Mit Datenbanken die Datenanalyse fördern

Das Potenzial der Informationsgewinnung ausschöpfen
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Daten bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, um diese Daten zu speichern und auf sie zuzugreifen. Die Optimierung von Datenbankarchitektur und -verwaltung mithilfe von Intel® Technik kann die Analyseleistung steigern und die Analysestrategie Ihres Unternehmens voranbringen. Verschiedene Arten von Datenbanken sind für unterschiedliche Typen von Daten und Anwendungen konzipiert.

Daten bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, um diese Daten zu speichern und auf sie zuzugreifen. Die Optimierung von Datenbankarchitektur und -verwaltung mithilfe von Intel® Technik kann die Analyseleistung steigern und die Analysestrategie Ihres Unternehmens voranbringen. Verschiedene Arten von Datenbanken sind für unterschiedliche Typen von Daten und Anwendungen konzipiert.

Datenbanktechnologien im Überblick:

  • Datenbankverwaltungssysteme (Database Management Systems, DBMSs) ermöglichen es den Benutzern auf Daten zuzugreifen und diese zu bearbeiten.
  • Unterschiedliche Typen von DBMS-Software eignen sich für die Speicherung und Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen und können für eine Reihe von Workloads optimiert werden.
  • Intel arbeitet an der Optimierung von Datenbanksystemen mit für Datenbanken konzipierter Rechentechnik, darunter CPUs, FPGAs und Beschleuniger. Darüber hinaus bieten wir Datenspeicher-, Arbeitsspeicher- und Netzwerk-Technik sowie Softwarebibliotheken und Unterstützung für die Open-Source-Entwicklung, einschließlich Java und Linux.

Datenbanken – also Systeme, die Daten anordnen und speichern – bilden die Grundlage jeder Analysestrategie. Das Finden einer Lösung mit geeigneter Struktur und grundlegender Architektur für Ihre Datenbanksysteme kann den Unterschied zwischen einer sehr gut unterstützten Struktur mit gutem Mehrwert und einer Struktur, die unter ihrem eigenen Gewicht zusammenbricht, ausmachen.

Datenbanken kommen üblicherweise in der zweiten Stufe der Daten-Pipeline ins Spiel: der Datenverarbeitung (die Phase der „Vorbereitung und Speicherung“). Analyseanwendungen und -plattformen nutzen die in Datenbanken enthaltenen Informationen, um Organisationen dabei zu unterstützen, die Vergangenheit zu verstehen und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.

Von Banken, die Finanztransaktionen analysieren, um Betrug aufzudecken, bis hin zu intelligenten Landwirtschaftsunternehmen, die Videos zur Reduzierung des Einsatzes von Pestiziden verwenden. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, die für die jeweiligen Aufgaben optimiert sind. Bei der Wahl von Datenbanksoftware und -systemen ist es für Unternehmen entscheidend, sich für eine Technik zu entscheiden, die das zu lösende Problem effektiv löst.

Der reibungslose Betrieb Ihrer Datenbank hängt nicht nur von der Software, sondern auch der Hardware ab. Mit der passenden Infrastruktur – einschließlich verschiedener Arten von Rechentechnik (CPUs, FPGAs und Beschleunigern), Datenspeicher, Arbeitsspeicher, Netzwerktechnik, Softwarebibliotheken und Java-Optimierungen – kann die Leistung von Datenbanken verbessert und die Datenbankverwaltung vereinfacht werden.

DBMS-Software

DBMS-Software ermöglicht es, Informationen in einer Datenbank zu speichern und abzurufen. DBMS-Software umfasst nicht nur eine Benutzeroberfläche, die die Interaktion mit der Datenbank ermöglicht, sondern auch Optimierungen, die Workloads priorisieren und einen schnelleren Zugriff ermöglichen.

Zu den beliebtesten DBMS-Softwareprogrammen gehören Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk und Apache Cassandra. Jedes DBMS verwendet spezifische Arten von Datenstrukturen wie Bäume, Arrays, Stacks und Diagramme, um Daten anzuordnen und effektiver verwalten zu können.

Datenbankarten

Bei der Unternehmensanalyse geht es darum, Mehrwert aus vielen Arten von Daten, die aus zahlreichen Quellen stammen, zu ziehen. Um eine Analysestrategie zu optimieren, ist es erforderlich, auf Datenbankebene zu beginnen. Sie sollten sich daher für ein DBMS entscheiden, das Ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen effektiv erfüllen kann. Es bestehen wesentliche Vor- und Nachteile in Bezug auf Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Keine Datenbanktechnik kann alle drei Eigenschaften erfüllen. Dieses Konzept – bekannt als das CAP-Theorem – besagt, dass eine Organisation sich entscheiden muss, welche dieser Stärken von Datenbanken für ihre besonderen Geschäftsanforderungen am wichtigsten sind.

Die Datenbanken können vor Ort oder in der Cloud gehostet werden. Cloud-Datenbanken sind für ihre Skalierbarkeit bekannt. Einige Unternehmen ziehen es jedoch vor, die Daten lokal zu verwalten, um mehr Kontrolle über die Sicherheit zu haben, insbesondere in regulierten Branchen.Ihre Programmierspra

che definiert Datenstrukturen und ist für die Bearbeitung und Analyse von Daten entscheidend. Bei verschiedenen Datenbankprodukten und -typen werden Programmiersprachen verwendet, die für bestimmte Datentypen, Funktionen und Anwendungsfälle optimiert sind. Viele große Unternehmen benötigen mehrere Arten von Datenbanken, um ihre Daten effektiv anzuordnen und einzusetzen.

Relationale Datenbanken

Bei relationalen Datenbanken, die auf standardisierten Datentabellen basieren, die Beziehungen zwischen Daten darstellen, wird häufig die Structured Query Language (SQL) verwendet. Relationale Datenbanken eignen sich sehr gut für die Verwaltung strukturierter Daten mit konsistenten Regeln und Beziehungen, wie z. B. bei Finanztransaktionen oder der Bestandsverfolgung. Beispiele für relationale Datenbanksoftware sind Oracle, Microsoft* SQL Server, IBM DB2 und Azure SQL.

  • OLTP
    OLTP (Online Transactional Processing) ist eine Kategorie der Datenverarbeitung, bei der transaktionsorientierte Aufgaben im Mittelpunkt stehen. OLTP umfasst in der Regel das Einfügen, Aktualisieren und/oder Löschen kleiner Datenmengen in einer Datenbank.
    Einer der gebräuchlichsten Anwendungsbereiche für Datenbanken ist die Transaktionsverarbeitung. OLTP ist ein Verfahren für den Zugriff auf Datenbanken, das speziell auf die Transaktionsverarbeitung mit vielen gleichzeitigen Benutzern ausgerichtet ist. OLTP ist eine gängige Methode bei der Nutzung von Oracle-, IBM- und Microsoft-Datenbanken.

  • OLAP
    Um eine große Menge an historischen Informationen für Analysezwecke zu überprüfen, können Unternehmen Online Analytical Processing (OLAP) verwenden. Bei OLAP-Abfragen wird in der Regel ein mehrdimensionales Datenmodell verwendet, wobei in einigen Fällen auch relationale Datenmodelle verwendet werden. Data-Warehouses sind eine spezielle Art des OLAP, die speziell für die Datenanalyse konzipiert wurde.

Objektorientierte Datenbanken

In einer objektorientierten Datenbank werden Informationen als Objekte und Klassen von Objekten dargestellt. Eine Mischform aus objektorientierten und relationalen Datenbanken wird als objektrelationale Datenbank bezeichnet.