Eine Datenbank ermöglicht die Speicherung und Manipulation von Daten. Hier erfährst Du alles, was Du dazu wissen solltest und warum Du eine Weiterbildung im Bereich Data Management beginnen solltest.
Datenbank Definition
Um zu verstehen, was eine Datenbank ist, ist es wichtig, zunächst einmal zu klären, was Daten eigentlich sind. Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um Informationen, die mit jedem beliebigen Objekt verknüpft werden können. Sie können viele verschiedene Formen annehmen: Zahlen, Bytes, Bilder, Textdateien und so weiter.
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Eine Datenbank ist also eine organisierte Sammlung von strukturierten Daten. Sie wird in der Regel in elektronischer Form auf einem Computer gespeichert und ermöglicht den einfachen Zugriff, die Verwaltung, die Manipulation und die Aktualisierung der Daten. Diese vereinfachen also das Data Management.
Anders ausgedrückt: Eine Datenbank ist der Ort, an dem die Daten gespeichert werden. Man kann sie mit einer Bibliothek vergleichen, in der die Daten die Rolle von Büchern einnehmen.
Als Beispiel kann man ein Online-Telefonbuch anführen. Eine solche Plattform verwendet eine Datenbank, um Daten über Personen, Telefonnummern und andere Kontaktinformationen zu speichern.
Normalerweise wird sie von einem Datenbankmanagementsystem gesteuert: einem DBMS (Database Management System). Die Daten, das DBMS und die zugehörigen Anwendungen bilden ein „Datenbanksystem“, das häufig als „Datenbank“ abgekürzt wird.
Innerhalb der gängigsten Datenbanktypen sind die Daten meist in Zeilen und Spalten in Tabellenreihen organisiert. Dieses Format erleichtert die Verarbeitung der Daten und die Formulierung von Abfragen. Bei den meisten Datenbanken werden die Abfragen in der Sprache SQL (Structured Query Language) durchgeführt.
Was sind die fünf Bestandteile einer Datenbank?
Eine Datenbank besteht aus fünf Hauptkomponenten: Hardware, Software, Daten, Verfahren und Sprache für den Zugriff auf die Datenbank.
Die Hardware besteht aus elektronischen Geräten wie Computern und Speichersystemen. Die Software ist eine Sammlung von Programmen, die zur Verwaltung und Steuerung der Datenbank verwendet werden.
Sie umfasst die Datenbanksoftware, das Betriebssystem, die Netzwerksoftware, die die gemeinsame Nutzung von Daten ermöglicht und die Anwendungen, die den Zugriff auf die Daten ermöglichen.
Daten sind die rohen Informationen, die in der Datenbank gespeichert werden. Sie können in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. als Text, Bilder oder Videos.
Die Prozedur ist ein Satz von Regeln und Anweisungen, mit denen die Datenbankverwaltungssoftware (DBMS) genutzt werden kann. Die Datenbankzugriffssprache schließlich wird verwendet, um auf Daten zuzugreifen, neue Daten einzugeben, vorhandene Daten zu aktualisieren oder sie über Abfragen abzurufen.
Wozu werden Datenbanken verwendet?
Databases spielen eine entscheidende Rolle in der Welt der Datenwissenschaft und -analyse. Sie werden verwendet, um große Mengen an strukturierten Informationen zu speichern, effizient abzurufen und zu verwalten. Hier sind einige wichtige Anwendungen und Zwecke von Datenbanken:
1. Datenverwaltung: Datenbanken werden verwendet, um verschiedene Arten von Informationen zu organisieren, sei es in Unternehmen, wissenschaftlichen Forschungsprojekten oder anderen Bereichen. Sie ermöglichen die systematische Speicherung von Daten, um einen schnellen und einfachen Zugriff zu gewährleisten.
2. Datenauswertung und Analyse:Datenbanken dienen als Grundlage für datenbasierte Analysen. Durch Abfragen und Auswählen von Daten können Data Scientists Muster, Trends und Erkenntnisse identifizieren, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden.
