SQL Server Integration Services (SSIS) ist ein Microsoft-Tool zur Entwicklung von ETL-Prozessen für die Datenintegration. Es ist der Nachfolger der Data Transformation Services.

Logo SSIS

Dank seiner Fähigkeit zur Bewältigung eines breiten Spektrums an Datenintegrationsaufgaben bietet SSIS eine effiziente und flexible Methode für die Implementierung von ETL-Lösungen (Extract, Transform & Load) für die gängigsten Data Warehousing-Szenarien.

Das Erstellen und Bereitstellen von SSIS-Projekten wird mittels MS Visual Studio und der Erweiterung «Integration Services» angeboten.

SSIS Architektur

 

DATENEXTRAKTION VON EINEM BREITEN SPEKTRUM VON DATENQUELLEN

Daten werden heutzutage an vielen verschiedenen Orten und in vielen verschiedenen Formaten gespeichert. Um eine schnelle und effiziente Datenintegrationslösung zu erhalten, benötigen Benutzer ein Tool, das Daten von all diesen verschiedenen Quellen extrahieren und in ein gewünschtes Repository (Data Warehouse, Data Mart, Hub usw.) laden kann.

SSIS ist mit vielen verschiedenen Datenquellsystemen kompatibel. Nachstehend sind mehrere bekannte Beispiele solcher Datenquellen aufgelistet:

  • Text- oder XML-Dateien, Excel-Arbeitsmappen
  • Relationale Datenbanken wie SQL Server, Oracle, Sybase, MySQL, PostgreSQL
  • On-Premises- oder Cloud-Anwendungssysteme wie SAP, Hyperion, Salesforce und Mailchimp
  • Protokolle und Warteschlangen-Systeme wie HTTP/HTTPs (Web Service Task), MSMQ (Message Queue Task) 

DATEN UMWANDELN UND ANPASSEN MIT SSIS

  • Die Datenaufbereitung ist einer der wichtigsten Schritte von BI-Lösungen, da Daten nicht immer in der jeweils besten Version oder in der für die geschäftlichen Anforderungen besten Weise erhoben und gespeichert werden. Damit Geschäftskunden für ihre Anforderungen aussagekräftige Informationen aus Daten gewinnen können, ist eine Umwandlung der Daten erforderlich.

    SSIS ermöglicht ein Vielzahl an Möglichkeiten für die Datenumwandlung, darunter bspw. Datenaggregation, Umwandlung von Dateityp, Sortierung, Erstellen abgeleiteter Spalten, Zusammenfassung von Tabellen, Recherche, pivotierte/nicht pivotierte Spalten u.v.m.

  • SSIS Transformationen

Beispiel SSIS Data Flow

SSIS Data Flow

AUTOMATISIERUNG

Geschäftskunden benötigen aktuellen Daten; SSIS kann diese Herausforderung durch planmäßige ETL-Aufgaben in SQL Server bewältigen, und die SQL Server-Datenbanken ohne Eingreifen durch Benutzer auf dem aktuellen Stand halten. Hierzu ist es lediglich erforderlich, die geplanten Aufgaben durch Integration Services-Kataloge einzurichten. Dadurch wird eine Verbindung zu SSIS-Paketen hergestellt und die Aufgaben werden dann an den festgelegten Tagen und/oder Uhrzeiten durchgeführt. Aufgaben können je nach Häufigkeit täglich, wöchentlich und monatlich terminiert werden. Es können auch automatische Benachrichtigungen bei Erfolg oder Misserfolg eingestellt werden.

SSIS UND AZURE CLOUD-INTEGRATION

In vielen Fällen ist für die Zukunft eine Migration von Daten in Azure Cloud geplant. Jetzt können SSIS-Projekte und -Pakete mit bekannten Tools wie SQL Server Management Studio (SSMS) auf Azure SQL Database oder SQL Managed Instance bereitgestellt, ausgeführt und verwaltet werden.

Azure Integration

 

Alternativ kann eine hybride ETL-Lösung verwendet werden, wie in dem nachstehenden Beispiel von Microsoft zu sehen ist:

Microsoft SSIS - Hybrid Solution

 

SSIS in Azure Data Factory

Microsoft Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Datenaustauschdienst, der es ermöglicht, Datenpipelines zu erstellen, zu planen und zu verwalten, die Daten bewegen und transformieren.

Azure Data Factory kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und die Daten mithilfe verschiedener Datenverarbeitungsdienste transformieren.

SSIS-Pakete können in Azure bereitgestellt und innerhalb einer Azure Data Factory-Pipeline ausgeführt werden, sodass Sie Ihre vorhandenen SSIS-Investitionen nutzen und die Skalierbarkeit und Flexibilität von Azure nutzen können. Diese Integration bietet eine nahtlose Möglichkeit, Daten zwischen lokalen und cloudbasierten Systemen zu verschieben und ermöglicht die Nutzung des gesamten Spektrums an Datenverarbeitungsdiensten, die in Azure verfügbar sind.

Zusammenfassend bietet die Integration von Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) in Microsoft Azure Data Factory eine leistungsstarke und flexible Plattform für die Datenintegration und Transformation, die es ermöglicht, Ihre vorhandenen SSIS-Investitionen zu nutzen und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Flexibilität von Azure zu nutzen.

Webinar: Data Warehouse mit MS Azure Data Factory

DATENANALYSE MIT QLIK UND POWER BI

Nachdem die Daten von verschiedenen Quellen integriert, bereinigt und aufbereitet wurden sowie in einem SSIS-unterstützen Data Warehouse nach den jeweiligen geschäftlichen Anforderungen strukturiert wurden, können sie mit Qlik oder Power BI verbunden werden. Einwandfrei aufbereitete Daten in einem einwandfrei strukturierten Data Warehouse können mit diesen Tools mühelos zu leistungsstarken BI-Lösungen führen, da die richtigen Benutzer rechtzeitig die richtigen Daten erhalten.

Qlik oder Power BI

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