Business Intelligence is in alle lagen van het bedrijf noodzakelijk om de juiste beslissingen te nemen. Beslissingen moeten het bedrijf dichter bij de, in de vorige post genoemde, meetbare doelen brengen. Niet iedereen binnen een bedrijf heeft echter dezelfde informatie nodig om dichter bij deze doelen te komen.

Toen Azure vorig jaar op PDC geïntroduceerd werd, was iedereen uitermate geïnteresseerd naar de mogelijkheden. De component dataopslag en dan met name databases was voor iedereen dan ook een teleurstelling. In de eerste dagen waren de mogelijkheden beperkt tot blobs, hiërarchische data en files. Maar vele van onze huidige systemen zijn toch gebaseerd op relationele databases. Deze kritiek heeft het Azure team zich dan ook aangetrokken en al gauw werd SQL Azure aangekondigd (het had eerst nog andere namen). Lang was onzeker wat er werkelijk mogelijk zou zijn. Onlangs kwam er een eind aan deze onzekerheid en zag SQL Azure het levenslicht. In dit artikel een kleine impressie van de mogelijkheden en onmogelijkheden.

SSIS is de Microsoft implementatie voor ETL (Extract, Transform, Load) waarmee je complexe dataintegratie en -transformatie oplossingen kunt bouwen. Met behulp van de Business Intelligence Development Studio (BIDS) kan de ontwikkelaar met standaard bouwblokken een enterprise-oplossing bouwen. Dit artikel beschrijft de belangrijkste bouwblokken van SSIS, gevolgd door een beschrijving van de verschillende fasen van het ETL-proces aan de hand van een voorbeeldapplicatie. Daarna zal er een greep gedaan worden uit een aantal praktijksituaties waar je als SSIS ontwikkelaar mee te maken kunt krijgen.

Sinds SQL server 2008 is het mogelijk om sparse columns te definiëren. In dit artikel gaat Bert Dingemans in op de mogelijkheden van deze functionaliteit voor object relational mappings. Stapsgewijs geeft hij uitbreidingen aan op de werkwijze in de vorm van SQL statements, te beginnen bij inserts en updates en eindigend bij stored procedures die in één enkele stap een lijst van object definities implementeren. Waar nodig wordt de resultaat set getoond bij een opdracht.

Relationele databases zoals SQL Server zijn sterk in het opslaan van relationele gegevens. Sommige gegevens zijn echter beter te ordenen in een hiërarchisch model, bijvoorbeeld de structuur van een organisatie. SQL Server 2008 introduceert een nieuw datatype voor hiërarchische gegevens: HierarchyID.