3. Anwendungen und Software: Viele Anwendungen und Softwareprodukte verwenden Datenbanken, um Benutzerdaten, Einstellungen und Informationen zu speichern. Dies reicht von sozialen Medien und E-Commerce-Plattformen bis hin zu Unternehmensanwendungen.
4. Berichterstellung: Datenbanken ermöglichen die Erstellung von Berichten und Dashboards, die zur Kommunikation von Informationen und Ergebnissen an verschiedene Interessengruppen verwendet werden.
5. Transaktionsverarbeitung:In der Geschäftswelt werden Datenbanken häufig für Transaktionsverarbeitungen verwendet, um Informationen über Finanztransaktionen, Bestellungen und Inventarverwaltung zu speichern.
6. Sicherheit und Datenschutz: Datenbanken bieten Mechanismen zur Sicherung und Verschlüsselung von Daten, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen geschützt sind.
Was ist ein DBMS?
Ein DBMS ist ein Datenbankverwaltungssystem. Es handelt sich dabei um eine Reihe von Programmen, die es den Benutzern ermöglichen, auf Datenbanken zuzugreifen, Daten zu manipulieren, Berichte zu erstellen und Daten darzustellen. Dieses System dient auch dazu, den Zugriff auf die Datenbank zu steuern.
Es ist die Schnittstelle zwischen der Datenbank und den Endnutzern oder Programmen. Es ermöglicht auch die Überwachung der Leistung, die Sicherung, die Wiederherstellung oder die Konfiguration von Datenbanken. Zu den populärsten Beispielen gehören MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, Oracle Database, FileMaker Pro oder dBase.
Was ist SQL?
Die Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die von allen relationalen Datenbanken verwendet wird, um Abfragen durchzuführen, Daten zu manipulieren und den Datenzugriff zu kontrollieren.
Sie wurde in den 1970er Jahren von IBM entwickelt und ist auch heute noch die am häufigsten verwendete Programmiersprache. Es gibt jedoch auch Alternativen.
Datenbankrevolution
Die Datenbankrevolution hat die Welt der Datenwissenschaft und Technologie maßgeblich verändert. Sie hat die Art und Weise transformiert, wie Organisationen Daten speichern, verwalten und nutzen. Hier sind einige wesentliche Aspekte dieser Revolution:
Traditionelle Datenbanken hatten Schwierigkeiten, die massiven Datenmengen zu verarbeiten, die im digitalen Zeitalter generiert wurden. Die Revolution brachte verteilte Datenbanken und NoSQL-Datenbanken hervor, die eine horizontale Skalierbarkeit und die effiziente Verarbeitung von Big Data ermöglichen.
Die traditionelle relationale Datenbankmodellierung wurde durch flexiblere Datenmodelle wie dokumentenorientierte Datenbanken, Graphdatenbanken und spaltenorientierte Datenbanken abgelöst. Diese Flexibilität ermöglicht es Organisationen, Daten auf die für ihre Bedürfnisse am besten geeignete Weise zu verarbeiten.
In der Vergangenheit war die Stapelverarbeitung die Norm für die Datenanalyse. Die Datenbankrevolution führte zur Echtzeitverarbeitung und Datenstromverarbeitung, wodurch Organisationen datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit treffen können.
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Cloud-Datenbanken spielten eine bedeutende Rolle in dieser Revolution. Sie bieten Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Kosteneffizienz. Organisationen können Daten jetzt in der Cloud speichern und verarbeiten, was den Bedarf an lokaler Infrastruktur verringert.
Mit der zunehmenden Bedeutung von Daten wurde die Sicherheit zu einem zentralen Anliegen. Moderne Datenbanken verfügen über robuste Sicherheitsfunktionen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollmechanismen, um sensible Informationen zu schützen.
Datenbanken sind nicht mehr nur Speicherorte, sondern integraler Bestandteil von Datenanalysen. Fortgeschrittene Abfragesprachen, Integration von maschinellem Lernen und Analysetools sind heute in modernen Datenbanken Standard.
