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Wenn man in Power BI Daten erfassen will, wie etwa bei einer Finanzplanung, dann geht das sehr gut mit den Custom Visuals der Firma Power ON!

Microsoft bietet wirklich hilfreiche, simple Tools wie den AI Builder in der Power Platform, gut integriert mit Power Apps und Power Automate, um selbst als Fachanwender Vorhersagen erstellen zu können. In dieser launigen Demo zeigt Markus Raatz, wie man in nur 15 Minuten ein Vorhersagemodell dafür baut, ob Interessenten sich auch zu guten Kunden entwickeln werden, und wie man dieses auch in der Power Platform praktisch zum Einsatz bringt.

Die Standard-Transaktionsisolationsstufe von SQL Server ist auf “read commited” festgelegt, wodurch bestimmte Lesephänomene beseitigt werden, aber auch die Parallelität und die allgemeine Leseleistung beeinträchtigt werden können.
In diesem Vortrag (Level 300) erfahren Sie, wie Sie die Leseleistung in einer Datenbank erhöhen, indem Sie einfach die Transaktionsisolationsstufe in “Snapshot Isolation” ändern. Sie werden auch verstehen, wie SQL Server diese Funktion intern implementiert und welche Nachteile sie hat.

Der Azure Data Explorer ist ein echter Server für Big Data, in der Microsoft Azure Cloud. Ungewöhnlich an ihm ist unter anderem, dass er weniger das bekannte SQL nutzt, sondern eine eigene Abfragesprache mitbringt, nämlich KQL oder “Kusto Query Language”. Dieses Video zeigt, wie man mit der eigenen Applikation “Kusto Explorer” und dieser Sprache riesige Datenmengen überraschend einfach und schnell abfragen kann! Wie geschaffen für den Data Scientist!

SQL Server 2019 läuft jetzt immer häufiger nicht nur lokal oder auf dem Server installiert, sondern im Docker Container. In der neuen Admin-Oberfläche “Azure Data Studio” gibt es ganz einfache Tools, mit denen man so einen Server installieren und konfigurieren kann!

Es gibt Sie immer wieder, die fehlerhaften Zeilen im Laden von Daten. Doch wie soll damit umgegangen werden? Einfaches rausfiltern kann für einen Test ausreichend sein. Wenn jedoch ein regelmäßiges Laden der Daten erfolgt und die Fachanwender regelmäßig mit den Berichten arbeiten, sollte es “interne” Berichte zur Datenvollständigkeit geben. Nur so kann sichergestellt werden, dass sich die Qualität der Kennzahlen bessert und die Datenquellenverantwortlichen informiert werden.

Die Logistik ist eine der Branchen, welche durch die Nutzung von IoT Daten in der Cloud stark profitiert. Insbesondere Realtime Analytics Szenarien wie Predictive Maintenance oder ein Control Tower erhöhen die Zuverlässigkeit der Fahrzeugflotte und sparen so bares Geld. In dieser Session werden wir zeigen, wie mit Azure solche IoT-Daten erfasst, verarbeitet, analysiert und gespeichert und anschließend in einer PowerApp visualisiert werden können.

In der Azure Data Factory sind die neuen Mapping Data Flows der erste Versuch, wieder grafisches ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) von Daten, wie bei den SQL Server Integration Services, an den Start zu bringen! Wir bauen eine erste Pipeline in unter 10 Minuten.

Jeder möchte Power BI mal ausprobieren, und wenn es ihm gefällt – was öfter vorkommt – will er es in seiner Organisation einsetzen. Power BI Desktop ist dabei kostenlos, aber was braucht man noch? Power BI Pro? Oder Power BI Premium? Und was macht dieser Power BI Report Server? Muss man das alles in der Cloud machen? Und was ist für mich die günstigste Variante?