Zudem ist das System selbstlernend, das heißt, es optimiert sich während der Abfrageläufe selbst und verbessert damit stetig die Performance. Das Datenbanksystem liefert derzeit Datenextrakte, die nach bestimmten Regeln erzeugt und danach weiterverarbeitet werden, entweder mit statistischen Werkzeugen oder in einem Online-Tool, auf das die Kunden Zugriff haben. Mehr als 20 skalare Funktionen anderer Datenbank-Hersteller sind heute implementiert. Dadurch können Kunden die Lösung einfacher integrieren, auch im Bezug auf die Anpassungen bei SQL-Abfragen oder Ladeprozessen.

Standard-Hardware und steigende Performance

Aufgrund der Performance-Steigerung können die Marktforscher den Kundenanforderungen besser begegnen: Das Bereitstellen und Darstellen von Daten hat sich von mehreren Tagen auf einen Tag beziehungsweise von Stunden auf Minuten verkürzt. Dies ist auch im Hinblick darauf bedeutend, dass die Rohdaten, die die Datenbank liefert, häufig nur einen von vielen Bausteinen in komplexen Analysen in nachgelagerten Prozessen darstellen, und es daher besonders wichtig ist, sie zeitnah zur Verfügung zu stellen.

Für die Kunden bedeuten verkürzte Liefertermine der benötigten Daten einen maßgeblichen Gewinn, denn gerade in der Pharmaindustrie und im Gesundheitswesen sind zeitnahe und risikoarme Entscheidungen, basierend auf qualitativ hochwertigen Daten, sehr wichtig. Das neue System ist auf preiswerter Standard-Hardware verfügbar und erhöht den überschaubaren Aufwand für den Betrieb im Firmennetzwerk beziehungsweise RechenzentrumRechenzentrum. Die Skalierbarkeit benötigt keine komplett neue Hardware, sondern lediglich weitere Standard-Server. Falls einer der Server ausfällt, sichern intelligente Failover-Mechanismen die Verfügbarkeit der Datenbank. Alles zu Rechenzentrum auf CIO.de