Während dieser Revolution entstanden viele Open-Source-Datenbanksysteme, die kostengünstige Alternativen zu proprietären Datenbanken bieten. Dies hat den Zugang zu leistungsfähiger Datenbanktechnologie demokratisiert.
Eine Datenbank als Tools zur Entscheidungsfindung
In der heutigen datengesteuerten Wirtschaft sind Datenbanken zu einem unverzichtbaren Instrument geworden, um die Unternehmensperformance zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel untersucht die zentrale Rolle von Datenbanken und wie sie dazu beitragen, die Effizienz von Unternehmen zu steigern und strategische Entscheidungen zu verbessern.
Die Bedeutung von Datenbanken in der Unternehmensperformance
1. Zentrale Datenhaltung und -verwaltung
Datenbanken dienen als zentrale Repositories für Unternehmensdaten. Durch die effiziente Organisation und Verwaltung von Daten können Unternehmen sicherstellen, dass alle relevanten Informationen an einem Ort verfügbar sind. Dies erleichtert nicht nur den Zugriff, sondern trägt auch zur Konsistenz und Genauigkeit der Daten bei.
2. Optimierung von Geschäftsprozessen
Datenbanken ermöglichen die Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Durch den effizienten Zugriff auf strukturierte Daten können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe rationalisieren und unnötige manuelle Schritte eliminieren. Dies führt zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz.
3. Echtzeit-Analyse und Berichterstattung
Moderne Datenbanken unterstützen die Echtzeit-Analyse von Unternehmensdaten. Dies ermöglicht es Führungskräften, aktuelle Einblicke in die Leistung des Unternehmens zu erhalten. Echtzeit-Berichterstattung erleichtert schnelle Reaktionen auf Veränderungen im Markt und trägt dazu bei, Wettbewerbsvorteile zu sichern.
4. Unterstützung von Innovation und Wachstum
Datenbanken sind eine treibende Kraft für Innovation und Wachstum. Sie ermöglichen die Integration neuer Technologien, wie etwa künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um erweiterte Analysemöglichkeiten und vorausschauende Modelle zu schaffen. Durch die Nutzung dieser Technologien können Unternehmen innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
Nutzen von Datenbanken in der Entscheidungsfindung
1. Datengestützte Entscheidungen
Datenbanken bilden die Grundlage für datengestützte Entscheidungen. Durch die Analyse historischer und aktueller Daten können Führungskräfte besser informierte Entscheidungen treffen. Dies minimiert Unsicherheiten und trägt dazu bei, Risiken besser einzuschätzen.
2. Personalisierte Einblicke
Datenbanken ermöglichen die Personalisierung von Einblicken für verschiedene Abteilungen und Führungsebenen. Führungskräfte können individuell angepasste Berichte und Dashboards erhalten, die genau die für sie relevanten KPIs und Kennzahlen darstellen. Dies erleichtert die Fokussierung auf Schlüsselaspekte des Geschäfts.
3. Trendanalysen und Prognosen
Die Analyse großer Datenmengen in Datenbanken ermöglicht Trendanalysen und Prognosen. Unternehmen können historische Daten nutzen, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Dies ist besonders wichtig, um frühzeitig auf Marktveränderungen zu reagieren und strategische Maßnahmen zu planen.
4. Risikomanagement
Datenbanken spielen eine entscheidende Rolle im Risikomanagement. Durch die Analyse von historischen Daten können Unternehmen potenzielle Risiken identifizieren und präventive Maßnahmen ergreifen. Dies trägt dazu bei, die Resilienz des Unternehmens gegenüber unvorhergesehenen Ereignissen zu stärken.
Datenbanken sind unverzichtbare Instrumente zur Optimierung der Unternehmensperformance und Verbesserung der Entscheidungsfindung. Ihre zentrale Rolle bei der Datenverwaltung, Prozessoptimierung und Unterstützung von datengestützten Entscheidungen macht sie zu einem Schlüsselelement in der modernen Geschäftswelt. Unternehmen, die Datenbanken strategisch einsetzen, können nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und fundierte Entscheidungen für eine nachhaltige Entwicklung treffen.
