Exasol Architektur

Wie lässt sich Exasol in Ihre Infrastruktur integrieren?

Datenquellen

Goodbye, Datensilos

Stellen Sie verknüpfte, verlässliche Daten ohne IT-Mehraufwand für Ihre Anwender bereit.

Sie entscheiden darüber, wie Sie Exasol betreiben wollen.

Sie entscheiden darüber, wie Sie Exasol betreiben wollen.

Arbeiten Sie weiterhin mit Ihren bewährten ETL-Tools.

Laden Sie Daten aus einem beliebigen Data Lake, Data Warehouse oder Stream mittels Kafka oder Spark.

Unterstützt sämtliche Datentypen und -formate

JSON, Geodaten, Volltextsuche, relational, Key-Value, Zeitreihen

Zugriff auf beliebige Daten über Virtual Schemas

Greifen Sie mit dem „Virtual Schema“-Feature über Standard-SQL-Befehle in Exasol auf externe Datenquellen zu.

Mit virtuellen Schemas können Sie auf Daten dort zugreifen, wo sie gespeichert sind.

Greifen Sie auf verstreute Datenquellen zu

Mit Virtual Schemas können Sie ganz einfach auf alle Ihre Datenquellen zugreifen.

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Kein ETL (Extract, Transform, Load)-Prozess erforderlich

Virtuelle Schemas erstellen eine Read-only-Verbindung und nutzen SQL, um Daten in Echtzeit bei der Quelle abzufragen. Kein ETL-Prozess erforderlich.

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On-The-Fly Insights

Virtuelle Schemas erstellen eine Abstraktionsschicht, um Verbindungen zu beliebigen Datenquellen innerhalb oder außerhalb von Exasol herzustellen.

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Datenbank

Die einzige Datenbank, die speziell für Analytics entwickelt wurde

Wir haben Exasol entwickelt, damit Anwender Daten noch produktiver nutzen können und weniger Zeit mit dem Management oder dem Warten auf Ergebnisse verbringen.

Blitzschnell

In-Memory-Verarbeitung, spaltenorientierte Speicherung und massiv parallele Verarbeitung (MPP), basierend auf einer Shared-Nothing-Architektur für höhere Abfrageleistung

Self-Tuning

Intelligente Abfrageoptimierung, die Systemstatistiken und Metadaten einbezieht und höchste Performance sicherstellt

Lineare Skalierung

Sie können bei Bedarf einfach Server(kapazitäten) hinzufügen, während Exasol optimiert ist, das Maximum aus Speicher und Rechenressourcen herauszuholen.

Erweiterbarkeit

Dank maßgeschneiderter und Open-Source-Konnektoren holen Sie das Maximum aus der vorhandenen Technologie heraus.

Unterstützt die Programmiersprache Ihrer Wahl zur Erstellung von Data Science Modellen

Nativer Support für Python, R, Java und Lua mittels User Defined Functions (UDF) von Exasol

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Erstellen Sie Data Science Modelle direkt in der Datenbank und führen Sie diese dort aus.

Führen Sie Ihre Data Science Modelle in einer In-Memory MPP-Umgebung aus und generieren Sie Insights mit einzigartiger Geschwindigkeit.

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Analytics-Anwendungen

Ihre BI-Tools – nur viel schneller

Bringen Sie Real-Time-Insights auf Ihr Dashboard.

Beschleunigen Sie Ihre vorhandenen Dashboards und ermöglichen Sie viel mehr Anwendern den Zugriff auf Ihre Daten.

Liefern Sie Ergebnisse – in Echtzeit

Ermöglichen Sie Ad-hoc- und Echtzeit-Abfragen, damit Sie schneller agieren können.

Demokratisieren Sie Data Science

Mit Modellen, die direkt in der Datenbank ausgeführt werden, ermöglichen Sie Anwendern auf Insights in eigenen Dashboards zuzugreifen.

Vereinheitlichen Sie Analytics: BI+KI+ML

Die extrem hohe Performance von Exasol unterstützt Ihre gesamte Analytics und fördert die Datenstrategie in Ihrem Unternehmen.

Nutzen Sie weiterhin Ihre (bewährten) BI-Tools

Exasol im Ökosystem

Zalando nutzt Exasol als zusätzlichen Acceleration Layer

Das e-Commerce Modeunternehmen nutzt Exasol, um seine Business-Intelligence-Tools zu beschleunigen.

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XING ersetzte mit Exasol das alte Data Warehouse komplett

Dank smarter In-Memory-Verarbeitung der Abfragen konnte XING, das Social-Networking-Unternehmen, seine Performance steigern und jetzt problemlos 10 Milliarden Datensätze pro Jahr verarbeiten.

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Bei Piedmont Healthcare steht Exasol im Zentrum aller Analytics-Aktivitäten

Eine integrierte Performance-Datenplattform, um zentral alle kritischen Analytics-Anwendungen zu beschleunigen, bessere Ergebnisse für Patienten zu erzielen und das Unternehmensergebnis zu steigern.

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