SQL Server BI
Bauen Sie auf Erfahrung: Microsoft SQL Server BI ist
DAS FUNDAMENT IHRER ANALYTICS-LÖSUNG
Microsoft SQL Server BI -
richtige Lösung für...
- Datenaufbereitung und -speicherung
- Entwicklung und Bereitstellung komplexer tabellarischer und multidimensionaler Modelle
- Unternehmensweites Standardreporting
- Transparente Integration von Big Data und modernen Analytics in DWH-Umgebungen
Unsere Expertise mit Microsoft BI-Software:
Treibende Kraft im Analytics-Markt
WAS FÜR MICROSOFT SPRICHT
Microsoft wurde im „Gartner 2020 Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms“ zum 13. Mal als führend anerkannt
Mit Microsoft SQL Server BI entscheiden Sie sich für eine BI-Lösung, die klassisches DWH und BI mit modernen Ansätzen wie Big Data Analytics und Self-Service BI nahtlos verbindet. Durch die enge Integration mit Power BI, Hadoop und Spark können Sie beliebige Daten schnell untersuchen, integrieren und Ihren Anwendern für eigene Analysen zur Verfügung stellen. Nutzen Sie SQL Server BI auf Ihren eigenen Rechnern on-premise, in einer Cloud oder in einem hybriden Szenario.
Wir setzen SQL Server BI bereits erfolgreich für folgende Aufgaben ein:
SQL Server BI ist für viele Kunden eine kostengünstige und technisch aktuelle Alternative zu ihrer bestehenden DWH-Lösung
Viele Initiativen zur Analytics-Modernisierung haben eine parallele Analytics-Welt mit Tools wie Hadoop, Spark, R und Python neben dem DWH geschaffen. Diese Silobildung führt zu Ineffizienzen und unnötigen Abstimmungen. SQL Server BI integriert diese Welten und sorgt für einheitliche Zugriffspfade aus allen Technologien.
Durch die flexiblen Einsatzmöglichkeiten und die Entscheidungsfreiheit bzgl. Sprachen und Umgebungen eignet sich SQL Server BI als Mittel der Wahl für schrittweise Migrationen. Vermeiden Sie das Big-Bang-Risiko und migrieren Sie schrittweise mit der Möglichkeit, Entscheidungen im Projektverlauf zu ändern. Build once – run anywhere.
Was macht Microsoft Server SQL BI
FÜR UNSERE KUNDEN ATTRAKTIV?
- Skalierbare Datenhaltung mit Kubernetes in der Cloud oder on-premise auf Windows und Linux
- Schnellere Abfragen durch In-Memory-Technologien
- Nahtlose Ergänzung durch Big-Data-Speicher in Hadoop und Analytics in Apache Spark
- Mächtige Datenaufbereitung mit den Integration Services
- Data Management-Unterstützung durch Master Data Services und Data Quality Services
- Transparente Abfrage aller Daten über ein SQL mit Polybase ohne vorherigen Transport
- Komplexe tabellarische und multidimensionale Fachmodelle mit Analytical Services
- Enterprise-Reporting und Visualisierung mit Reporting Services
- Enge Integration mit Power BI für Self-Service Analytics, z.B. über den Power BI Report Server
- Zugriff über viele Sprachen und Open-Source-Umgebungen
- Nutzung von vorhandenem Entwicklungs- und Betriebs-Know-how
- Hybride Lösungen für operationale und analytische Last
Christoph Schmid
Senior Manager
Analytics & Insights
christoph.schmid@isr.de
+49(0)151 422 05 418
