Wir werden gemeinsam einen intensiven Blick auf die diversen Ankündigungen für den SQL Server 2019 werfen und dabei diskutieren, warum dieses Release vielleicht das Wichtigste seit 2005 wird.

Und, wenn wir schon dabei sind, können wir wieder mal eine Runde „Bring your own problem!“ machen. Also, Ihr seid herzlich eingeladen Eure SQL Server Herausforderungen mitzubringen, vielleicht auch zu demonstrieren und wir werden in der Runde hoffentlich einen Lösungsansatz erarbeiten können.

Grundlagen von Biml, Essentielle Biml Tags und Attribute in XML, Integration von Biml mit BimlScript zur Erstellung von dynamischem Biml, Grundlagen von Metadaten-Konstrukten für SSIS mit Biml

Der Vortrag zeigt nach einem allgemeinen Überblick zur ADF die Möglichkeiten Daten mit visueller Unterstützung über Data Flows gezielt zu transformieren und natürlich was technisch dahintersteckt.

Mit dem SQL Server 2019 bringt Microsoft in Form der Big Data Clusters neue Features für Daten Virtualisierung, Data Mart Scale-Out sowie Big Data Analysen. Und all das on prem.

Was bedeutet das konkret? Kein SSIS mehr weil alles virtuell wird? Keine Cloud mehr weil wieder alles on prem läuft? Wir schauen uns an, wie man die neuen Features installiert und nutzt, welchen Mehrwert sie bieten und wo man vielleicht dennoch mit anderen Funktionen besser aufgehoben ist.

Wie kann die KI meine BI Anwendung intelligenter machen? Alle reden aktuelle von KI aber was kann man heute schon damit anfangen? Derzeit gibt es Tools wie die Cognitive Services, Azure ML oder Azure Bot Framework, diese können bei dem klassischen ETL Prozess helfen Daten aufzubereiten oder anzureichern. Beispiele dafür sind die Analyse großer Datenströme aus dem Bereich IoT, wie kann ich meine Bedarfsplanung eines Callcenters verbessen oder die Analyse von Social Media hinsichtlich von Trends.

Hat man seine BI Anwendung schon in der Cloud wären Azure Data Factory, Logic App oder Azure Stream Analytics die richtigen Komponenten für eine Erweiterung durch die KI.

You are already using a BI solution and are interested in moving into the cloud? Or a BI solution is on your roadmap and you are not sure if cloud or on-prem is the right strategy for you? Then choose this session to gather new ideas and real-life experiences.

We will cover possibilities and challenges of the following topics:

• Overview of the current services in Azure and why you might need to rethink your solution
• ETL in Azure with Azure Data Factory, Logic Apps, Stream Analytics and Data Gateway for on-prem data sources
• Data Warehouse in Azure MPP, Polybase and the Analysis Services
• Data Mining / AI with Cognitive Services and Azure ML
• Reporting in Azure with Power BI + Reporting Services
• Look into possibilities for maintenance and automation

Der Vortrag ist auf Deutsch.

Kostenlose Abendveranstaltung, alle Mitglieder und Interessenten sind hierzu herzlich eingeladen.

Power BI ist laut Gartner das Top Produkt im Bereich Self Service BI. Viele Use Cases sind mit den Visualisierungsmöglichkeiten, die Power BI bietet, sehr gut realisierbar – auch für den einfacher User. Zur Erweiterung kann man auch den Marketplace nutzen, der einige interessante Visualisierungen bietet. Wenn aber dies nicht ausreicht, baut man selbst. Dazu bietet Power BI eine R und eine Python Visualisierungsschnittstelle, mit der man sowohl Daten bearbeiten (Stichwort Forecasting oder Machine Learning Algorithmen), als auch die Visualisierung nach eigenem Belieben erstellen kann.

Ziel der Präsentation ist es zu zeigen, welche Möglichkeiten existieren, aber auch welche Beschränkungen Microsoft setzt.

