Integrieren Sie Daten in Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse)

Integrieren Sie Ihre Daten aus verschiedenen Quellen in Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit wenigen Klicks oder SQL-Abfragen.

Integrieren Sie Daten in Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit
Data Virtuality Pipes
Verbinde und integriere Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit pipes
Integrieren Sie Daten in Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit
Data Virtuality Logical Data Warehouse
Verbinde und integriere Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit Logical Data Warehouse
Über Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse)

Microsoft Azure ist eine führende Cloud-Computing-Infrastruktur und -Plattform, die von Microsoft für den Aufbau, die Verwaltung und die Bereitstellung von Diensten und Anwendungen über von Microsoft verwaltete globale Rechenzentren geschaffen wurde. Azure Synapse ist ein Analyseservice, der Data Warehousing und Big Data Analytics in Unternehmen zusammenführt. Synapse bietet eine einheitliche Erfahrung zur Aufnahme, Vorbereitung, Verwaltung und Bereitstellung von Daten für Business Intelligence und Machine Learning Anwendungen.

Verbinden Sie Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse) mit weiteren Data Warehouses
Laden Sie Daten in Microsoft Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse)
Machen Sie Daten für Ihre BI-Tools verfügbar

Ihre Vorteile mit Data Virtuality


Data Virtuality bietet einen einfachen Wizard zur Eingabe Ihrer Anmeldeinformationen für die Datenquelle, um eine sichere Verbindung herzustellen. Nach Authentifizierung können Sie Ihre Daten sofort in einer Tabelle einsehen.

Mit Data Virtuality können Sie alle Datenquellen mit SQL abfragen. Egal ob NoSQL, CSV oder XML File: Wir transformieren jede verbundene Datenquelle in SQL.

Read and Write data from connected data sources. Integrate data into an analytical database and write data back to data sources based on triggers.

Gewährleisten Sie Datenqualität und Datenzugänglichkeit unternehmensweit. Optimieren Sie das Master Data Management mit Hilfe von Meta Data Repository und verbessern Sie die Transparenz und Revisionsfähigkeit durch Data Lineage.