Tabellen eignen sich gut für die Verwaltung kleiner Datensätze und für einfache Aufgaben wie die Organisation von Listen oder einfache Finanzanalysen. Bei zunehmenden Datenmengen und Vernetzungen, beispielsweise der Verfolgung von Beziehungen über mehrere Datensätze hinweg oder der Analyse von Trends im Zeitverlauf, werden Tabellen schnell unübersichtlich. Diese Komplexität führt oft zu Irrtümern, Ineffizienz und unnötigem Zeitbedarf dafür, den Durchblick zu wahren.

Hier kommen Datenbanken ins Spiel. Sie unterstützen Aufgaben von der Verfolgung der Finanzleistung bis hin zur Optimierung von Lieferketten oder der Prognose von Geräteausfällen. Sie sind nicht einfach nur Informationsspeicher, sondern verwandeln Daten in ein tatsächlich nützliches Werkzeug. Sie können mit Datenbänken zuverlässig große Informationsmengen organisieren, unterschiedliche Datensätze verbinden und Funktionen wie automatisierte Berichterstattung, Echtzeitanalysen und optimierte Workflows nutzen. Kurz gesagt fördern sie Muster und Erkenntnisse zutage, die statische Tabellen einfach nicht aufdecken können.

Unternehmen, die ihre Datenbanken effektiv nutzen, verwenden ihre Daten, um Probleme zu lösen und Chancen zu entdecken. Mit dem richtigen Setup können sie Trends entdecken, fundierte Entscheidungen treffen und einem reibungslosen Betrieb näherkommen. In diesem Artikel erfahren Sie, was Datenbanken sind, wie sie funktionieren und wie sie Ihre Geschäftsprozesse transformieren können.

Was ist eine Datenbank?

Eine Datenbank dient einem Unternehmen zur Speicherung, Organisation und Verknüpfung von Daten aller Art. Sie dient als zentrale Drehscheibe für alles, von strukturierten Informationen wie Namen und Adressen bis hin zu unstrukturierten Inhalten wie Bildern und Videos. Durch die Organisation und Verknüpfung von Daten erübrigt sich mit Datenbanken die mühsame Suche nach Informationen, wodurch Sie mehr erreichen können.

Datenbanken lassen sich in transaktionale und analytische Typen aufteilen.

Transaktionale Datenbanken eignen sich für alltägliche Prozesse wie die Verarbeitung von Transaktionen und die Aktualisierung des Bestands – Aufgaben, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt. Sie dienen Unternehmen als betriebliches Rückgrat bei der effizienten Ausführung von Aufgaben im Tagesgeschäft. Einige Beispiele sind:

• MySQL: Quelloffene Datenbank für Web-Anwendungen und E-Commerce-Plattformen.
• PostgreSQL: Zuverlässige Datenbank, die oft für Finanzsysteme und ERPs verwendet wird.
• Microsoft SQL Server: Gut für Integrationen mit Windows-basierten Unternehmensanwendungen geeignet.
• Amazon Aurora: Could-native Datenbank für leistungsfähige transaktionale Workloads.
• Oracle Database: Sichere und skalierbare Lösung für die transaktionalen Anforderungen großer Unternehmen.

Analytische Datenbanken sind die „Denker“ und eignen sich für die Bewältigung komplexer Abfragen für strategische Entscheidungen. Sie analysieren große Datenmengen auf Trends oder beantworten wichtige Fragen, bestimmen beispielsweise Kaufverhaltensmuster im Lauf der Zeit. Die durch sie gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen Unternehmen eine effizienterer Planung für die Zukunft. Einige Beispiele sind:

• Snowflake: Ein cloud-basiertes Data Warehouse für die Verarbeitung strukturierter und halbstrukturierter Daten.
• Google BigQuery: Entwickelt für schnelle Analysen gewaltiger Datensätze, ideal für Echtzeitanalysen geeignet.
• Amazon Redshift: Ein skalierbares Data Warehouse für die Analyse von Daten in mehreren Dimensionen.
• Teradata: Eine leistungsfähige Analysedatenbank für Datenverarbeitung und Erkenntnisse im Unternehmensmaßstab.
• ClickHouse: Eine quelloffene spaltenbasierte Datenbank, optimiert für schnelle Analyseabfragen.

