Microsoft und Qlik

Machen Sie mehr aus Ihren Azure-Investitionen durch die Integration von Echtzeit-Daten

Qlik ist offizieller Microsoft Gold Partner for Data Analytics

Durch Partnerschaft zwischen Qlik und Microsoft sichern sich Kunden mehrfach ausgezeichnetes Know-how und bewährte Lösungen für die gesamte Azure-Cloud-Plattform.

Die Data Integration Platform von Qlik automatisiert das Echtzeit-Erfassen, Streamen, Katalogisieren und Veröffentlichen von Daten für Microsoft Azure Data Services. Den Anwendern stehen blitzschnell analysebereite Daten zur Verfügung und sie können auf Basis aktueller Erkenntnisse souverän Maßnahmen einleiten.

Mehr erreichen mit Qlik und Microsoft

Entfesseln Sie das Potenzial Ihrer SAP-Daten in Azure

Die Zusammenarbeit von Qlik und Microsoft ermöglicht eine einfache Analyse von SAP-Daten. Die Funktionen zur automatischen Datenbereitstellung in Qlik Data Integration werden dabei mit der Agilität und Offenheit der Azure-Plattform kombiniert.

  • Erkenntnisse in Echtzeit: Sorgen Sie mit Informationen auf Basis von jederzeit aktuellen SAP-Daten für maximale Effizienz.
  • SAP- und Nicht-SAP-Daten: Verbinden Sie erfolgskritische SAP-Daten mit Informationen aus anderen Quellen für detaillierte Analysen.
  • BI plus Machine Learning: Ermöglichen Sie Predictive Analytics durch Integration Ihrer SAP-Daten in die BI- und Machine-Learning-Plattform von Azure.

Mainframe-Modernisierung leicht gemacht

Die Integration und Anreicherung von Großrechnerdaten muss weder die Produktionssysteme beeinträchtigen noch komplex, zeitaufwendig oder kostspielig sein. Mit Qlik Data Integration lassen sich Mainframe-Daten nahtlos und in Echtzeit nach Microsoft Azure übertragen.

  • Echtzeit-Streaming von Mainframedaten: Qlik Replicate® (Datenintegration & CDC) automatisiert das komplexe Zuordnen von Großrechnerdatenmodellen und stellt Echtzeit-Daten in Azure bereit.
  • Automatisches Erstellen von Data Warehouses und Data Lakes: Qlik Compose® automatisiert die Modellierung und das Verfeinern von Daten und erzeugt analysebereite Datensätze.
  • Unternehmens-Datenkatalog: Stellen Sie mehr Datennutzern mehr Informationen zur Verfügung und ermöglichen Sie allen Teams im Unternehmen, analysebereite Daten einfach zu finden, aufzubereiten und zu teilen.

Praxis-Workshop: Qlik Data Integration und Microsoft Azure

Im Rahmen dieses praktischen Workshops erfahren Sie, wie Sie Qlik Replicate zum Erfassen von Daten einsetzen und wie Sie diese Informationen in Microsoft Azure Synapse bereitstellen. Schritt-für-Schritt-Anleitungen zeigen detailliert, wie Daten aus einer MySQL-Datenbank im Handumdrehen in ein Azure Synapse Analytics-Data-Warehouse geladen und wie die Daten dann in Echtzeit aktualisiert werden können.

Im Rahmen der Übung erfahren Sie schrittweise, wie Sie:

  • automatisierte Data Warehouses für Analysen in Azure erstellen,
  • Daten aus Quellsystemen in Azure Synapse laden,
  • Datenaktualisierungen in Echtzeit einrichten.

Erfahren Sie mehr über Qlik-Lösungen zur Microsoft Azure-Integration

Qlik Data Integration für Microsoft Azure

Die Qlik-Plattform für Datenintegration automatisiert das Erstellen von Datenstreams aus Transaktionssystemen wie Großrechnern, relationalen Datenbanken und SAP. Sie überträgt Daten effizient an die Microsoft-Datenplattform, beispielsweise an Azure Synapse, und macht Daten über einen Katalog sofort verfügbar. Qlik bietet Anwendern die reibungslose Datenagilität, die sie benötigten, um zum Erfolg Ihres Unternehmens beizutragen.

  • Echtzeit-Datenstreaming (CDC)

    Stellen Sie mit einer einfachen, universellen Echtzeit-Lösung Unternehmensdaten als Live-Streams bereit und ermöglichen Sie moderne Analysen und Microservices.
  • Agile Data-Warehouse-Automatisierung

    Entwickeln, erstellen, implementieren und verwalten Sie maßgeschneiderte Data Warehouses in der Cloud ohne manuellen Programmieraufwand.
  • Managed Data Lakes erstellen

    Automatisieren Sie komplexe Erfassungs- und Transformationsprozesse und sorgen Sie für kontinuierlich aktualisierte, analysebereite Data Lakes.

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