SQL-Transformationen mit Azure Synapse lernen – Kurs

Dieser Kurs vermittelt, wie Analytics Engineer Rohdaten in einer Cloud-Data-Warehouse-Umgebung mit Azure Synapse in belastbare Auswertungsstrukturen überführen. Im Mittelpunkt steht die SQL-basierte Transformation von Daten über dedizierte und serverlose SQL-Pools hinweg, inklusive der Anbindung an Azure Storage und Azure Data Factory. Statt SQL isoliert zu üben, lernen die Teilnehmenden, wie sich Filter-, Aggregations- und Fensterfunktionen in einer produktiven Cloud-Plattform einsetzen lassen, um aus historisierten Rohdaten reporting-nahe Mart-Sichten zu erzeugen. Der Kurs schließt den Bogen von der Plattformarchitektur über konkrete Transformationsmuster bis zum Betrieb und der Überwachung von Abfragen im laufenden Betrieb.

Der Kurs ist in vier aufeinander aufbauende Blöcke gegliedert, die von der Plattformarchitektur bis zum operativen Betrieb reichen. Im ersten Block wird der Aufbau von Azure Synapse als Cloud-Data-Warehouse-Plattform erarbeitet, inklusive der beiden zentralen Ausführungsmodelle.

• Unterschiede zwischen dedizierten und serverlosen SQL-Pools
• Auswahlkriterien für den jeweils passenden Pool-Typ je nach Workload
• Rolle externer Tabellen für den Zugriff auf Daten außerhalb der Datenbank
• Zusammenspiel von Synapse mit Azure Storage als Datenablage
• Grundlegende Architekturentscheidungen bei Cloud-Data-Warehouses
• Einordnung von Synapse im Vergleich zu klassischen On-Premise-Data-Warehouses

Der zweite Block behandelt konkrete Transformationsmuster, mit denen Rohdaten in auswertbare Strukturen überführt werden.

• Filterschritte zur gezielten Eingrenzung relevanter Datensätze
• Aggregationsschritte zur Verdichtung von Detaildaten
• Einsatz von Fensterfunktionen für laufende Summen, Ranglisten und Vergleiche über Zeiträume
• Arbeit mit historisierten Daten und deren zeitlicher Einordnung
• Umgang mit sich ändernden Dimensionen in Transformationsabläufen
• Strukturierung mehrstufiger SQL-Transformationen

Der dritte Block widmet sich reporting-nahen Modellen, also dem letzten Schritt vor der eigentlichen Auswertung.

• Erstellung von Mart-Sichten als Grundlage für Reports und Dashboards
• Erzeugung abgeleiteter Kennzahlen aus transformierten Basisdaten
• Kombination mehrerer Quellstrecken zu einem konsistenten Zielmodell
• Sicherstellung konsistenter Kennzahlendefinitionen über mehrere Sichten hinweg
• Strukturierung von Mart-Schichten für unterschiedliche Fachbereiche
• Dokumentation der Herkunft abgeleiteter Kennzahlen

Der vierte Block behandelt Betrieb und Laufzeit, also die praktische Seite des täglichen Arbeitens mit Synapse.

• Einbindung von SQL-Transformationen in Azure Data Factory
• Orchestrierung wiederkehrender Transformationsabläufe
• Überwachung von Abfragen hinsichtlich Laufzeit und Ressourcenverbrauch
• Umgang mit Ressourcenengpässen bei dedizierten Pools
• Optimierung von Abfragen zur Reduktion von Wartezeiten
• Fehlersuche bei fehlgeschlagenen oder verzögerten Transformationsläufen

In der praktischen Umsetzung arbeiten die Teilnehmenden durchgängig an einem Beispiel-Datenmodell, das von Rohdaten in Azure Storage bis zu fertigen Mart-Sichten ausgebaut wird.

• Anlage externer Tabellen auf Rohdaten in Azure Storage
• Vergleich der Abfrageleistung zwischen serverlosem und dediziertem Pool
• Entwicklung mehrstufiger Filter- und Aggregationslogik
• Einsatz von Fensterfunktionen zur Berechnung von Monats- und Quartalsvergleichen
• Aufbau einer Historisierungslogik für sich ändernde Datensätze
• Erstellung einer ersten Mart-Sicht für eine konkrete Fachfragestellung
• Verknüpfung mehrerer Quelltabellen zu einem konsistenten Zielschema
• Integration der entwickelten Transformation in eine Data-Factory-Pipeline
• Einrichtung einer Überwachung für die Laufzeit der Abfragen
• Analyse eines Ressourcenengpasses und Ableitung von Optimierungsschritten
• Dokumentation des entstandenen Datenmodells für nachfolgende Reporting-Teams
• Abschließende Präsentation des vollständigen Transformationspfads vom Rohdatum zur Kennzahl