Bei der Verarbeitung des Kaufs eines Kunden genau wie bei der Analyse jahrelanger Vertriebsdaten für die zukünftige Strategie: Datenbanken sorgen für reibungslose Abläufe im Unternehmen. Sie sind unverzichtbare Werkzeuge, die Rohdaten in umsetzbare Strategien verwandeln und so den Umsatz erhöhen und die Effizienz verbessern.

Es gibt viele Arten von Datenbänken, diese werden im weiteren Verlauf dieses Artikels erläutert. Zunächst geht es vornehmlich um relationale Datenbanken, welche die häufigsten Datenbanktypen darstellen. Sie haben vermutlich schon von Microsoft SQL Server oder MySQL gehört. Bei beiden handelt es sich um relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS).

Ein kurzer Überblick über Datenbank-Komponenten

Datenbanken können vielerlei Formen annehmen, einschließlich relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) wie MySQL und PostgreSQL, aber auch NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra. Zwar teilen sich die meisten Datenbanksysteme die nachfolgend aufgeführten Komponenten, jedoch können sich bestimmte Umsetzungen je nach Datenbanktyp unterscheiden. Ein Verständnis der Struktur einer Datenbank bereitet Sie auf ihre Verwaltung und ihre effektive Nutzung vor.

Hier finden Sie eine Darstellung der fünf zentralen Komponenten, aus denen ein typisches Datenbanksystem besteht:

• Hardware: Die gesamte physische Technik, die Datenbankvorgängen zugrunde liegt, darunter Server, Computer, Festplatten und Netzwerkgeräte. Diese Elemente dienen dem Hosting und der Ausführung von Datenbank-Software.
• Software: Die Software ist der Kern der Datenbankfunktionen und ermöglicht die Erstellung, Verwaltung und Verarbeitung von Daten. Sie umfasst ein Datenbankmanagementsystem (DBMS), das den Datenzugriff, das Betriebssystem und die Netzwerk-Software für die Datenfreigabe verwaltet.
• Daten: Das Herzstück jeder Datenbank sind die Daten. Sie lassen sich in strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten unterteilen.
• Datenzugriffssprache: Vornehmlich SQL (Structured Query Language), die Standardsprache für die Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken. Bei nicht-relationalen Datenbanken kommen je nach Datenbanktyp alternative Abfragesprachen oder APIs zum Einsatz.
• Verfahren: Vordefinierte Regeln, die Benutzer und Administratoren bei der Interaktion mit dem Datenbanksystem unterstützen. Verfahren helfen dabei, Daten auf einheitliche und sichere Weise zu verwalten.

Ein Verständnis des Zusammenwirkens von Hardware, Software, Datentypen, SQL und Verfahren ist eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung von Datenbankstrategien und robustes Datenmanagement.

Wofür werden Datenbanken verwendet?

Datenbanken sind die Grundlage vieler Apps, von komplexen digitalen Marketing-Tools bis hin zu einfachen Alltagshelfern. Hier finden Sie einige wichtige Strategien für die effektive Nutzung digitaler Marketing-Analysen zur Verbesserung Ihrer Marketing-Kampagnen.

• Optimierung von Echtzeit-Operationen: Unternehmen verwenden operationale Datenbanken für die effiziente Verwaltung alltäglicher Transaktionen. Diese Datenbanken werden für Geschwindigkeit optimiert, um die Datenverarbeitung in Echtzeit und sofortige Reaktionen in Umgebungen zu ermöglichen, die von schnellen Entwicklungen geprägt sind.

