Wie du alle deine Daten analysieren kannst, indem du einfach SQL verwendest

Wie du alle deine Daten analysieren kannst, indem du einfach SQL verwendest

SQL ist für viele eine Selbstverständlichkeit. Die „Structured Query Language” wurde 1974 entwickelt und ist eine der ältesten Zeugen von den Durchbrüchen und Fortschritten in der Datenbanktechnologie. Zertifiziert sowohl von ANSI als auch von ISO, ist es der Standard der Datenbankabfragesprache, der heute viele bekannte Datenbankanwendungen im Internet antreibt.

Wo ist SQL heute?

In den Stack Overvflow Developer Survery gehört SQL seit fünf Jahren zu den Top 2 der beliebtesten Programmiersprachen. Auch Coding Dojo listet SQL als die gefragteste Programmiersprache. Doch trotz solcher Beliebtheit unter Fachleuten sorgt die Omnipräsenz von SQL dazu, dass es immer weiter im Hintergrund der Big-Data-Welt verschwindet, während der Rest von uns neuen Hypes hinterherjagt.

In den letzten zehn Jahren sind Hadoop und NoSQL entstanden, welche die Datenanalyse um Aufgaben und Funktionen ergänzen, für die SQL nicht entwickelt wurde. Während diese Entwicklungen für den Fortschritt bei großen Datenmengen sehr wichtig sind, verwechseln manche Leute NoSQL fälschlicherweise mit „No SQL” (zu Deutsch „kein SQL”) und behaupten plötzlich, dass SQL tot oder nicht mehr relevant wäre. Aber mit der wachsenden Popularität von Cloud basierten Datenbanken und der zunehmenden Anzahl von SQL-Schnittstellen zwischen Hadoop- und NoSQL-Projekten ist es jetzt klar, dass das sich ständig weiterentwickelnde SQL in naher Zukunft nirgendwo hingehen wird.

Als Mode und Data Virtuality sich gegenseitig entdeckten, bemerkten wir sofort unsere große Gemeinsamkeit: Mode und Data Virtuality glauben beide an die Philosophie und Technologie hinter SQL. Denn auch im Zeitalter der großen Datenmengen setzen wir auf SQL.

Ein leistungsfähiger SQL-basierter BI-Stack mit Mode + Data Virtuality

Mode Analytics ist eine kollaborative Plattform für datengestützte Geschäftsprozesse, die auf SQL basieren. Egal ob du nach SQL und Python greifst oder lieber per Drag and Drop erkundest, Mode hilft jedem, die richtigen Antworten in den Daten zu finden. Es ist sehr vielseitig und kann für Ad-hoc-Analysen, interaktives Reporting, Datenvisualisierung und Dashboards verwendet werden.

Data Virtuality ist eine Datenintegrationsplattform der nächsten Generation, Basiern auf SQL greift sie auf Daten für Analyse und Prozessautomatisierungszwecke zu, modelliert und verschiebt sie. Data Virtuality kann Daten aus beliebigen Datenbanken mit mehr 200 Konnektoren analysieren. Data Virtuality richtet deine Dateninfrastruktur in weniger als 5 Minuten ein, greift auf Datensilos zu und verwendet SQL, um Rohdaten nach bestimmten Ergebnissen zu untersuchen. Der Data Virtuality SQL-Prozessor funktioniert sogar für Hadoop- und NoSQL-Datenbanken, die SQL nicht nativ unterstützen.

Warum du sowohl Data Virtuality als auch Model SQL als wesentlichen Bestandteil deiner Produkte wählen solltest? Nachfolgend sind einige der Vorteile von SQL aufgeführt:

  • SQL ist semantisch einfach und intuitiv zu verstehen.
  • SQL ist leicht zu erlernen, aber leistungsstark, wenn es eingesetzt wird.
  • SQL-Abfragen holen großen Datenmengen aus einer Datenbank schnell und effizient ab.
  • SQL-Datenbanken verwenden Industriestandards, die von ANSI und ISO für relationale Modelle übernommen wurden.
  • SQL ist beliebt bei Anwendern von Open-Source-Sprachen wie Python und R.