Durch diese fortlaufende Projektarbeit erfahren die Teilnehmenden, dass SQL-Transformationen in Azure Synapse mehr sind als einzelne Abfragen: Sie erleben den vollständigen Weg von der Rohdatenanbindung über mehrstufige Transformationslogik bis zur produktionsreifen Mart-Sicht, die anderen Teams als verlässliche Datengrundlage dient. Damit schließt der Kurs die Lücke zwischen reinem SQL-Wissen und der praktischen Arbeit als Analytics Engineer in einer Cloud-Data-Warehouse-Umgebung, in der Skalierbarkeit, Kosten und Betriebssicherheit gleichermaßen berücksichtigt werden müssen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die als Analytics Engineer, Data Engineer oder Datenbankentwickler:in arbeiten oder eine solche Rolle anstreben und dabei gezielt mit Azure Synapse als Cloud-Data-Warehouse-Plattform arbeiten möchten. Er eignet sich für Fachkräfte mit SQL-Grundkenntnissen, die diese in eine skalierbare Cloud-Umgebung übertragen wollen.

• Analytics Engineers, die Transformationslogik plattformnah umsetzen wollen
• Data Engineers mit Interesse an Cloud-Data-Warehouse-Architekturen
• Datenbankentwickler:innen, die von On-Premise- zu Cloud-SQL wechseln
• Fachkräfte, die Reporting- und BI-Teams mit belastbaren Datenmodellen versorgen
• Quereinsteiger:innen mit SQL-Vorkenntnissen und Interesse an Cloud-Plattformen

Der Kurs findet überwiegend im Combined-Learning-Format statt, teils ergänzt durch Sitzungen im virtuellen Klassenzimmer, und wird in der Regel in Vollzeit, vereinzelt auch in Teilzeit angeboten. Die Vermittlung folgt dem realen Datenfluss einer Cloud-Data-Warehouse-Umgebung: Ausgehend von Rohdaten in Azure Storage werden die Teilnehmenden Schritt für Schritt bis zur fertigen Mart-Sicht geführt, sodass jedes neue SQL-Konzept unmittelbar am wachsenden Datenmodell angewendet wird.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit, in Einzelfällen in Teilzeit durchgeführt und deckt den vollständigen Weg von der Synapse-Architektur bis zum operativen Betrieb der Transformationen ab. Der zeitliche Umfang ist so bemessen, dass neben der SQL-Theorie ausreichend Praxiszeit für die Arbeit an den dedizierten und serverlosen Pools bleibt.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab. Eine gesonderte, extern anerkannte Abschlussbezeichnung wird laut Quellenlage nicht vergeben; es handelt sich um eine trägerinterne Qualifizierung, die die erworbenen Synapse- und SQL-Kompetenzen dokumentiert.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der engen Verzahnung von SQL-Wissen mit einer konkreten Cloud-Plattform-Architektur. Statt SQL als plattformunabhängige Abfragesprache zu behandeln, lernen die Teilnehmenden, wie sich dedizierte und serverlose Pools in Azure Synapse unterschiedlich verhalten und wann welcher Ansatz wirtschaftlich und technisch sinnvoll ist — ein Wissen, das in der Praxis über Kosten und Performance ganzer Reporting-Landschaften entscheidet. Durch die durchgängige Projektarbeit vom Rohdatum bis zur Mart-Sicht erleben die Teilnehmenden zudem, wie Analytics Engineering als Schnittstelle zwischen Data Engineering und Fachbereichen funktioniert: Transformationen müssen nicht nur technisch korrekt, sondern auch fachlich nachvollziehbar und für nachgelagerte Reports verlässlich sein. Diese Doppelperspektive unterscheidet den Kurs von reinen SQL-Schulungen ohne Plattformbezug. Für den beruflichen Alltag als Analytics Engineer, Data Engineer oder Datenbankentwickler:in bedeutet das: direkt einsetzbares Wissen über die Einbindung von Synapse in Azure Data Factory, die Überwachung von Abfragen im Betrieb und den Umgang mit Ressourcenengpässen — Aspekte, die in Einführungskursen zu SQL oft fehlen, in der täglichen Arbeit mit Cloud-Data-Warehouses aber unverzichtbar sind.