Innerhalb der Office 365 / Power Bi Plattform sind nun auch die paginierten Berichte, die wir klassisch aus Reporting Services kennen, angekommen. Dieser Vortrag gibt einen Überblick in welche Richtungen die Berichtsarten verwendet werden, wie der aktuelle Zustand von Reporting Servicers in der Cloud ist, und was dies auch für Vorteile sowie Nachteile mit sich bringen kann.

In dieser Session (Level 300) gehen wir der Frage nach welchen Einfluss das Transaktionsprotokoll auf die Performance des SQL Servers hat.
Wir werden uns ansehen, welche Operationen SQL Server protokolliert und vergleichen dabei die Wiederherstellungsmodelle im Hinblick auf deren Performance.
In dem Zusammenhang werden wir uns auch mit bulk logged operations und ggf. delayed durability beschäftigen.

Was kann SQL Server zum Datenschutz beitragen?

Vieles! Alleine zur geforderten Sicherheit bei der Verarbeitung personenbezogener Daten bietet SQL Server eine Vielzahl an Möglichkeiten und Funktionen. Ob nun Verschlüsselung, Integrität und Vertraulichkeit, Verfügbarkeit, Belastbarkeit, schnelle Wiederherstellbarkeit wie auch das Prüfen der Wirksamkeit getroffener Maßnahmen – der DBA wird sich in diesen Themen schnell wiederfinden.

Das ist aber noch nicht alles. Auch zur Umsetzung von Löschkonzepten, Datenübertragbarkeit und Auskunftspflichten sowie zur Klassifizierung der Daten gibt es entsprechende Möglichkeiten im Funktionsumfang von SQL Server.

Analysis Services hat uns seit der ersten Version in SQL Server 7.0 schon auf eine beachtliche Reise mitgenommen. Und dennoch scheinen wir nicht am Ende angekommen zu sein. Wie gestaltet sich der Weg in die Cloud, was sind die neuesten Entwicklungen und was passiert eigentlich mit dem Multidimensionalen Ansatz?

Diesen und weitere Fragen wollen wir uns nach einem kurzen Rückblick auf den bisherigen gemeinsamen Weg widmen.

Und neben ein bisschen Theorie und Diskussionen über die strategische Ausrichtung erwarten euch Demos zu einigen der neuen spannenden Features.

Common Data Model und Common Data Services sind bereits seit einiger Zeit da, besonders wenn Sie sich im MS Dynamics Bereich bewegen. Aber mit der neuen Initiative von Adobe, Microsoft und SAP und der Integration in Dataflows für Power BI wird dies eine massive Marktveränderungen sein, da wir Daten erhalten, die im Azure Data Lake mit den dazugehörigen Metadaten gespeichert werden.

Diese Session führt Sie in dieses Thema ein, gibt Beispiele für die Verwendung in PBI, PowerApps und Azure Data Lake etc. Wir beschreiben auch, wie sich dadurch Elemente Ihrer Data Governance (Stammdaten, Metadaten, Datenqualität) ändern werden.

Continuous Intelligence vereint die Begriffe
Continuous Integration und Business Intelligence.

Unser Ziel ist es, Prozesse zu definieren und umzusetzen, mit denen die Umsetzung und Auslieferung von BI Lösungen so flexibel und einfach wie möglich wird. Bis heute gibt es wenig bis keine Unterstützung für CI Prozesse in BI Projekten, aber in den letzten Jahren änderte sich die Wahrnehmung des Themas stark und die Art über das Thema zu denken wandelte sich auch in der BI-Welt. Last uns gemeinsam die Vorteile von CI für BI diskutieren und die Probleme und Herausforderungen bei der Umsetzung solcher Prozesse speziell für Analysis Services beleuchten.

In dieser Session werden wir uns mit einem einführenden Beispiel (RLS) in Power BI beschäftigen und zwar dem Import von Daten aus dem WWW, Aufbereitung der Daten in PowerBI sowieso der Visualisierung.

Zudem besprechen wir, wie man in Power BI die Daten online verarbeiten und grafisch visualisieren kann.

