Skalierbare und sichere datengesteuerte Anwendung mit mandantenfähigen Datenbanken und eingebetteter Analyse

Daten treiben Innovationen in allen Branchen voran. Unternehmen bemühen sich darum, datengesteuerte Anwendungen zu entwickeln, die wachsende Informationen durch umsetzbare Erkenntnisse in Wettbewerbsvorteile umwandeln. Allerdings birgt die Erzielung eines Mehrwerts aus immer schneller werdenden Datenmengen enorme technische Herausforderungen. Wie können Anwendungen sicher skaliert und gleichzeitig Echtzeitanalysen bereitgestellt werden? Der Schlüssel liegt in mandantenfähigen Datenbanken und eingebetteten Analysen.

Was ist eine Multi-Tenant-Datenbank?

Eine mandantenfähige Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Informationen für mehrere Benutzer oder Mandanten speichern kann. Die Daten jedes Mieters werden getrennt und sicher aufbewahrt, sodass er nur auf seine eigenen Informationen zugreifen kann. Dadurch können mehrere Benutzer oder Organisationen dieselbe Datenbank verwenden und gleichzeitig ihre Daten privat halten.

In der Welt des Cloud Computing und der Software-as-a-Service (SaaS)-Geschäftsmodelle gewinnt das Konzept mandantenfähiger Datenbanken zunehmend an Bedeutung. Die Architektur einer mandantenfähigen Datenbank ist darauf ausgelegt, gemeinsam genutzte Ressourcen wie Speicher und Rechenleistung effektiv zu konsolidieren.

Warum ist eine mandantenfähige Datenbank notwendig?

Dies dient der effizienten Betreuung mehrerer Kunden, die jeweils als Mieter bezeichnet werden. Mieter können Einzelpersonen, Unternehmen oder separate Organisationseinheiten sein, die alle dieselbe zugrunde liegende Infrastruktur nutzen, während ihre Daten voneinander isoliert bleiben.

Durch Mandantenfähigkeit können SaaS-Anbieter die Ressourcennutzung maximieren, den Wartungsaufwand optimieren und Updates rationalisieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Dies kann auch zu einer besseren Leistung für jeden Mandanten führen, da Ressourcen dynamisch je nach Bedarf zugewiesen werden.

Wie verhält sich eine mandantenfähige Datenbank zu eingebetteten Analysen?

Bei der eingebetteten Analyse handelt es sich um die Integration von Berichtstools, Datenvisualisierungen und anderen Analysefunktionen direkt in Unternehmenssoftwareanwendungen. Dieser Ansatz unterscheidet sich von herkömmlichen Methoden, bei denen Benutzer zwischen eigenständigen Business-Intelligence-Tools und Geschäftsanwendungen wechseln müssen, um Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.

Mit eingebetteter Analysesoftware werden den Benutzern umsetzbare Informationen genau dort zur Verfügung gestellt, wo sie sie benötigen, und zwar im Kontext der von ihnen verwendeten Anwendung. Diese nahtlose Integration ermöglicht es Benutzern, datengesteuerte Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen.

Eingebettete Analysen sind besonders wertvoll, da sie den Zugang zu Datenerkenntnissen demokratisieren. Benutzer ohne spezielle Ausbildung in der Datenanalyse können dank intuitiver Dashboards und Berichte, die in die von ihnen täglich verwendeten Apps integriert sind, komplexe Datensätze interpretieren und nutzen.

Wenn mandantenfähige Datenbanken und eingebettete Analysen zusammenkommen, ist das Ergebnis leistungsstark: sichere, skalierbare und leistungsstarke Datenlösungen, die sich an steigende Kundenanforderungen anpassen und wachsen lassen. Für Unternehmen, die diese Technologien nutzen, bedeutet dies, integrierte Intelligenzfunktionen für alle Benutzer auf der gesamten Plattform freizuschalten, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Leistung einzugehen.

Diese synergetische Kombination wird immer wichtiger, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen und ein Umfeld zu schaffen, in dem kontinuierliches Lernen und Verbesserung durch Dateneinblicke die Norm sind.

Vorteile von Multi-Tenant-Datenbanken

Mandantenfähige Datenbanken bieten überzeugende Vorteile, bringen aber auch einzigartige Designeinschränkungen mit sich.

