsen können, und reduzieren den Verwaltungsaufwand durch integrierte Funktionen zur Leistungsoptimierung und Sicherheit.
PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, objektrelationales Datenbankverwaltungssystem, das sowohl relationale als auch nicht-relationale Daten verarbeiten kann. Es ist bekannt für seine Erweiterbarkeit, Unterstützung von SQL-Standards und bietet fortschrittliche Funktionen wie komplexe Abfragen, Transaktionen und Datenintegrität.
PostgreSQL wird häufig in Unternehmen und Webanwendungen verwendet, da es eine hohe Zuverlässigkeit und Datensicherheit gewährleistet. Durch die Unterstützung zahlreicher Erweiterungen und Programmiersprachen ist es besonders flexibel und anpassbar für verschiedenste Anwendungsfälle.
Big Data und Datenplattformdatenbanken
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden können. Er ermöglicht es Unternehmen, strukturierte und unstrukturierte Daten für Analysen und maschinelles Lernen flexibel zu speichern und bei Bedarf zu verarbeiten.
Data Lakes unterstützen eine Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Transaktionsdaten, Sensorinformationen und soziale Medien, und bieten eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Datenanalyse. Sie ermöglichen es Nutzern, Daten erst bei der Auswertung zu strukturieren, was eine tiefere und umfassendere Analyse ermöglicht.
Delta Lake ist eine Open-Source-Speicher- und Verwaltungsschicht, die auf bestehenden Data Lakes aufsetzt, um die Zuverlässigkeit und Leistung von Datenanalysen zu verbessern. Es bietet Funktionen wie ACID-Transaktionen, Datenversionierung und inkrementelle Datenverarbeitung, wodurch Daten konsistent und zuverlässig bleiben.
Mit Delta Lake können Benutzer sowohl Batch- als auch Streaming-Daten nahtlos integrieren, was die Flexibilität und Effizienz von Datenpipelines erhöht. Dies hilft Unternehmen, genaue und aktuelle Analysen durchzuführen, ohne sich um die Dateninkonsistenzen zu sorgen, die häufig in herkömmlichen Data Lakes auftreten.
Ein Lakehouse kombiniert die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses, um sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten in einem einzigen System zu speichern und zu verarbeiten. Es ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren, indem es die Flexibilität von Data Lakes mit den Transaktions- und Managementfunktionen von Data Warehouses vereint.
Diese Architektur bietet einen einheitlichen Ansatz für Datenverarbeitung und -analyse, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Daten zwischen unterschiedlichen Systemen zu bewegen oder zu transformieren. Lakehouses verbessern die Datenverwaltung, -sicherheit und -abfrageleistung, was zu genaueren und schnelleren Analysen führt.