Storage & Daten

Erfahren Sie mehr über die einzigartigen Eigenschaften von NoSQL-Datenbanken, ihre entscheidende Rolle im Informationsmanagement und warum sie eine unverzichtbare Weiterentwicklung darstellen.

Mithilfe von Datenbankabfragen können basierend auf einem vordefinierten Code spezifische datenbezogene Fragen gestellt werden. Die Fragen werden an ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) gesendet, das dann die Antwort direkt aus der Datenbank zieht, bevor es die Daten abruft und das Ergebnis präsentiert.

Redis® ist ein Open-Source-Datenstrukturspeicher im Speicher, der als Datenbank, Cache und Message Broker verwendet wird. Es unterstützt verschiedene Datentypen, bietet hohe Performance und kann Millionen von Anfragen pro Sekunde verarbeiten. Redis® Open Source ist vielseitig einsetzbar und eignet sich für Szenarien, die einen schnellen Datenzugriff und eine Verarbeitung in Echtzeit erfordern.

RAID (Redundant Array of Independent Disks) ist eine Speichertechnologie, die mehrere Festplatten kombiniert, um die Leistung, Sicherheit und Fehlertoleranz zu verbessern. Wird sowohl im Büro als auch zu Hause verwendet und ermöglicht eine effiziente und zuverlässige Datenverwaltung.

Die Funktionen von PostgreSQL ermöglichen die kostenlose Verarbeitung von Datenbanken verschiedener Typen und Komplexität mit optimaler Performance.

Non-Volatile Memory Express (NVMe) ist ein hochleistungsfähiges Speicherprotokoll für PCIe-SSDs. Es übertrifft ältere Schnittstellen wie SATA, indem es deutlich höhere Geschwindigkeiten und geringere Latenzzeiten bietet. Speziell für Flash-Speicher entwickelt, revolutioniert es den Datenzugriff in modernen Computersystemen.

Edge Storage platziert Daten strategisch näher an der Quelle, minimiert Latenzen und spart Bandbreite. Für IoT-Deployments entscheidend, ergänzt es auch das Cloud Computing. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen verbesserte Leistung, verbesserte Sicherheit und kosteneffizienter Betrieb. Verschiedene Speicherlösungen erfüllen unterschiedliche organisatorische Anforderungen.

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherplatz, der die Speicherung von Rohdaten, strukturierten, teilstrukturierten oder unstrukturierten Daten ermöglicht. Es bietet eine große Flexibilität bei der Speicherung und Analyse dieser Daten, insbesondere in Big-Data- und KI-Umgebungen.

Data Warehousing fungiert als Hub und integriert Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges Repository für die Analyse. Sie ermöglicht es Unternehmen, komplexe Abfragen durchzuführen, Trends zu erkennen und Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen. Auf diese Weise werden strategische Entscheidungen durch erweiterte Analysen gefördert.

Data Warehouses konsolidieren verschiedene Datenquellen und bieten eine einzige Quelle der Wahrheit. Sie geben Unternehmen historische und aktuelle Daten zur Analyse, Berichterstellung und fundierten Entscheidungsfindung an die Hand. ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) bereiten Daten für das Warehouse vor, während BI-Tools Erkenntnisse freisetzen.

Die Datenvisualisierung verwandelt Rohdaten in grafische Darstellungen wie Diagramme und Karten. Diese Vorgehensweise hilft, versteckte Muster und Trends aufzudecken, und ermöglicht so ein klareres Verständnis, eine fundiertere Entscheidungsfindung und eine effektive Kommunikation komplexer Informationen für Einzelpersonen und Organisationen.

Die Datentransformation konvertiert Rohdaten in ein nutzbares Format. Bei diesem Prozess werden Struktur, Format oder Werte von Daten geändert, um die Qualität zu verbessern und sie für Analysen, Reporting, Business Intelligence vorzubereiten. Außerdem wird der wahre Wert der Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung genutzt.

Data Streaming ist ein Echtzeit-Datenflussverarbeitungsprozess. Es ermöglicht die kontinuierliche Analyse von Daten und liefert so bessere Informationen für eine schnelle Entscheidungsfindung. Data Streaming wird häufig in Bereichen wie sozialen Netzwerken eingesetzt.

