{"id":465,"date":"2016-01-08T06:00:54","date_gmt":"2016-01-08T05:00:54","guid":{"rendered":"https:\/\/launix.de\/launix\/?p=465"},"modified":"2023-07-11T08:30:38","modified_gmt":"2023-07-11T06:30:38","slug":"warum-sind-in-memory-datenbanken-ideal-fuer-etl-prozesse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/launix.de\/launix\/warum-sind-in-memory-datenbanken-ideal-fuer-etl-prozesse\/","title":{"rendered":"Warum sind In-Memory-Datenbanken ideal f\u00fcr ETL-Prozesse?"},"content":{"rendered":"<p>SAP forscht an der HANA-Datenbank und f\u00fchrt t\u00e4glich neue Features ein. Doch wozu das ganze? Die Antwort auf die Frage, wof\u00fcr man In-Memory-Datenbanken nutzt, erfahren Sie in diesem Beitrag.<\/p>\n<h2>ETL-Prozesse<\/h2>\n<p>Was ETL-Prozesse sind, erfahren Sie in <a href=\"https:\/\/launix.de\/launix\/mit-etl-prozessen-zu-besseren-kennzahlen-und-mehr-gewinn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diesem interessanten Beitrag<\/a>.<br \/>\nETL-Prozesse erzeugen jede Menge Zwischendaten, genauer gesagt Terabyteweise Quelldaten und Zwischenergebnisse. Schlie\u00dflich werden zu Analysezwecken fast alle im Unternehmen vorhandenen Daten zusammengef\u00fchrt. Auch wird auf den Daten nicht nur einmal gerechnet, sondern mehrmals.<\/p>\n<p>Also ergeben sich folgende Rahmenbedingungen:<\/p>\n<ul>\n<li>Viele Daten werden<\/li>\n<li>geladen und<\/li>\n<li>m\u00fcssen schnell weiterverarbeitet werden<\/li>\n<li>eine Speicherung von Zwischenergebnissen ist nicht n\u00f6tig; Bei Datenverlust wird der ETL-Prozess wiederholt<\/li>\n<\/ul>\n<h2>In-Memory-Datenbanken<\/h2>\n<p>In-Memory-Datenbanken zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:<\/p>\n<ul>\n<li>Fl\u00fcchtige Speicherung im RAM &#8211; Datenverlust bei Stromausfall<\/li>\n<li>Zuerst Laden der Daten ben\u00f6tigt (dauert lang)<\/li>\n<li>Schnelle Verarbeitung m\u00f6glich<\/li>\n<\/ul>\n<p>Also ergeben sich die besten Voraussetzungen, Analysen mittels ETL-Prozessen in In-Memory-Datenbanken ablaufen zu lassen.<\/p>\n<script async src=\"\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js\"><\/script>\r\n<!-- responsive -->\r\n<ins class=\"adsbygoogle\"\r\n     style=\"display:block\"\r\n     data-ad-client=\"ca-pub-8447808153780075\"\r\n     data-ad-slot=\"6876660058\"\r\n     data-ad-format=\"auto\"><\/ins>\r\n<script>\r\n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});\r\n<\/script>\n<h2>Echtzeit-Analysen<\/h2>\n<p>Redet man von Controlling, denkt man meist in Perioden von Jahren, Halbjahren oder bestenfalls Quartalen.<br \/>\nDas ist eine sehr tr\u00e4ge Feedback-Schleife, jedoch ist <a href=\"https:\/\/launix.de\/launix\/modernes-controlling-die-suche-nach-besseren-kennzahlen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">auch eine gewisse Datenmenge n\u00f6tig, um hilfreiche Schl\u00fcsse ziehen zu k\u00f6nnen<\/a>. Haben Sie Kennzahlen gefunden, die Sie aus gen\u00fcgend repr\u00e4sentativen Datens\u00e4tzen (ab 1.000 St\u00fcck) errechnen k\u00f6nnen, sind In-Memory-Datenbanken die ideale Grundlage f\u00fcr eine Echtzeit-\u00dcberwachung Ihrer Kennzahlen.<\/p>\n<p>Warum \u00fcberhaupt Echtzeit? Der Grund ist einfach: Sie k\u00f6nnen mit Echtzeit-Daten auch in <a href=\"https:\/\/launix.de\/launix\/wie-steigert-man-mit-controlling-den-gewinn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Echtzeit Handlungen ableiten<\/a>. Reicht die Datengrundlage pro gew\u00fcnschter Periodenl\u00e4nge nicht aus, k\u00f6nnen Sie auch Statistiken \u00fcber gleitende Zeitfenster rechnen, um immer schnell reagieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2>Launix als Ihr Datenverarbeitungs-Spezialist<\/h2>\n<p>Sind Sie bereit f\u00fcr das digitale Zeitalter? Dann besuchen Sie einfach launix.de, machen mit uns einen Termin und gestalten die Zukunft mit.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SAP forscht an der HANA-Datenbank und f\u00fchrt t\u00e4glich neue Features ein. Doch wozu das ganze? Die Antwort auf die Frage, wof\u00fcr man In-Memory-Datenbanken nutzt, erfahren Sie in diesem Beitrag. ETL-Prozesse Was ETL-Prozesse sind, erfahren Sie in diesem interessanten Beitrag. ETL-Prozesse erzeugen jede Menge Zwischendaten, genauer gesagt Terabyteweise Quelldaten und Zwischenergebnisse. 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