Ressourcenpooling und elastische Skalierbarkeit

• Durch die Konsolidierung des Speicher-, Rechen- und Verwaltungsaufwands in einer gemeinsam genutzten Infrastruktur werden die Kosten sowohl für Anbieter als auch für Mandantenabonnenten erheblich gesenkt, wenn die Benutzerbasis wächst.
• Mandantenfähige Datenbanken vereinfachen die horizontale Skalierung von Anwendungen.
• Allerdings müssen geclusterte Ressourcen angemessen bereitgestellt werden, um Nachfragespitzen in der gesamten Mieterbasis zu bewältigen.

Mandantendatenisolierung

• Während Mandanten auf dieselbe Datenbankinstanz zugreifen, verhindern strenge Zugriffskontrollen den Einblick in die Daten anderer Mandanten.
• Auf allen Ebenen wird eine robuste virtuelle Partitionierung erzwungen.
• Die Aufrechterhaltung der Sicherheit im großen Maßstab ist von größter Bedeutung. Schwachstellen durch Datenlecks, die diese Barrieren durchbrechen, bergen ein enormes Risiko.

Herausforderungen von mandantenfähigen Datenbanken

Anpassungsbeschränkungen

Wenn herkömmliche Business-Intelligence-Anbieter versuchen, sich in mandantenfähige Architekturen zu integrieren, werden mandantenspezifische Anpassungen auf gängige Schemata und Konfigurationen beschränkt.

Governance-Overhead

Wenn SaaS-Unternehmen versuchen, BI-Software für die Berichterstellung mit mehreren Mandanten zu verwenden, wirkt sich die Änderung der Backend-Datenstrukturen auf alle Mandantendatensätze aus und schränkt daher ihre Fähigkeit ein, individuelle Datenverwaltung oder Datenmodelle pro Mandant anzubieten.

Hier sticht Qrvey hervor. Qrvey bietet eine mandantenfähige Datenbank bzw. ein mandantenfähiges Data Warehouse , das es SaaS-Unternehmen ermöglicht, benutzerdefinierte Datenmodelle pro Mandant anzubieten. *

Die Multi-Tenant-Fähigkeit ist einer der Hauptgründe, warum sich viele Unternehmen für Qrvey für eingebettete Analysen entscheiden. *

Maximierung des Werts mit eingebetteter Analyse

Durch die Einbettung von Analysen ergeben sich erhebliche Vorteile für die Benutzererfahrung und die Akzeptanz:

Kontextbezogene Einblicke dort, wo sie wichtig sind

Analysen erreichen Endbenutzer direkt im Rahmen regulärer Arbeitsabläufe und dienen als Entscheidungshilfe, ohne dass separate Analysetools erforderlich sind.

Datengesteuerte Benutzererlebnisse

Integrierte Analysen bieten Self-Service-Transparenz, sodass Benutzer immer wissen, wo sie stehen. Das Management anhand von Kennzahlen auf allen Ebenen fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.

Doch die Skalierung interaktiver Visualisierungen erfordert ein Gleichgewicht zwischen Dynamik, Aktualität und Geschwindigkeit.

Analytics-Eigentum und kollaborative Entscheidungsfindung

Der verteilte Analysezugriff trägt dazu bei, Informationssilos aufzubrechen und Dateneinblicke für alle Beteiligten zu demokratisieren. Die geteilte Wahrheit schafft Übereinstimmung.

Allerdings erweist sich die Steuerung des massiven Datenzugriffs, die Modellierung der Abstammung und die Wahrung der Konsistenz als Herausforderung.

Vereint Mandantenfähigkeit und eingebettete Analysen

Durch die Kombination von mandantenfähigen Plattformen und eingebetteten Analysen werden robuste, skalierbare und kosteneffiziente Lösungen für den Zugriff auf Erkenntnisse aus Daten im Ruhezustand und in Bewegung ermöglicht:

Skalierbare Dateninfrastruktur

Mandantenfähige Datenbanken bilden die Grundlage für die Verwaltung riesiger strukturierter und unstrukturierter Datenmengen über viele Mandanten hinweg bei gleichzeitiger Kostenkontrolle. Durch eingebettete Analysen bleibt die Abfrageleistung trotz steigender Benutzerbasis erhalten.

Luftdichte Sicherheit

Eine strikte Mandantenisolierung sichert Daten, während robuste Zugriffskontrollen Benutzer nur auf bestimmte zulässige Datenteilmengen und Analysen beschränken. Detaillierte Berechtigungen verhindern das Durchsickern über Mieterbarrieren hinweg.