Microsoft SQL Server ist eine komplexe Software, die tägliche Herausforderungen an den DBA stellt. In diesem Workshop werden bis zu 10 verschiedene Szenarien aus dem alltäglichen Arbeitsablauf gezeigt, mit denen eine DBA konfrontiert wird. Dieser sehr stark Demo- und Hands-On basierte Workshop stellt die Szenarien in einem Lab dar. Der Workshop vermittelt die didaktische Herangehensweise zur Lösung von Problemen. Nach einer kurzen theoretischen Einleitung wird das Szenario auf dem lokalen Server nachgestellt und die notwendigen Schritte erläutert, um das Problem einzugrenzen, zu analysieren und zu lösen.

Unter dem Codenamen „Kusto“ entwickelt und bekannt, hat sich Microsoft hier für seine internen Zwecke ein echtes Schmuckstück entwickelt, das die ideale Speicher-und Auswertungsplattform für Massendaten, unter anderem aus IoT-Lösungen, sein kann. Und deshalb kann man es jetzt auch direkt in seinen Projekten nutzen! Wir sehen uns dieses Werkzeug einmal gemeinsam an und erkennen, wie angenehm es sich mit einer Software arbeitet, die genau für ihren Zweck passgenau gebaut wurde. Mit Live-Coding in der eigenen Abfragesprache „KQL“!

Es wird in Zukunft nicht darum gehen, statt relationaler Datenbanken nur noch Big Data Datenbanken einzusetzen, sondern Daten zwischen diesen beiden Welten auszutauschen. Für die Administratoren und Nutzer der relationalen Datenbanken MS SQL Server und Oracle soll der Vortrag daher kurz einen Einblick in Datenhaltung mit Big Data Technologien bieten. Anschließend stellen wir den Zugriff auf die Big Data Daten sowohl mit Oracle als auch dem MS SQL Server dar.

Bitte achtet auf die Anfangszeit 18:oo und die location !
dieses mal sind wir bei der ORDIX AG in Wiesbaden zu Gast !!

Microsoft hat In-Memory OLTP mit der SQL Server Version 2014 eingeführt und versprochen, dass Abfragen bis zu 100-mal schneller ausgeführt werden. In dieser Session werden wir die Einschränkungen der traditionellen festplattenbasierten Speicher-Engine untersuchen und der Frage nachgehen, warum die In-Memory-Technologie das Potential hat erheblich schneller zu sein. Wir werden zudem klären, welche Szenarien die Migration nach In-Memory OLTP rechtfertigen und welche Schwierigkeiten damit verbunden sind.

SQL Server Integration Services und Microsoft Data Quality Services waren lange Zeit reine On-Premis Produkte. Seit über 1 Jahr hat Microsoft mit der SSIS-IR nun jedoch auch eine Runtime in der Azure Data Factory, mit der SSIS Pakete in der Cloud ausgeführt werden können. In dieser Session stellt Tillmann die ADF SSIS-IR vor und zeigt, wie eine entsprechende Intagrtion Runtime in Azure erstellt werden kann, wie Pakete ausgeführt und deployed werden und auf welche Besonderheiten bei dem Betrieb einer SSIS-IR geachtet werden müssen.

Die Data Quality Services selber existieren nach wie vor nicht in Azure. Jedoch hat Tillmann mit HEDDA.IO ein eigenes Produk im Gepäck, welches eine vollständige Migration von DQS in die Cloud ermöglicht. Neben einem Funktionalen Vergleich beider Produkte, zeigt Tillmann, wie HEDDA.IO in der SSIS-IR eingesetzt werden kann und somit auch SSIS Pakete mit DQS nach Azure migriert werden können.

Wait Statistics Teil 2

In diesem Vortrag (Level 300-400) wiederholen wir kurz die grundlegenden Überlegungen zu den Wartestatistiken im SQL Server.

Diese Erkenntnisse werden wir nutzen, um Performanceprobleme an praxisorientierten Beispielen aufzuzeigen und Möglichkeiten zur Performanceoptimierung zu finden.

Auch werden wir uns neben vielen anderen Wartetypen auch mit dem viel diskutierten Wartetyp CXPacket und deren Abhängigkeit zu Cost Threshold For Parallelism, Maximum Degree of Parallelism und Threadpool Starvation widmen.