Beispiel: Pitney Bowes erzielte mit Fivetran eine Übersicht aller 16 Verteilzentren auf der ganzen Welt in Beinahe-Echtzeit und ermöglicht so die effektive Verfolgung von über 800 Millionen Paketen am Tag.

• Stärkung von Kundenbeziehungen: Wenn Unternehmen wachsen, wird die Verfolgung jeder einzelnen Kundeninteraktion immer wichtiger. CRM-Datenbanken (Customer Relationship Management) filtern Kundeninformationen heraus und erleichtern es so, Kunden eine personalisiertere Erfahrung zu ermöglichen. Beispiel: Raiffeisen Bank International ermöglichte mit Fivetran mehr als 300 Mitarbeitern Echtzeit-Datenzugriff und verbesserte so Kundenakquise und Berichtsqualität.
• Unterstützung moderner Software-Anwendungen: Datenbanken sind für viele Software-Anwendungen unverzichtbar, von Projektmanagementplattformen wie Trello oder Asana bis hin zu E-Commerce-Websites und Produktivitäts-Tools. Eine Projektmanagement-App kann beispielsweise eine Datenbank zur Verfolgung von Aufgaben, Fristen und Teammitgliederzuordnungen verwenden und so Organisation und Zugriff gewährleisten.

Beispiel: Square erreichte mit Fivetran eine nahtlose Zentralisierung von Daten und ermöglichte so die Eingabe verschiedener Datentypen in ihr Data Warehouse in Beinahe-Echtzeit zur Unterstützung ihrer Anwendungen.

• Förderung intelligenter Entscheidungen mit Daten: Fortschrittliche Datenbanken sind das Geheimrezept für alle Unternehmen, die sich einen Vorteil verschaffen möchten. Sie analysieren komplexe Daten und entdecken Trends und Muster, was die Optimierung von Strategien und intelligentere Entscheidungen ermöglicht, etwa die Bestellung neuer Lagerwaren anhand aktueller Verkaufsprotokolle, bevor sie ausverkauft sind.

Beispiel: JetBlue replizierte mit Fivetran Wartungsdaten von Flugzeugen in Snowflake und ermöglichte so proaktive, datengesteuerte Wartungsentscheidungen zur Vermeidung von Flugverzögerungen.

• Vereinigung von Datenquellen: Das Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Quellen an einem Ort kann Ihre Geschäftsperspektive transformieren. Mit Datenbanken können Sie alles integrieren und erhalten eine Übersicht aller Vorgänge, was den Weg für aufschlussreiche funktionsübergreifende Analysen bereitet.

Beispiel: Saks nutzte Fivetran für das Onboarding mehrerer Datenquellen innerhalb von Stunden und erreichte dabei die Dateneingabe in Beinahe-Echtzeit alle fünf Minuten, was die Kundenerfahrung verbesserte.

Jeder dieser Anwendungsfälle verdeutlicht die Vielseitigkeit und Bedeutsamkeit von Datenbanken im Digitalzeitalter in Bezug auf Effizienz und Erkenntnisgewinn.

Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken

Datenbanken werden in zwei Typen unterteilt: relational und nicht-relational. Jeder Typ verarbeitet Daten anders und eröffnet unterschiedliche Datenmanagementstrategien für unterschiedliche Geschäftsanforderungen. So unterscheiden sie sich:

Relationale Datenbanken

Relationale Datenbanken verwenden häufig SQL (Structured Query Language) für die Organisation und Abfrage von Daten in Form sauber arrangierter Tabellen. Man kann sich eine relationale Datenbank als eine Reihe vernetzter Tabellen vorstellen. Jede Tabelle enthält Zeilen und Spalten mit verwandten Informationsstückchen. Eine Tabelle könnte beispielsweise alle Kundendaten enthalten, während eine andere ihre Bestellungen verfolgt. Es ist eine Art endlose Tabelle mit unendlich vielen Registerkarten und Verbindungen zwischen den Daten.

