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The leading BI-Plattform

Technologie Plattformen für jeden Einsatzzweck

[Translate to English:] Das weltweit tätige Unternehmen Microsoft hat sich Ende der 90er Jahre verstärkt mit dem Thema Business Intelligence beschäftigt, als in der Software-Version 7.0 des SQL Servers erstmals die Möglichkeit bestand, multidimensionale Datenmodelle zu generieren. Seit dieser Zeit wurde das Angebot zu Microsoft Business Intelligence schrittweise um weitere Komponenten für Reporting und Berichtswesen, Data Mining, Dashboard Data Quality Services bzw. Metadaten-Management (MDM), Hadoop und Advanced Analytics erweitert.

 

Heute bildet das Angebot von Microsoft die führende Technologie-Plattform für Business Intelligence, was sich unter anderem im „Magic Quadrant“ von Gartner, einem führenden IT-Analysten, zeigt.

 

Zuletzt im Februar 2016 wurde Microsoft von Gartner als Leader im Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms positioniert.

 

Business Intelligence mit Microsoft, das sind mehrere Produkte auf einer Technologie Plattform, in denen die gesamte Funktionalität für Data Warehouse, Reporting und Analyse enthalten ist.

Idealized structure of a business intelligence architecture with Microsoft

In a typical best-practice business intelligence architecture shown below, data from source systems (shown on the lower left) is loaded via an ETL process that has been configured to meet the data requirements for the system.  The "E" in ETL stands for extraction.  The T stands for transformation.  In the transformation step, data can be re-arranged from a format suited to transaction processing and multiple data sources to one better suited for reporting from a centralized source. A compelling aspect of many business intelligence projects is the ability to deliver information from a "single point of truth".  The L in ETL stands then for the loading process, where data is moved into a data warehouse (represented by the large cylinder on the lower left side of the diagram).  Like many transactional sources, a data warehouse is based on a relational database architecture, as developed by the British mathematician and database theorist Edgar F. Codd.  This architecture is well suited for storing large volumes of measures and attribute data.  Like an accounting system, in which every entry line is written under the previous one, these relational databases store the data in rows and columns.  The construction of the data warehouse structures follows the methodology of Ralph Kimball, one of the best known data warehouse architects, worldwide.  This methodology, also known as 'dimensional modelling' has become the de facto standard in data wareouse design.  The multidimensional databases (represented by a cube in the diagram)  were also developed by the mathematician EF Codd.  This layer is implemented as an OLAP (On Line Analytical Processing) database.

[Translate to English:] Services als Schlüsselkomponenten für Microsoft Business Intelligence im SQL Server

[Translate to English:] Der neue SQL Server 2016 bietet eine Reihe von Neuerungen, welche den SQL Server 2016 als Business Intelligence Plattform noch leistungsfähiger machen. Das sind insbesondere Features, die für „deeper insights across data“ sorgen, wie zum Beispiel Polybase für die Abfrage von relationalen Daten und Hadoop-Daten über T-SQL oder die Integration von „R“, einer Sprache für Statistik-Abfragen.

 

Microsoft Business Intelligence bündelt die Fähigkeiten mit dem Datenbank-Server „SQL Server“ in drei grundlegenden „Services“:

 

  • Integration Services bzw. SQL Server Integration Services (kurz: SSIS) ist die Komponente für die Extraktion, die Transformation und zum Laden (ETL) von Daten bzw. zum Anbinden des SQL Server an verschiedenste Datenquellen.
  • Analysis Services bzw. SQL Server Analysis Services (kurz: SSAS) ist die Komponente, durch die multidimensionale Datenbanken – oft auch als „OLAP-Würfel“ bezeichnet bzw. nun auch hochperformante „In-Memory“ Datenmodelle – aufgebaut werden.
  • Reporting Services bzw. SQL Server Reporting Services (kurz: SSRS), damit werden Standardberichte erzeugt und einem breiten Anwenderkreis zur Verfügung gestellt.

Business Intelligence Delivered - SQL

Microsoft's new SQL Server 2012 offers a number of improvements, which make this version of SQL Servers even more efficient as a business intelligence platform.  Microsoft combines the business intelligence capabilities of three basic "services" with with the SQL Server database engine. These include:

  • Integration Services
    Provides extraction, transformation and loading (ETL), capabilities that enable building a BI application with data from different source systems such as SAP ERP, Oracle databases and other sources.

  • Reporting Services
    A highly functional product for the creation of standard reports that are printed or delivered via a web browsers typically to a large number of users.

  • Analysis Services
    The "OLAP" (online analytical processing) component of SQL Server, the centerpiece of Microsoft BI. Provides for the organization and presentation of multidimensional data.

[Translate to English:] Webinare zu Microsoft Business Intelligence

Derzeit keine Webinare zum Thema vorhanden.

