Erfahrungen gesucht! Empfehlungen für Datenbanken und Wissensdatenbanken

[Vincent Richter]

Liebe Community,

wir haben einen Kunden, der auf der Suche nach Empfehlungen für leistungsfähige Datenbanken zur sauberen Datenanalyse ist. Besonders interessieren uns Datenbanken, die sich für umfangreiche Analysen eignen – gerne auch KI-basiert.

Zusätzlich sind wir neugierig auf eure Erfahrungen und Empfehlungen im Bereich Wissensdatenbanken. Welche Lösungen nutzt ihr, um Wissen effektiv zu verwalten und zu nutzen?

Habt ihr Tipps oder Empfehlungen? Wer hat Interesse, sich zu diesen Themen auszutauschen?

Vielen Dank im Voraus für eure Unterstützung und Beiträge!

Beste Grüße
Vincent

[Manuel Rühl]

Wir nutzen Qlik für jegliche Form der Datenanalyse, auch im Smap-Datensätze zu analysieren.

Die Qlik hat heute "Qlik Answers" gelaunched, das sieht ziemlich vielversprechend aus:

 

[Klaus Hartmann]

Ihr könnt über Make (Integromat) OpenAI, MistralAI oder Claude sehr einfach einbinden. Die Daten kommen von smapOne. Oder von einer anderen Quelle und smapOne steuert nur den Workflow. Ich habe dazu gerade ein weiteres Video-Tutorial hochgeladen: https://youtu.be/lBzU7B4psF8 

@Manuel Rühl Qlik hört sich sehr interessant an. Ist das Machine Learning oder auch "nur" Textgenerierung.

[Manuel Rühl]

@Klaus Hartmann

Qlik ist in erster Linie ein Analysetool wie PowerBI oder Tableau. Damit kann man Daten visualisieren, chice Dashboards bauen und Reports verteilen. Das ist der Kern von Qlik und das, was meine Mitgründerin und ich seit Juni hauptberuflich machen. In der Smap-Community bin ich aktuell "nur noch" aus Spaß. Kleiner Werbereinspieler: https://www.mamaconsulting.de 😛 

Der Vorteil von Qlik gegenüber anderen Tools ist, dass man die gesamte Datenstrecke auch ohne Data-Warehouse abbilden kann. Da ist man z.B. in PowerBI deutlich begrenzter es sei denn man nutzt die neue DataFabric, was aber hinten raus recht teuer wird.

Qlik bietet im Standard eine Vielzahl von Connectoren an, unter anderem auch eine für REST-API. Damit habe ich in der vorherigen Firma die Smap-Datensätze abgegriffen und konnte so auch Daten aus unterschiedlichen Smaps in Reports packen, z.B. für die Zollabteilung.

Darüber hinaus gibt es auf der Qlik-Plattform einige Funktionalitäten, die sehr nützlich sind:

Qlik Application Automation: Damit planen wir normalerweise die App-Reloads und Datengenerierung. Das ist aber sehr mächtig und man könnte auch einen Webhook aus SmapOne anbinden und damit weitere Prozesse antriggern. Oder einen Task in Smap erstellen wenn in einer Analyse-App eine gewisse KPI überschritten wird. Die Blöcke dort sind ähnlich wie in make.com, make.com bietet aber im Standard deutlich mehr Anbindungen. Der Fokus hier liegt auf der Datenverarbeitung.

Qlik Auto ML: Machine Learning gibt es auch. Haben wir aber tatsächlich noch bei keinem Kunden im Einsatz. Man braucht bei Auto ML "fertige" Tabellen aus denen dann z.B. Kaufwahrscheinlichkeiten berechnet werden.

Qlik Answers: Das ist gestern erst wirklich gelaunched worden und mir ist noch nicht ganz klar, wie das mit dem "normalen" Arbeiten in Qlik zusammengehört. In nächster Zeit wird es einige Info-Webinare geben, dann bin ich hoffentlich schlauer. Sieht für mich aktuell so aus, als sei das ein kostenpflichtiges AddOn. ML-Funktionalitäten gibt es abgespeckt im Standard.

[Marcus Bork]

Wissensdatenbanken kann ich Confluence empfehlen, vor allem wenn man schon mit andern Tools der Atlassian Suite arbeitet (z.B. JIRA).

Finde Confluence sehr übersichtlich, und die JIRA Integration ist natürlich sehr gut.

[Michael Prem]

Hi,

ich bin ein absoluter Oracle Fan. Habe momentan leider nichts mehr mit Oracle zu tun, kann aber diese Datenbank nur jedem empfehlen, wenn es professionell sein soll. Habe damit sehr lange Zeit gearbeitet, ein ERP-System mit unserem Team darauf entwickelt und die DB mit sehr großen Datenmengen betrieben. Und natürlich auch diese Datenmengen täglich verarbeitet und analysiert. Was man allerdings haben sollte ist ein DB-Admin.

Viele Grüße

Michael

[Bülent Erbas]

Hallo @Vincent Richter

ich glaube mittlerweile sind viele Datenbanken auf Leistungsfähigkeit und Datenanalyse optimiert, sowie eine KI-Unterstützung.

Interessant wäre zu erfahren, welchen Schwerpunkt sich der Kunde vorstellt: eine kundenorientierte WDB über Produkte, Services oder eine interne Datenbank für Informationsaustausch zu Systemen, Prozessen und Richtlinien?
Möchte der Kunde ein fertiges Produkt oder selbst etwas aufbauen?
Eine interne (on-prem) Lösung oder Cloud-basiert?

Wir haben selbst keine "echte" Wissensdatenbank, nutzen aber ein Dokumenten-Management-System, der mit ausreichend Daten befüllt durchaus mit einer richten Datenbank mithalten kann.

[Cyprian Kuschka]

Hallo 

alles ist ganz nett!

Eine Barriere stellt der Transport der in Smap generierten Daten dar. Persönlich habe ich mich für eine Lösung verbunden mit Exceltabellen bzw. CSV Daten, die diese Funktion übernehmen, entschieden. Es ist keine endgültige Lösung jedoch eine preiswerte Alternative um schnell die Funktionalität zu ermitteln. Danach können die Daten in jeder erdenklichen Datenbank ausgewertet werden. Die meisten haben bereits Lösungen, die ausreichend Informationen generieren. Der Einsatz von REST API verlangt wieder zusätzliche Ressourcen, die nicht immer zur Verfügung stehen. Andere Alternativen sind mir hier faktisch unbekannt. Alle bis jetzt erwähnten Vorschläge hängen am Transport der Daten zum Ziel. (Auswertungstool)