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Datenbanken mit Open Source

Mithilfe von Datenbanken Daten logisch und sortiert speichern – unter Berücksichtigung des AnwendungsfallsUnverbindlich kontaktieren

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:

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.

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.

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.

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.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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Talend Data Integration

Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive

Wir wollen durch die Bereitstellung unserer umfassenden Demo- und Kundendatenplattform diesen Kunden eine Möglichkeit bieten, sehr schnell und pragmatisch einen Eindruck der Technologie mit ihren Daten zu bekommen.

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Talend Application Integration / ESB

Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

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Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.

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IBM Cloud Pak for Data System

Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

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Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

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Talend Migration in Rekordzeit

TIMETOACT migrierte innerhalb kürzester Zeit die Talend Data Integration Suite inkl. aller Workflows und Prozesse auf die interne Systemumgebung der Stadtwerke (mit einer Subscriptions-Lizenz) und unterstützt auch in Zukunft als Supportpartner im Bedarfsfall.

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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

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Bamboo, Bitbucket, Sourcetree

Continuous Integration und eine Continuous Delivery Pipeline mit Bamboo, Bitbucket und Sourcetree. Wir können Sie mit unserer jahrelangen Erfahrung als Anwender sowie als Solution Partner von Atlassian Produkten in vielen Bereichen helfen.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!

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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

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Marc BastienMarc BastienBlog
Boxhandschuhe als Symbol für Entscheidung zwischen Data Lake und Data Warehouse
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?

Geht es um die Speicherung großer Datenmengen, kommt man um die Begriffe Data Lake und Data Warehouse kaum herum. Vielen Unternehmen stellt sich früher oder später die Frage, welche der beiden Lösungen für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

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TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

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Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

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IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

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IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

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Kompass als Symbolbild für einen Single-Point-of-Truth
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Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths

Wer keine Struktur in seinen Informationswust bringt, dem bleiben Mehrwerte durch Big Data verschlossen. Für informierte, daten-gestützte Entscheidungen bedarf es eines Single-Point-of-Truths.

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Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse

Data Vault ist eine Modellierungstechnik, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige Historierung der Daten und erlaubt eine Parallelisierung der Datenadeprozesse. Data Vault unterstützt ohne die Komplexität des Data Warehouses im Laufe der Zeit wesentlich zu erhöhen.

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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

TIMETOACT digitalisiert für KI.TEST mehrere Testverfahren zur Bestimmung der beruflichen Intelligenz und Persönlichkeit.

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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.

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Open Source Compliance

Mit einem effektiven Lizenzmanagement können Sie Compliance und Security Risiken minimieren. Wir unterstützen Sie dabei, die Rechte und Pflichten jeder Lizenz zu verstehen.

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Webserver mit Open Source

Webserver bieten ihrer Anwendung das Tor zur Welt: Hier gehen Anfragen für Daten für eine komplexe Webapp und Ressourcen einer Website ein und aus.

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Automation mit Open Source

Durch Automatisierungstools wird Abhilfe geschaffen, indem diese jeweils einige der Aufgaben, welche sonst auf Entwickler zurückfallen, selbstständig übernehmen.

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Containerisierung mit Open Source

Containerisierung ist die nächste Stufe der Virtualisierung und bietet sichere und einfache Abschottung einzelner Applikationen. Der Prozess, um eine App bereitzustellen, hat sich in den letzten Jahren um ein vielfaches vereinfacht.