Die Datenspeicherung ermöglicht die sichere Aufbewahrung und Zugänglichkeit von Informationen mithilfe spezieller Technologie. Diese umfasst On-Premise-Speicher mit physischen Servern in den Räumlichkeiten eines Unternehmens sowie Cloud-Storage, der Remote-Server für ein skalierbares und erschwingliches Datenmanagement verwendet.

Die Datensicherheit umfasst alle bewährten Datenschutzpraktiken, die zur Gewährleistung der Vertraulichkeit, Souveränität und Integrität von Informationen auf einer IT-Infrastruktur erforderlich sind.

Datenpipelines automatisieren die Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse durch eine Reihe von Schritten. Dazu gehören das Sammeln, Verfeinern und Senden von Daten aus verschiedenen Quellen an ein Data Warehouse, einen Data Lake oder ein Data Lakehouse.

Datenmodellierung stellt Datenstrukturen und -beziehungen visuell dar und unterstützt den Datenbankentwurf und die effiziente Datenverwaltung. Es gibt verschiedene Typen, wie relationale und dimensionale Modelle. Der Prozess umfasst Anforderungsanalyse, konzeptionelle, logische und physische Modellierung sowie Wartung. Zu den Techniken gehören die ER-Modellierung und Normalisierung.

Data Mining bezeichnet das Sammeln, Analysieren und Vergleichen von Daten aus verschiedenen und oft nicht miteinander verbundenen Quellen. Die extrahierten Daten können für viele Zwecke verwendet werden, z. B. zur Verbesserung der Effizienz und Vorhersage von Verhalten.

Ein Data Lakehouse ist ein Architekturkonzept, das Merkmale von Data Lakes und Data Warehouses miteinander vereint. Es unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und bietet enormen Speicherplatz (wie ein Data Lake) sowie strukturierte Abfragefunktionen (wie ein Warehouse). Diese Architektur ermöglicht erweiterte Analysen, KI und ML und ist dazu in der Lage, unterschiedliche Datentypen in großem Maßstab zu verarbeiten.

Data Governance ist ein System aus Prozessen und Policys für das Management und den Schutz von Daten. Sie gewährleistet Datenqualität, Sicherheit und Compliance mit Vorschriften. Außerdem können Unternehmen damit bessere Entscheidungen treffen, die betriebliche Effizienz verbessern und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Datensicherung oder Daten-Backup bezeichnet die Erstellung von Kopien digitaler Daten oder Dateien zum Schutz vor Datenverlust, sollten die Originale durch böswillige Handlungen, Unfälle oder Katastrophen verloren gehen. Mit den richtigen Backup-Prozessen kann ein Unternehmen Daten schnell wiederherstellen, sodass der Geschäftsbetrieb möglichst wenig gestört wird.

Data Analytics ist der Prozess, Rohdaten in verwertbares Wissen umzuwandeln. Dabei werden Daten gesammelt, bereinigt und analysiert, um Muster, Korrelationen und verborgene Trends zu finden. Datenanalysen sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie fundierte Entscheidungen fördern, den Betrieb optimieren, Markttrends identifizieren und Risiken managen.

Block Storage ist eine Speicherlösung, die Daten entweder auf Festplatten oder in der Cloud in gleich großen Blöcken speichert. Im Vergleich zu anderen Speichermethoden ermöglicht dies einen schnelleren Zugriff auf die Daten und bietet außerdem die Möglichkeit, die Kapazität bei Bedarf durch Hinzufügen weiterer Festplatten zu erweitern.

SQL-Datenbanken sind relational und verwenden SQL zur Datenverwaltung. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational und speichern Daten in flexiblen Schemata. SQL ist ideal für komplexe Abfragen, während NoSQL mehr Skalierbarkeit für Big-Data-Anwendungen bietet.

Der Data Lake speichert Rohdaten und unstrukturierte Daten, während das Data Warehouse strukturierte Daten für präzise Analysen organisiert. Die Auswahl hängt von den Analyseanforderungen ab.