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Data Warehousing mit MS SQL Server

Ein leistungsfähiges Data Warehouse bildet das Rückgrat datengetriebener Unternehmen.
Es sammelt, strukturiert und historisiert Daten aus unterschiedlichen Quellen, damit diese für Analysen, Berichte und Entscheidungen jederzeit verfügbar sind.

Mit dem Microsoft SQL Server steht eine ausgereifte und zuverlässige Plattform zur Verfügung, die sich seit Jahren im Enterprise-Umfeld bewährt hat.
Kombiniert mit Microsoft Fabric entsteht daraus eine moderne, flexible und skalierbare Hybrid-Architektur, die das Beste aus beiden Welten vereint – stabile On-Premise-Datenhaltung und cloudbasierte Analyse- und Integrationsmöglichkeiten.

Unsere Lösungen auf Basis von SQL Server und Microsoft Fabric bieten eine zukunftssichere Datenplattform, die bestehende Systeme nahtlos einbindet und gleichzeitig den Weg in die Cloud ebnet.

Einsatzszenarien

  • Hybrid Data Warehouses mit SQL Server als Datenquelle und Fabric als Analyseplattform
  • Regulatorisches Reporting im Finanz- und Versicherungswesen
  • Data Marts für Fachbereiche mit Power BI als Frontend
  • Integrationsplattformen für operative Systeme und Cloud-Apps
  • Migration klassischer DWH-Systeme in die Microsoft-Fabric-Umgebung

Fähigkeiten

  • Relationales Data Warehousing mit hoher Performance und Transaktionssicherheit
  • Flexible Bereitstellung: on-premises, hybrid oder vollständig in Microsoft Fabric
  • Integration mit OneLake und Data Factory für zentrales Datenmanagement
  • Verknüpfung von SQL Server-Daten mit Fabric Lakehouses und Warehouses
  • Nutzung von T-SQL, Views und Stored Procedures für standardisierte Datenlogik
  • System-Versioning und Historisierung für revisionssichere Datenhaltung
  • Automatisierte ETL-Workflows mit SSIS, Data Factory oder Spark-Notebooks
  • Direkte Anbindung an Power BI für Berichte, Dashboards und Self-Service-Analysen
  • Sicherheits- und Zugriffsmanagement über Azure Active Directory

Leistungen

Wir begleiten Sie von der Konzeption bis zur produktiven Einführung – ob On-Premise, in der Cloud oder hybrid:

  • Architekturdesign und Datenmodellierung (Data Vault, Star Schema, Snowflake)
  • Modernisierung bestehender SQL-DWHs und Integration in Microsoft Fabric
  • Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen mit SSIS, Data Factory und Spark
  • Einrichtung von OneLake-Verbindungen und Fabric Warehouse-Schnittstellen
  • Performance-Tuning, Wartung und Automatisierung
  • Aufbau von Data Marts und semantischen Schichten für Power BI
  • Schulung und Coaching für Data Engineers und BI-Teams