[Translate to English:] Idealtypischer Aufbau einer Microsoft Business Intelligence Architektur

[Translate to English:] In einer idealtypischen Microsoft Business Intelligence Architektur werden aus den Vorsystemen – in der Zeichnung links unten als kleine Tonnen skizziert – durch einen ETL-Prozess die relevanten Daten abgezogen. Dafür steht das E von ETL, die Extraktion. Das T steht für Transformation. In diesem Schritt werden die Daten aus den unterschiedlichsten Vorsystemen in eine vergleichbare Form gebracht. Ein zwingender und im Business Intelligence Projekt sehr wichtiger Schritt, denn nur so ist der spätere „Single Point of Truth“ zu realisieren. Das L in ETL steht dann für den Ladeprozess in ein sogenanntes Data Warehouse, welches im Bild als große Tonne dargestellt ist.

[Translate to English:] Microsoft Business Intelligence Architektur
[Translate to English:] Microsoft Business Intelligence Architektur

[Translate to English:] Microsoft Business Intelligence Architektur

The memory blocks in the diagram represent the now well-established in-memory technology. Its two most prominent features are:

  • The enormous speed at which data can be not only read but also calculated, analyzed and written.
  • The extremely high compression of the data in memory. The compression factor between the "relational" data base and the "in-memory" data at an average of 1:10. That is 10 terabytes of data in the relational in-memory database consume just one terabyte.

Today, the in-memory technology is an integral part of the Microsoft SQL Server, and the system architect can choose the best technology for each of the planned system.

From many did not notice, Microsoft Excel has the "guerrilla solution for the department" has become one of the most powerful front-ends in the BI environment at all. Today, Excel 2010, addressed both in a position to access relational and multidimensional databases, as well as the in-memory technology. So to sum it the perfect "self-service store" for the department, as expressed in the new slogan "self-service BI."

The term "self-service BI" very aptly summarizes what matters:

  • Easy access to all necessary information with SQL Server 2012, and in-memory technology.
  • Use tools for rapid compilation of data with Microsoft Excel and PowerPivot, and for the creation of dashboards on the Web, the new Microsoft PowerView.
  • Rapid publication and distribution with advanced Excel functionality, and Microsoft SharePoint.

In the graphic PowerPivot is seen as so-called Excel add-in. An Excel add-in integrates after installing completely in Microsoft Excel. It is in the menu bar has its own tab, in the now, all additional functions. Put simply - - PowerPivot, the freely downloadable from the Web Excel add-in opens for the "in-memory analysis" with an empty data container in which compiles the users from virtually any data source "his" data base, which are then analyze Excel board tools to build attractive reports from it, and even to publish in Microsoft SharePoint.

The interface from the "self-service BI" to "BI-Team" is also enshrined in Excel 2010. The completed report is not stored locally, but "sent" on the appropriate menu item to Microsoft SharePoint, it is published with a few clicks and is available to any user who has the necessary access rights available - regardless of whether it has a suitable Excel version has on his computer or not, because SharePoint has its own "Excel Services", on the report can be downloaded in the browser and operated. A key advantage must, nevertheless the IT manager so not have to worry about the local infrastructure and the release version of Microsoft Office for "its users".

By posting on SharePoint and the data sources and their connections from the local users are automatically world "moved" in the team area of ??SharePoint. If necessary, the reports from the web can also re-open the local Excel. The data source is still SharePoint with SQL Server.

[Translate to English:] Self-Service Business Intelligence mit Microsoft

[Translate to English:] Der Begriff „Self-Service-BI“ fasst auf sehr plastische Weise zusammen, worauf es ankommt:

 

  • Kurze Wege zu allen benötigten Informationen mit SQL Server 2016 und In-Memory-Technologie.
  • Bedienbare Werkzeuge zur schnellen Zusammenstellung der Daten mit Microsoft Excel und Power BI, auch zur Veröffentlichung und zur Bearbeitung von Berichten über das Web.
  • Schnelle Publikation und Verteilung mit erweiterter Excel-Funktionalität und Microsoft SharePoint.

 

Die Schnittstelle vom „Self-Service BI“ zum „Team-BI“ ist ebenfalls bereits in Excel 2010 verankert. Wird der erstellte Report nicht lokal gespeichert, sondern über den entsprechenden Menüpunkt an Microsoft SharePoint „gesendet“, so ist er mit wenigen Mausklicks publiziert und steht jedem Anwender, der die notwendigen Zugriffsrechte hat, zur Verfügung – unabhängig davon, ob er eine passende Excel-Version auf seinem Rechner hat oder nicht, denn SharePoint bietet einen eigenen „Excel-Service“, über den der Bericht im Webbrowser geladen und bedient werden kann. Ein entscheidender Vorteil, muss sich doch der IT-Verantwortliche damit keine Gedanken mehr machen um die lokale Infrastruktur und den Release-Stand von Microsoft Office bei „seinen Anwendern“.

 

Durch das Veröffentlichen in SharePoint sind auch die Datenquellen und deren Verbindungen aus der lokalen Anwenderwelt automatisch in den Teambereich von SharePoint „umgezogen“. Bei Bedarf lassen sich die Reports aus dem Web natürlich auch wieder im lokalen Excel öffnen. Die Datenquelle ist weiterhin SharePoint mit dem SQL Server.

Mehr zu Microsoft Self-Service BI erfahren

Christian Fürstenberg
VP - BI & Analytics Platform
pmOne AG
Vorsetzen 53
20459 Hamburg
+49 40 881478-00
Christian Fürstenberg