Aufgrund dieser Vorteile ist SQL überall zu finden. Sogar Hadoop- und NoSQL-Produkte fügen jetzt aktiv SQL-ähnliche Syntaxe für deine Analysesprachen wie HiveQL und UnQL hinzu. Solche Trends von SQL zeigen die Stärken und die Bedeutung von SQL im Zeitalter großer Datenmengen. Die Benutzerfreundlichkeit, Leistungsfähigkeit und Flexibilität von SQL ist genau der Grund, warum wir uns für SQL für unsere Produkte entschieden haben.

Die gemeinsame Wahl von SQL macht die Kombination von Data Virtuality und Mode natürlich auch zu einem leistungsstarken Tool-Set für datengesteuerte Unternehmen. Im Backend kann sich Data Virtuality zur Datenintegration an jede beliebige Datenquelle mit ihren verschiedenen Konnektoren und an beliebige Data Warehouses wie PostgreSQL, Amazon Redshift, MySQL, SQL Server und BigQuery anschließen. Auf dem Frontend verbindet sich Data Virtuality mit dem leistungsfähigen Modus und ermöglicht es seinen Benutzern, Daten direkt über Data Virtuality mit SQL-Befehlen abzufragen und Analysen durchzuführen, um Einblicke zu gewinnen.

Da Data Virtuality die besten Eigenschaften von ETL und Datenvirtualisierung kombiniert, integriert Data Virtuality Daten aus mehreren Quellen in eine virtuelle Schicht, ohne dass die Datenspeicherung physisch verlagert werden muss. Auch Abfragen werden dadurch sofort aus. Um die Daten auf dem neuesten Stand zu halten, optimiert Data Virtuality verteilte Abfragen und beseitigt Engpässe durch intelligentes Erstellen und Verwalten von Datenstrukturen in Data Warehouses wie PostgreSQL, Amazon Redshift, MySQL, SQL Server, BigQuery, Snowflake und vielen anderen.

Mit Data Virtuality, dass die Magie hinter den Kulissen ausübt, kannst du als Mode Anwender jetzt mit Data Virtuality ganz einfach beliebigen Datenquellen von Twitter bis MongoDB verbinden und Daten für die Analyse mit SQL abfragen. Überlass die schwere Hebearbeit Data Virtuality und konzentriere dich einfach darauf, die Datenanalyse und Exploration mit Mode zu genießen.

Wähl deine Anwendungsfall: Integriere deine Daten und führ darauf Ad-hoc-Abfragen durch

Du kannst einfach alle deine Datenquellen zusammenführen und diese mit wenigen Klicks ad-hoc abfragen:

(Beispiel: Anwendugsfall mit Data Virtuality Pipes und Mode)

In unserem Beispiel wäre dies der BI Stack:

Daten-Quellen

  • Google Analytics
  • Facebook
  • Adobe Analytics

Data Warehouse:

  • PostgreSQL

BI Tool:

  • Mode

Daten Integration Plattform:

  • Data Virtuality

… natürlich können wir auch deinen speziellen Anwendungsfall bearbeiten. Nur mit SQL und ein paar Klicks.

Die Kombination von Data Virtuality und Mode bietet dir eine vielseitige Frontend-Datenanalyse und eine leistungsstarke Backend-Datenintegration, die von einer SQL-Sprache unterstützt wird. NoSQL bedeutet nicht „No SQL”, sondern einfach nur „Not SQL” und leiht sich die mächtigen Features von SQL, um wichtige Einblicke in strukturierte Daten für sich nutzbar zu machen. Bei Data Virtuality and Mode sind wir der festen Überzeugung, dass SQL sich bewährt hat und sich flexible mit dem technologischen Fortschritt weiterentwickelt. SQL gehört nicht der Vergangenheit an, sondern gestaltet die Zukunft großer Datenmengen.

Teilst du unsere Leidenschaft für SQL? Bist du neugierig auf die Produkte und Lösungen von Data Virtuality in Kombination mit Mode? Alle Daten, die du in Mode übertragen kannst, findest du hier.