Relationale Datenbanken verwenden besondere Kennzeichnungen, sogenannte „Primärschlüssel“ (Primary Keys), für die Verbindung verwandter Informationen über Tabellen hinweg. Ein Primärschlüssel ist eindeutig und dient gewissermaßen als persönliche Ausweisnummer der jeweiligen Zeile. Ein „Fremdschlüssel“ (Foreign Key) hingegen dient zur Verbindung verschiedener Tabellen und sorgt dafür, dass eine Tabelle genau einer anderen entspricht. Dieses Arrangement ermöglicht den reibungslosen und organisierten Zugriff auf große Mengen verwandter Daten und vereinfacht so die Verwaltung komplexer Beziehungen. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele relationaler Datenbanken:

• Oracle Database: Bekannt für zuverlässige Leistung und Skalierbarkeit, wird oft von großen Unternehmen für geschäftskritische Anwendungen verwendet.
• MySQL: Eine quelloffene relationale Datenbank, die häufig für Web-Anwendungen und kleine bis mittelgroße Projekte verwendet wird.
• PostgreSQL: Eine leistungsfähige quelloffene Option mit fortschrittlichen Funktionen wie Unterstützung für komplexe Abfragen und große Datensätze.
• Microsoft SQL Server: Eine beliebte Wahl für Unternehmen, die Windows verwenden. Bietet gute Integrationsfunktionen für Analysen und Berichterstattung.

Nicht-relationale Datenbanken

In nicht-relationalen Systemen werden Daten oft in Form flexibler Schemata gruppiert, die sich mit der Zeit weiterentwickeln können. Sie sind somit ideal für Apps geeignet, die schnelle Entwicklung und Skalierung erfordern. So könnte ein Dokumentenspeicher alle Kundeninteraktionen in einem Dokument pro Kunden enthalten, um die rigiden Strukturen relationaler Tabellen zu vermeiden. Sie ermöglichen den schnelleren Zugriff auf unstrukturierte Daten und sind horizontal skalierbar, wodurch sie sich ideal für die Verarbeitung großer Mengen unterschiedlicher Daten eignen.

Anders als relationale Datenbanken, die Beziehungen über Primär- und Fremdschlüssel verwalten, nutzen nicht-relationale Datenbanken eingebettete Dokumente und Verknüpfungen mithilfe von Verweisen. Sie vereinfachen Abfragen und Vorgänge, da die Zusammenführung von Tabellen weniger wichtig ist. Dies sind einige Beispiele beliebter nicht-relationaler Datenbanken:

• MongoDB: Eine dokumentbasierte Datenbank für die Speicherung unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten, die häufig für Web-Apps und Inhaltsmanagement verwendet wird.
• Cassandra: Ein Speicher mit breiten Spalten (speichert Daten in einem Tabellenformat mit flexiblen Spalten), entwickelt für enorme Skalierbarkeit und Fehlertoleranz, wird häufig für IoT-Anwendungen und Echtzeitanalysen verwendet.
• Redis: Ein Speicher für speicherinterne Schlüssel-Wert-Paare (speichert Daten als Schlüssel-Wert-Paare im Arbeitsspeicher für besonders schnellen Zugriff). Ideal für Zwischenspeicherung, Sitzungsverwaltung und Echtzeit-Anwendungen wie Chat-Systeme geeignet.
• DynamoDB: Die vollständig verwaltete Datenbank von Amazon für Schlüssel-Wert-Paare und Dokumente. Entwickelt für umfangreiche Workloads und geringe Latenzen.

‍

Die Auswirkungen von Datenbanken auf moderne Geschäftsabläufe

Datenbanken speichern Daten nicht nur, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, schnell auf Veränderungen im Markt zu reagieren. Sie sind unverzichtbare Werkzeuge zur Verwendung großer Informationsmengen für Innovationen in verschiedenen Bereichen. Nachfolgend finden Sie einige Bereiche, in denen Datenbanken Geschäftsprozesse transformieren.