Niedrigere Gesamtbetriebskosten

Eine gemeinsam genutzte Infrastruktur und eine zentralisierte Verwaltung von Softwareinstanzen senken die Kosten für Anbieter erheblich. Mieter profitieren zudem von Kosteneinsparungen durch Skaleneffekte.

Maßgeschneiderte Einblicke, konsistente Plattform

Jeder Mandant kann Analysemodelle anpassen, Dashboards erstellen und Berichte in seinem Bereich optimieren und dabei gemeinsame Schemata einhalten. Anbieter standardisieren Plattformen und Updates.

Praxisnahe Anwendungsfälle, die mandantenfähige und eingebettete Intelligenz nutzen

Die mandantenfähige Datenbankarchitektur ist die Grundlage vieler führender Dienste, die eingebettete Analysen bereitstellen:

• Zendesk bedient 145.000 Konten mit eingebetteten Berichten zu Support-Interaktionen und nutzt Mandantenfähigkeit für Skalierbarkeit und Sicherheit.

• Asana liefert Erkenntnisse für mehr als 100.000 Projektkooperationskunden, die in seiner mandantenfähigen Datenbankumgebung aufgebaut sind.

• Zuora verwaltet Abonnementabrechnungsanalysen auf Tausenden von Plattformen durch mandantenfähiges Data Warehousing.

  
  

Die Kombination aus Skalierbarkeit, Sicherheit und Zugänglichkeit von Erkenntnissen durch mandantenfähige Datenbanken und eingebettete Analysen löste Datenherausforderungen, die Anwendungsinnovationen und die Demokratisierung von Analysen behinderten.

Was sind die Anforderungen einer mandantenfähigen Datenbank für eingebettete Analysen?

Eine mandantenfähige Datenbank für eingebettete Analysen muss mehrere wichtige Anforderungen erfüllen.

• Erstens sollte es über robuste Datenisolationsfunktionen verfügen, um sicherzustellen, dass die Daten jedes Mandanten sicher von anderen getrennt sind. Dazu gehört die Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Verschlüsselungsmechanismen.

  
  

• Zweitens sollte die Datenbank eine effiziente und skalierbare Datenspeicherung und -abfrage unterstützen, da sie große Datenmengen von mehreren Mandanten gleichzeitig verarbeiten muss. (Lesen Sie mehr darüber , warum Qrvey sich für Elastic / AWS OpenSearch für sein mandantenfähiges Data Warehouse entschieden hat )

  
  

• Darüber hinaus sollte es flexible Datenmodellierungsoptionen bieten, um verschiedene Arten von Analyseanwendungsfällen auf Mandantenebene zu berücksichtigen. Dazu gehört die Unterstützung verschiedener Datenstrukturen wie relationaler, Dokument- oder Diagrammmodelle.

  
  

• Schließlich sollte die Datenbank umfassende Berichts- und Visualisierungsfunktionen bieten, die es Mietern ermöglichen, mithilfe anpassbarer Datenvisualisierungstools auf einfache Weise Erkenntnisse aus ihren Daten zu generieren und zu teilen.

  
  

Insgesamt muss eine mandantenfähige Datenbank für eingebettete Analysen Sicherheit, Skalierbarkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit priorisieren, um die Bedürfnisse ihrer Benutzer effektiv zu erfüllen.

Architektur der datengesteuerten Anwendungen von morgen

Für Wettbewerbsvorteile ist es unerlässlich, den Wert der sich beschleunigenden Datenquellen zu erschließen. Eine mit eingebetteten Analysen gesicherte mandantenfähige Datenbankinfrastruktur ebnet den Weg für individuelle und skalierbare Datenanwendungen, die vielen Mandanten die benötigten Erkenntnisse direkt zur Verfügung stellen.

Beginnen Sie mit dem Aufbau oder der Nutzung dieser Technologien, indem Sie sich an unser Team wenden, um Beratung zum Architekturdesign, Fehlerbehebung bei aktuellen Implementierungen oder Unterstützung bei der Technologieintegration zu erhalten.

Die Zukunft der datengesteuerten Innovation, die auf Mandantenfähigkeit und eingebetteten Erkenntnissen basiert, ist mit Qrvey da.

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