MS SQL Server Integration Services (SSIS)

SQL Server Integration Services (SSIS) zählt seit vielen Jahren zu den robustesten und flexibelsten ETL-Plattformen für Unternehmen, die Daten konsolidieren, transformieren und in Data-Warehouse- oder Reporting-Prozesse integrieren wollen. Viele Organisationen – insbesondere Banken, Versicherungen und Industrieunternehmen – betreiben umfangreiche, gewachsene SSIS-Landschaften, die täglich mehrere Millionen Datensätze verarbeiten.

Obwohl Microsoft Fabric heute eine moderne Cloud-Plattform für Datenintegration und Analytics bietet, bleibt SSIS ein wichtiger Baustein für Unternehmen, die On-Premises-Systeme weiter betreiben oder einen schrittweisen Umstieg in die Cloud planen. Wir begleiten beide Szenarien: Die professionelle Weiterentwicklung bestehender SSIS-Lösungen sowie die Migration zu Fabric Data Factory oder Python/Spark-basierten Pipelines.

MS SQL Server Integration Services - Toolbox

SSIS-Übersicht

Mit SSIS können Sie serverseitige Lösungen für Datenintegration und Datentransformation. Dabei gibt es Werkzeuge, um einen ganzen Workflow für Datenintegration grafisch zu konfigurieren, diese modular zu gestalten und dann auf einem Windows Server bereitzustellen. Diese ETL (Extraktion, Transformation, Laden) Pakete können Sie dann typischerweise in Datenbank-Jobs zeitgesteuert ablaufen lassen. Zusätzlich ist es auch möglich, ETL-Pakete  in den Integration Services über die Kommandozeile oder auch Web Services zu nutzen.

Plattform für klassische ETL-Prozesse

  • Extraktion, Transformation und Laden (ETL) in hoher Performance
  • Verarbeitung großer Datenmengen – stabil, planbar und reproduzierbar
  • Parallele Verarbeitung mit Containern und Data Flow Tasks

Breite Konnektivität

  • SQL Server, Oracle, DB2, SAP, ODBC, Flat Files
  • Excel, CSV, XML, JSON
  • Webservices, REST-APIs (über Erweiterungen)
  • Integration mit MSMQ und anderen Legacy-Technologien
Integration Services-Projekte

Grafische Entwicklung im Visual Studio

  • Intuitive Drag-&-Drop-Oberfläche
  • Geringer Programmieraufwand für Standardtransformationen
  • Wiederverwendbare Workflows mit Control Flow, Looping, Event-Handling

Erweiterbarkeit & Automatisierung

  • Skriptkomponenten (C# / VB)
  • Custom Tasks und .NET-Integration
  • Planung über SQL Server Agent
  • Logging, Fehlerbehandlung, Checkpoints

Hybrid- und Migrationsfähigkeit

  • SSIS-Projekte können als Ausgangspunkt für Cloud-Migrationen dienen
  • Teile der Prozesse lassen sich in Fabric Data Factory oder Spark überführen
  • Co-Existenz von On-Prem ETL und Cloud-Pipelines

Services

Wir unterstützen Organisationen strategisch und operativ – vom Betrieb bestehender SSIS-Pakete bis zur Modernisierung in Richtung Microsoft Fabric.

Analyse & Architektur

  • Bestandsaufnahme vorhandener SSIS-Landschaften
  • Bewertung von Abläufen, Performance und Wartbarkeit
  • Identifikation von Optimierungspotenzialen
  • Planung hybrider Architekturen (On-Prem + Fabric)
  • In unseren Seminaren vermitteln wir Ihnen dieses Wissen, während unsere Integration Services-Seminare nur diese Plattform für Datenintegration behandeln.

Entwicklung

  • Implementierung neuer ETL-Strecken
  • Erweiterung und Refactoring bestehender Pakete
  • Entwicklung komplexer Data Flow Tasks und Skriptkomponenten
  • Integration strukturierter und unstrukturierter Daten

Wartung & Betrieb

  • Überwachung und Fehlerbehebung
  • Log- und Performance-Analyse
  • Stabilisierung von kritischen Nightly-Batches
  • Dokumentation und Versionsverwaltung

Schulungen & Coaching

  • SSIS-Entwicklertraining (Einsteiger bis Fortgeschritten)
  • Workshops für Betrieb & Monitoring
  • Einführung in moderne ETL-/ELT-Entwicklung in Microsoft Fabric
  • Begleitung gemischter Teams während der Transformationsphase

Migration nach Microsoft Fabric

  • Analyse der SSIS-Pakete hinsichtlich Cloud-Kompatibilität
  • Mapping der SSIS-Funktionalität auf Fabric Data Factory Pipelines
  • Vergleich: SSIS-Transformationen vs. Spark-Transformationen
  • Schrittweise Modernisierung ohne Big Bang
  • Migration von SQL Server Data Warehouse zu Fabric Warehouse oder Lakehouse
  • Aufbau neuer Pipelines auf Fabric mit Python, Spark oder Data Factory