PERFORMANCEMONITORING IM SPITAL Durch ein Managementinformationssystem (MIS) basierend auf Qlik Sense und SAP setzt das UKBB auf eine datengetriebene Spitalführung.
Mehr Effizienz und Struktur Die JURA Materials-Gruppe realisiert mit iVIEW effiziente ETL-Strecke zwischen SAP FICO und Qlik
PERFORMANCEMONITORING IM SPITAL Durch ein Managementinformationssystem (MIS) basierend auf Qlik Sense und SAP setzt das UKBB auf eine datengetriebene Spitalführung.
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Microsoft Azure Data Factory Microsoft Azure Data Factory (ADF) ist eine Cloud-basierte Plattform für die automatisierte Datenintegration und -transformation. Der serverlose ETL- und Datenintegrationsdienst ermöglicht es Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zu sammeln und zu integrieren, um sie Business Intelligence (BI)-Anwendungen für Analysen und datengetriebene Entscheidungen bereitzustellen. Vorteile von Azure Data Factory für Ihr Unternehmen Automatisierte Datenintegration: Mit ADF können Unternehmen die Datenintegration und -bereitstellung automatisieren, ohne umfassend in Hard- und Software investieren zu müssen. Zeit- und Kostenersparnis: Durch die automatisierte Ausführung und Verwaltung von Datenintegrationsprozessen lassen sich Zeit und Kosten einsparen. Bessere Datenqualität: Die zentralisierte Datenverwaltung gewährleistet eine höhere Datenqualität und -konsistenz. Skalierbarkeit und Flexibilität: Azure Data Factory ist frei skalierbar und kann flexibel an die Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden, unabhängig von der Größe oder dem Umfang des Datenvolumens. Self-Service Business Intelligence (BI): ADF unterstützt Self-Service BI, indem es ermöglicht, Daten schnell und einfach aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu bereinigen und zu transformieren, um sie in BI-Tools wie Power BI oder Azure Analysis Services zu nutzen. Produktmerkmale von Azure Data Factory Integrierte Konnektoren Azure Data Factory bietet über 90 integrierte Konnektoren, mit denen Daten problemlos und automatisiert aus Datenbanken, Cloud-Diensten und Dateisystemen erfasst sowie in Datenspeichern und Data Lakes organisiert werden können. Zu den unterstützten Konnektoren gehören Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Amazon S3, Google BigQuery, Salesforce, Oracle Database, SAP HANA, MySQL und viele weitere. Echtzeit-Datenverarbeitung Azure Data Factory ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und Analyse von Daten in der Cloud oder auf Edge-Geräten – zum Beispiel für die IoT-Datenverarbeitung, Social Media-Analysen oder die Echtzeit-Überwachung von Daten. Datenpipelines Mit einem intuitiven Benutzerinterface können Sie Datenpipelines erstellen, orchestrieren, überwachen und verwalten. Überwachen Sie Aktivitätsausführungen visuell und erhalten Sie proaktive Benachrichtigungen, wenn Probleme bei Down- oder Upstreams auftreten. Für den schnellen Einstieg stehen vordefinierte Azure Data Factory-Pipelines zur Verfügung. Diese Vorlagen verringern den Entwicklungsaufwand für das Erstellen von Datenintegrationsprojekten und verbessern dadurch die Produktivität der Entwickler. SSIS Cloud Migration Mit Microsoft Azure Data Factory lassen sich Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) in die Cloud zu migrieren. Unternehmen können ihre vorhandenen SSIS-Pakete und -Projekte nahtlos in Azure Data Factory integrieren und von den Vorteilen der Cloud wie zum Beispiel einer höheren Skalierbarkeit und mehr Kosteneffizienz profitieren. Der benutzerfreundliche SSIS-Paket-Assistent ermöglicht den einfachen Import von SSIS-Projekten in Azure Data Factory und die automatische Übernahme von Einstellungen und Konfigurationen. Zudem lassen sich SSIS-Pakete in Echtzeit überwachen, um Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Integration mit Azure Diensten Azure Data Factory lässt sich mit einer Vielzahl von anderen Azure-Diensten integrieren, um eine umfassende Datenintegrationslösung zu schaffen. Dazu gehören Azure Synapse Analytics für die Extraktion und das Laden von Daten in Cloud Data Warehouses. Azure Blob Storage zum Speichern von Rohdaten oder Daten, die für den ETL-Prozess verwendet werden. Azure Cosmos DB für die Integration von NoSQL-Datenquellen. Azure Databricks für die Verarbeitung von Daten mit Apache Spark. Azure Functions für die Erstellung von benutzerdefinierten Trigger- oder Aktionsfunktionen, die im ETL-Prozess ausgeführt werden können. Azure HDInsight für die Verarbeitung von Big Data mit Hadoop-Clustern. Azure Data Lake Storage für die Verarbeitung von großen Datenmengen und das Speichern von Zwischenergebnissen. Azure SQL Database für die Extraktion und das Laden von Daten in relationale Datenbanken. On-Demand Webinar Azure Data Factory Data Warehouse mit MS Azure Data Factory – oder doch eine On-Premise Lösung? In diesem Webinar zeigen wir Ihnen eine Cloud-basierte Data Warehouse Lösung mit Microsoft Azure Data Factory. Anhand eines Anwendungsfalles zeigen wir Ihnen die Vorteile, die Flexibilität und die möglichen Kosten auf. On-Demand Webinar: Data Warehouse mit MS Azure Data Factory Mehr zu Microsoft Data Factory