Konnektor für Datenbank

Der Datenkatalog für SQL Server, dem Ihr ganzes Team vertrauen kann.

Der SQL-Server-Datenkatalog von Dawiso macht jede Datenbank, jedes Schema, jede Tabelle und View zu einem durchsuchbaren Inventar, mit Lineage auf Objektebene bis hinaus in nachgelagerte Power-BI-Berichte.

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Live-Konnektor Stabiler Konnektor

SQL Server

Dawiso

Nur Metadaten · Ihre Daten verlassen die Quelle nie

Typ: Relationale Datenbank von Microsoft
Auth: SQL Login & Passwort (nur lesender Benutzer)
Sync: Geplant, inkrementell
Richtung: Nur lesend · Metadaten

Zuerst das Wichtigste

Was ist ein Konnektor?

Nur Metadaten Nur lesender Zugriff Inkrementeller Sync Systemübergreifende Lineage

Ein Konnektor ist die Brücke zwischen einem Werkzeug in Ihrem Stack und dem Katalog, der Ihnen einen einheitlichen Blick darauf gibt. Ist ein Konnektor eingerichtet, greift er nach Zeitplan auf das Quellsystem zu, liest die Metadaten aus - Schemas, Tabellen, Dashboards, Jobs, Verantwortlichkeiten, Data Lineage - und bildet sie im Katalog ab. Ihre eigentlichen Zeilen und Werte bleiben, wo sie sind.

Konnektoren sind der Grund, warum ein Datenkatalog Fragen wie „Welches Power-BI-Dashboard hängt von dieser Snowflake-Tabelle ab?“ oder „Wer verantwortet das orders-Topic in Kafka?“ beantworten kann - automatisch, ohne dass jemand eine Excel-Liste pflegen muss.

Drei Eigenschaften unterscheiden einen guten Konnektor von einem brüchigen: Er sollte nur lesend und sicher sein, er sollte inkrementell arbeiten, damit nicht bei jeder Aktualisierung ein vollständiger Neuscan nötig ist, und er sollte Data Lineage über Systemgrenzen hinweg auflösen, nicht nur innerhalb eines Werkzeugs.

Über die Plattform

Was ist Microsoft SQL Server?

Microsoft SQL Server ist seit 1989 die relationale Unternehmensdatenbank von Microsoft und läuft heute unter Windows Server, unter Linux und als Azure SQL in der Microsoft Cloud. Er ist der operative Speicher für SAP-nahe ERP-Systeme, für Finanzsysteme und für den Semantic Layer von Power BI, den die meisten Unternehmen ohnehin einsetzen.

SQL Server stellt für die strukturelle Introspektion eigene sys-Katalogviews bereit, aber immer nur je Instanz. Über Dutzende Datenbanken auf Azure SQL und auf SQL Server On-Premises hinweg liegen dort weder ein Business Glossary noch plattformübergreifende Lineage oder Richtlinien. Genau dort setzt der SQL-Server-Datenkatalog von Dawiso an: nur lesend, nur Metadaten, und plattformübergreifend.

Architektur

So verbindet sich Dawiso mit SQL Server

Eine kleine, nur lesende Rolle aufseiten von SQL Server. Der Dawiso-Scanner holt die Metadaten nach Zeitplan. Alles landet in Ihrem Katalog, fachlich lesbar.

Quelle

SQL-Server-Instanz

Datenbanken und Schemas
Tabellen und Views
Prozeduren und Funktionen
Abhängigkeiten aus dem sys-Katalog

REST · JDBC

Dawiso-Scanner

Metadatenzugriff nur lesend

Schema- und Objekterkennung
Auflösung von Abhängigkeiten
SQL-Flow-Parsing (optional)
Sampling nach Opt-in

Intern

Katalog

Dawiso-Plattform

Durchsuchbare Metadaten
Data Lineage und Verantwortlichkeiten
Business Glossary
Richtlinien und Klassifizierungen

Verbindungsdetails

Protokoll: SQL Server TDS · sys-Katalogviews
Authentifizierung: SQL Login + Benutzer je Datenbank mit VIEW DEFINITION
Lineage: Objektabhängigkeiten werden aus sys.sql_expression_dependencies aufgelöst; Lineage auf Objektebene entsteht aus dem geparsten SQL der Views und Stored Procedures über Data Flow Parsing in den Enterprise-Plänen

Einrichtung

SQL Server in 4 Schritten verbinden

01

Server-Login anlegen

USE [master]; CREATE LOGIN [DawisoIntegration] WITH PASSWORD = '...'. Erfordert ALTER ANY LOGIN oder Mitgliedschaft in securityadmin.
02

Benutzer je Datenbank anlegen

Wechseln Sie in jede Datenbank und führen Sie CREATE USER [DawisoIntegrationUser] FOR LOGIN [DawisoIntegration] aus. SQL Server verlangt das Login auf Serverebene und einen Benutzer in jeder Zieldatenbank.
03

VIEW DEFINITION gewähren

GRANT VIEW DEFINITION ON DATABASE::[name] und GRANT SELECT ON OBJECT::[sys].[sql_expression_dependencies]. Das ist der vollständige Rechteumfang für Metadaten und Lineage.
04

Verbinden und einlesen

Tragen Sie Host (DNS oder IP, für Azure SQL ihre-instanz.database.windows.net), Login und Passwort ein. Die Optionen encrypt und Trust Server Certificate sind optional. Danach läuft der geplante inkrementelle Sync.

