SQL Konferenz 2018: Power BI und IoT

Von Echtzeit-Daten, wie sie meist im Streaming-Verfahren von IoT-Datenquellen geliefert werden, geht ein großer Reiz aus. Nichts ist schöner, als auf ein Browserfenster zu starren und zu sehen, wie sich der winzige Lieferwagen von allein Meter um Meter auf mein Haus zubewegt! Auch Dashboards, wo Liniengrafiken auf- und abwärts zucken, können uns stundenlang beschäftigen. Der technische Hintergrund dazu sind Power BI Streaming Datasets, deren Möglichkeiten wir uns in diesem demo-reichen Vortrag einmal ansehen werden. Was sind mögliche Visualisierungen, welche Datenquellen bieten sich an und welche Beschränkungen der Technologie gibt es?

SQL Konferenz 2018: Chaosbewältigung – SQL Server Migration und Konsolidierung

Jede neue SQL Server Version lädt zur Migration ein. Und wenn man schon einmal dabei ist, kann man ja auch gleich seinen Server-Zoo konsolidieren, was obendrein Lizenzkosten spart.
Das stellt die IT-Mannschaften nicht selten vor ungeahnte Herausforderungen: Da finden sich SQL Server in den Versionen 2000 bis 201x, Express bis Enterprise. Manche wissen nicht einmal, wieviele SQL Server es wo in ihrem Unternehmen überhaupt gibt. Schaut man genauer hin, dann variieren die Serverzeichensätze nicht minder, und wer die Abhängigkeiten der Server untereinander oder zu anderen Datenquellen untersucht, der ist geneigt, das Handtuch zu werfen. Doch hier hört das Chaos nicht auf, denn es gibt ja auch noch Anwendungen und deren Benutzer, die gerne – nach höchstens minimaler Ausfallzeit, versteht sich – wie gewohnt weiterarbeiten möchten bzw. sollen.
Hatte der Chef „Mal eben konsolidieren“ gesagt?

Dieser Vortrag zeigt auf, wie groß das Chaos tatsächlich werden kann und versucht gleichzeitig eine Anleitung zu dessen Bewältigung zu sein.

SQL Konferenz 2018: Managing your Data in a Secure and Compliant Manner

Azure SQL Database has been leading the industry with high-value, highly-differentiated security capabilities that allow anyone to implement an effective data protection strategy independent of their level of expertise, and make Azure SQL Database the most secure data platform in the cloud. With the latest version of our PaaS offering, customers can take advantage of an impressive set of new security and privacy capabilities that make securing Azure SQL Database easier than ever. In this presentation we will examine both internal service security as well as the most recent externally-facing security capabilities that together make up the security umbrella for Azure SQL Database and other managed data services such as SQL Data Warehouse or Azure Database for PostgreSQL, for example. We conclude by showing how our security investments align with the long-term vision for our managed database services.

SQL Konferenz 2018 – Time Intelligence in DAX and Power BI

Time Intelligence is probably the most interesting feature of any analytical solution. Computing Year-To-Date, Month-To-Date, Same-Period-Last-Year, is quite easy in DAX but, as soon as the customer requests for time intelligence require working days’ evaluation, complex and custom calendar shapes, seasonal pattern recognition, the DAX formulas start to be harder to write.
In this session, we are going to show how to compute classical time intelligence with the built-in DAX functions in Power BI. Then, we will show some more complex time intelligence formulas, which require thinking out of the box, using advanced data modeling and querying techniques to produce interesting and useful formulas.

SQL Konferenz 2018: Best Practices / Performance Tuning of U-SQL in Azure Data Lake

When processing TB and PB of data, running your Big Data queries at scale and having them perform at peak is essential.
In this session, we show you some state-of-the art tools on how to analyze U-SQL job performances and we discuss in-depth best practices on designing your data layout both for files and tables and writing performing and scalable queries using U-SQL. You will learn how to analyze performance and scale bottlenecks and will learn several tips on how to make your big data processing scripts both faster and scale better.

SQL Konferenz 2018 – Bring your code to explore the Azure Data Lake: Execute your .NET/Python/R code at scale with U-SQL

Big data processing increasingly needs to address not just querying big data but needs to apply domain specific algorithms to large amounts of data at scale. This ranges from developing and applying machine learning models to custom, domain specific processing of images, texts, etc. Often the domain experts and programmers have a favorite language that they use to implement their algorithms such as Python, R, C#, etc. Microsoft Azure Data Lake Analytics service is making it easy for customers to bring their domain expertise and their favorite languages to address their big data processing needs.
In this session, I will showcase how you can bring your Python, R, and .NET code and apply it at scale using U-SQL.