Jede dynamische Applikation braucht eine Form von Datenbank, um ihre Daten logisch und sortiert speichern zu können. Jedoch gibt es nicht eine One-size-fits-all Lösung, sondern es sollte immer auf den Anwendungsfall geschaut werden, um die passende Wahl zu treffen. Wir haben Erfahrungen in allen gängigen Datenbanken und sind mit diesen auch produktiv im Einsatz.
Wir greifen auf diese Open Source Datenbanken zurück:
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Als bekannteste dokumentenbasierte Datenbank ist MongoDB eine gute Allrounder Lösung für sämtliche Projekte. Daten werden hier als JSON Struktur gespeichert, weshalb man von einem Dokument spricht. Korrelationen von 1-zu-1, 1-zu-N oder N-zu-N sind wie bei relationalen Datenbanken über Verweise auf die Dokumenten-ID möglich. Durch das JSON Format finden sich Developer schnell zurecht. Es kein festes Datenschema gibt, kann die Datenstruktur jederzeit verändert werden, was jedoch nicht immer gewünscht ist.
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MySQL ist in der Branche einer der weltweit verbreitesten relationalen Dankenbankverwaltungssysteme und bietet sehr gute Performance. Als Open Source Software ist MySQL für verschiedene Betriebssysteme verfügbar und bildet die Grundlage für viele dynamische Webauftritte.
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Auch einfach nur Postgres genannt, beschreibt sich PostgresSQL selbst als “the most advanced open-source relational database in the world”. Es hat nahezu identische Performance wie MySQL und bietet weitere Features die ihr Vorteile gegenüber MySQL bringen. Dies kommt unter anderem da her, das Postgres eine Objekt-Relationale Datenbank ist, während MySQL pur relational basiert ist.
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Meist eingesetzt als schneller Cache Speicher unterstützt Redis zahlreiche Apps um zusätzliche Performance abzuliefern. Daten werden hier nämlich In-Memory, also im Arbeitsspeicher gehalten statt auf der Festplatte, um wesentlich schnellere Schreib- und Lesegeschwindigkeiten zu erziehlen. Durch diese Natur ist eine Redis Datenbank nichts zum persistieren von Daten, jedoch genau für Caches das richtige.
Erfahren Sie mehr
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IBM Db2
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IBM Cloud Pak for Application
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IBM Netezza Performance Server
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IBM Cloud Pak for Data
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Talend Data Integration
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Talend Data Fabric
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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
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IBM Cloud Pak for Automation
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Talend Application Integration / ESB
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Talend Real-Time Big Data Platform
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IBM Watson® Knowledge Catalog
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IBM DataStage
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Analytics & Business Intelligence
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IBM SPSS Modeler
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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen
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Microsoft Azure
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IBM Cloud Pak for Data System
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IBM Watson Studio
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IBM Decision Optimization
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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit
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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen
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Operationalisierung von Data Science (MLOps)
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Mit Data Fabric zur datengesteuerten Organisation
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Artificial Intelligence & Data Strategy
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Data Insights
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Proof-of-Value Workshop
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Webcast: Versicherung und Data Science
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Microsoft Azure Synapse Analytics
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Talend Migration in Rekordzeit
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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung
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Bamboo, Bitbucket, Sourcetree
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IBM Cloud Pak for Data Accelerator
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vdek führt neue Data Warehouse Lösung ein
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung
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Meet CLOUDPILOTS @ Hannover Messe
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Gemini at Work – AI Action in Zürich & Berlin
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Kostenloses Webinar Freshworks Freddy AI am 22. Oktober 2024
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Wir sind 2024 Google Cloud Sales Partner of the Year - Alps!
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Microsoft Fabric: Für wen sich der Einstieg lohnt
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First Tuesday am 12.12.2023
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First Tuesday am 18.01.2024
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First Tuesday am 05.03.2024
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First Tuesday am 16.04.2024
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First Tuesday am 04.06.2024
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Google Cloud Summit Germany - wir sind dabei!
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First Tuesday am 03.09.2024
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First Tuesday am 02.07.2024
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CLOUDPILOTS mit Google Cloud @ SCCON 2024
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First Tuesday am 08.10.2024
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First Tuesday am 05.11.2024
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First Tuesday am 04.02.2025
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First Tuesday am 10.12.2024
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ILOG Supply Chain Applications
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SQL Server als Datenbankmanagementsystem
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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?
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TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020
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Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen
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IBM Planning Analytics mit Watson
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IBM Cognos Analytics 11

Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths
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Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse
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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter
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Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe
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Open Insurance
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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data
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Nutzung der SharePoint REST API mit Microsoft Flow
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Open Source Compliance
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Webserver mit Open Source
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Automation mit Open Source
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Containerisierung mit Open Source
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Apache Lösungen

Sonstige ESB Lösungen
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