Funktionen

Das bekommen Sie mit dem Konnektor für SQL Server

Katalog für Schemas und Tabellen

Jede SQL-Server-Datenbank, jedes Schema, jede Tabelle, View, Prozedur und Funktion ist durchsuchbar, mit Spaltentypen und Beschreibungen.
Lineage auf Objektebene

Plattformübergreifende Lineage von einem Power-BI-Bericht über SQL-Server-Views und Stored Procedures bis hinunter zur rohen Transaktionstabelle, über Data Flow Parsing in den Enterprise-Plänen.
PII-Klassifizierung

Klassifizieren Sie eine Spalte einmal. Dawiso markiert jede SQL-Server-Spalte mit E-Mail-Adresse, IBAN oder amtlichen Ausweisnummern in allen Datenbanken und Instanzen.
Verantwortung und Zertifizierung

Markieren Sie Tabellen als zertifiziert, veraltet oder in Prüfung. Die verantwortliche Person ist im Katalog sichtbar, zusammen mit den Server-Logins und den Datenbankbenutzern.
Abgleich mit dem Business Glossary

Verbinden Sie SQL-Server-Tabellen und Spalten mit Glossarbegriffen, damit die Fachbereiche dieselbe Definition erhalten wie das ERP-Modul und der Power-BI-Bericht.
Nur lesend nach Konstruktion

Dawiso liest Metadaten über VIEW DEFINITION und SELECT auf sys.sql_expression_dependencies. Die Daten auf Zeilenebene bleiben in SQL Server.

Geschäftlicher Nutzen

Warum Teams den Konnektor für SQL Server aktivieren

-65 %
Weniger Rückfragen nach der richtigen Tabelle

Analysten finden die zertifizierte SQL-Server-Tabelle in Dawiso, statt beim Datenteam zu fragen, welches Schema den aktuellen Kundendatensatz hält.
10x
Schnellere Auswirkungsanalyse

Bevor Sie eine SQL-Server-View ändern, sehen Sie genau, welche Stored Procedures, Power-BI-Berichte und nachgelagerten Tabellen von ihr abhängen. Sekunden statt Tage.
Prüfbereit
Nachweise für DSGVO und DORA

Sensible SQL-Server-Spalten werden einmal klassifiziert, und die Richtlinie folgt ihnen durch Views, Joins und nachgelagertes Power BI, mit vollständigem Audit-Trail.

Bereit, Ihr SQL Server zu katalogisieren?

Den Konnektor richten Sie an einem Nachmittag ein. Ihren ersten Lineage-Graph sehen Sie noch am selben Tag.

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Häufige Fragen

Noch Fragen? Sprechen Sie mit unserem Team ->

Was sind Metadaten in SQL Server?

SQL Server stellt Metadaten über Systemkatalogviews und INFORMATION_SCHEMA bereit - Datenbanken, Tabellen, Spalten, Keys, Views und Prozeduren. Dawiso liest sie nur lesend aus und baut daraus einen fachlich verständlichen Katalog mit Lineage, Verantwortlichkeiten und Klassifizierung.

Hat SQL Server einen Datenkatalog?

Die Katalogisierung für SQL Server läuft üblicherweise über Microsoft Purview. Dawiso ist eine plattformübergreifende Alternative: Es liest SQL-Server-Metadaten nur lesend aus und verbindet sie mit BI und anderen Datenbanken zu durchgängiger Lineage.

Wofür wird ein Datenkatalog eingesetzt?

Ein Datenkatalog macht jede SQL-Server-Tabelle auffindbar, dokumentiert und vertrauenswürdig. Dawiso macht aus den Systemmetadaten einen durchsuchbaren Katalog, den das ganze Unternehmen nutzen kann.

Welche Berechtigungen braucht Dawiso in SQL Server?

Ein Server-Login und dazu einen Benutzer je Datenbank mit GRANT VIEW DEFINITION ON DATABASE und GRANT SELECT ON OBJECT::sys.sql_expression_dependencies. Das ist der vollständige Rechteumfang. Dawiso ändert weder Daten noch Schemas.

Kopiert Dawiso unsere SQL-Server-Daten?

Nein. Dawiso fragt die sys-Katalogviews und sys.sql_expression_dependencies ausschließlich nach Metadaten ab. Die Daten auf Zeilenebene bleiben in SQL Server. Profiling und Sampling von Spalten sind pro Datenquelle optional.

Welche SQL-Server-Versionen und welches Azure SQL werden unterstützt?

SQL Server unter Windows und Linux, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance und Amazon RDS for SQL Server. Für Azure SQL verwenden Sie den Hostnamen server.database.windows.net; dasselbe Modell aus Login und Datenbankbenutzer gilt auch dort.

Wie entsteht die Lineage?

Die Objektabhängigkeiten stammen aus sys.sql_expression_dependencies. SQL Server ist eine der von Dawiso unterstützten Quellen für Data Flow Parsing in den Enterprise-Plänen: Das SQL der Views und Stored Procedures wird geparst, um die Objektbeziehungen aufzulösen.