• Lieferketten-Management: Datenbanken ermöglichen es, alles zu verfolgen, vom Lagerbestand bis hin zum Lieferstatus, und sorgen so für einen reibungslosen und effizienten Betrieb.
• Finanzmanagement: Datenbanken sorgen dafür, dass Finanzaufzeichnungen akkurat und konform sind. Die Echtzeitverfolgung von Finanzen ermöglicht es Unternehmen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und so in Bezug auf Finanz-Governance immer einen Schritt voraus zu sein.
• Personalmanagement: Datenbanken optimieren Gehaltsangelegenheiten ebenso wie Leistungsbeurteilungen. Personalteams benötigen somit weniger Zeit für Bürokratie und haben mehr Zeit dafür, Mitarbeiter zu unterstützen.
• CRM (Customer Relationship Management): Datenbanken für CRM-Systeme ermöglichen Ihnen den Zugriff auf alle Interaktionen mit und Präferenzen von Ihren Kunden. Sie unterstützen die Personalisierung von Kundenservice und Marketing in nie dagewesenem Maße und verwandeln so Daten in tiefgreifendere Beziehungen.
• Geschäftskontinuität und Risikomanagement: Datenbanken bieten Unternehmen einen besseren Überblick über potenzielle Risiken und den Umgang mit Störungen. Sie unterstützen Sie dabei, bei allen Widrigkeiten für einen reibungslosen Betrieb zu sorgen.

Unternehmen, die Datenbanken verwenden, steigern ihre Agilität und ihren Wettbewerbsvorteil erheblich. Sie erhalten einen taktischen Vorteil durch schnelle Anpassung und können Chancen ergreifen, sobald sie zutage treten.

Nutzen Sie durch Integration die volle Leistung von Datenbanken

Bei aller Leistungsfähigkeit liegt das wahre Potenzial von Datenbanken oft in der Möglichkeit, sie kombiniert zu verwenden. Die Integration von Daten aus mehreren Quellen, ganz gleich ob interne Systeme oder externe Datensätze, macht fragmentierte Informationen bedeutsam und praktisch nutzbar. Hierbei ist die Datenintegration ausschlaggebend, denn sie unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten zu vereinheitlichen und bessere Entscheidungen zu treffen.

H2: So entwickelt sich die Datenintegration in Datenbanksystemen

Der wahre Wert einer Datenbank zeigt sich erst beim Hinzufügen einer Datenintegrationsebene. Diese verbindet Ihre Datenbanken nahtlos und ermöglicht den einheitlichen Zugriff auf die wichtigsten Informationen in Echtzeit. Fivetran vereinfacht als einer der Marktführer in diesem Entwicklungsbereich die Integration mithilfe robuster Datenkonnektoren, die die Zusammenführung aus verschiedenen Quellen optimieren. Sie sammeln Daten und machen sie in Echtzeit verwendbar, was für Unternehmen, deren Daten immer komplexer werden, unverzichtbar ist.

Automatisierungs-Tools wie Fivetran revolutionieren die Datenintegration mithilfe von KI und maschinellem Lernen. Sie entdecken und lösen Datendiskrepanzen und verbessern sowohl Zuverlässigkeit als auch Effektivität von Entscheidungsfindungsprozessen. Algorithmen können so beispielsweise vorbeugend Datenfehler beheben und Integrationen optimieren, was die Effizienz erhöht. Der proaktive Ansatz ermöglicht Unternehmen die schnelle Anpassung an neue Technologien und Veränderungen im Markt. Hochmoderne Tools wie Fivetran verwandeln umfangreiche Datensätze in wertvolle Erkenntnisse.

Wenn Sie sich dafür interessieren, wie das funktioniert, sehen Sie sich das Verzeichnis der Konnektoren von Fivetran an. Starten Sie eine kostenlose Testversion oder nutzen Sie das kostenlose Abo.