Datenbank vs. Excel
Datenbanken und Excel sind zwei gängige Werkzeuge zur Datenverwaltung und -analyse, die in Unternehmen und Forschungsumgebungen weit verbreitet sind. Beide haben ihre eigenen Stärken und Schwächen, die je nach den spezifischen Anforderungen eines Projekts berücksichtigt werden sollten. Hier ist eine Gegenüberstellung von Datenbanken und Excel:
| Aspekt | Datenbanken | Excel |
|---|---|---|
| Datenstruktur | Ideal für große, strukturierte Datensätze mit vielen Verknüpfungen. | Besser geeignet für kleine bis mittelgroße Datensätze ohne komplexe Beziehungen. |
| Datenintegrität | Bietet strenge Kontrollen zur Wahrung der Datenintegrität und Vermeidung von Duplikaten. | Datenintegrität hängt von manuellen Eingaben ab und ist anfälliger für Fehler. |
| Skalierbarkeit | Skalierbar auf große Datenmengen und kann mit dem Wachstum einer Organisation mitwachsen. | Nicht optimal für sehr große Datensätze oder umfangreiche Datenbanken. |
| Datenabfrage | Erlaubt komplexe Abfragen und ermöglicht die Extraktion spezifischer Datensätze basierend auf Kriterien. | Einfache Abfragen sind möglich, aber komplexe Analysen erfordern mehr Aufwand. |
| Multinutzerfähigkeit | Unterstützt gleichzeitigen Zugriff mehrerer Benutzer und bietet Rollenbasierte Zugriffskontrolle. | Excel-Dateien können von mehreren Benutzern geöffnet werden, aber die Zusammenarbeit ist begrenzt. |
| Sicherheit | Bietet fortgeschrittene Sicherheitsmechanismen zur Steuerung des Datenzugriffs und zur Verschlüsselung von Daten. | Begrenzte Sicherheitsfunktionen; Dateien können leicht geöffnet und bearbeitet werden. |
| Automatisierung | Ermöglicht die Automatisierung von Prozessen durch Skripte und Trigger. | Begrenzte Automatisierungsmöglichkeiten und Makros erfordern Programmierkenntnisse. |
| Datensicherung | Bietet Backup- und Wiederherstellungsfunktionen für Daten. | Datensicherung in Excel erfordert manuelle Aktionen und ist weniger zuverlässig. |
Welche Datenbanktypen gibt es?
Eine Datenbank bzw. Datenbanken sind ein wesentlicher Bestandteil der Informationsverarbeitung in Unternehmen und Organisationen. Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, die je nach den Anforderungen und der Art der gespeicherten Daten eingesetzt werden. Hier sind einige gängige Arten von Datenbanken:
| Datenbanktyp | Beschreibung |
|---|---|
| Relationale Datenbank | Dies ist der am häufigsten verwendete Datenbanktyp. Er organisiert Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und verwendet SQL (Structured Query Language) für Abfragen und Manipulationen. Beispiele sind MySQL, PostgreSQL und Oracle. |
| Dokumentenorientierte Datenbank | Diese Datenbanken speichern Daten in Dokumentenformaten wie JSON oder BSON. Sie eignen sich gut für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten. Beispiele sind MongoDB und Couchbase. |
| Graphdatenbank | Graphdatenbanken speichern Daten als Knoten und Kanten und sind ideal für die Speicherung und Abfrage von Beziehungen zwischen Entitäten. Beispiele sind Neo4j und Amazon Neptune. |
| Spaltenorientierte Datenbank | Diese Datenbanken speichern Daten in Spalten anstatt in Zeilen, was besonders effizient für Analyse- und Aggregationsabfragen ist. Beispiele sind Apache Cassandra und HBase. |
| Zeitreihendatenbank | Zeitreihendatenbanken sind spezialisierte Datenbanken zur Speicherung und Abfrage von zeitbasierten Daten, wie sie in IoT-Anwendungen und der Finanzbranche vorkommen. Beispiele sind InfluxDB und OpenTSDB. |
| In-Memory-Datenbank | Diese Datenbanken speichern Daten im Hauptspeicher (RAM) für extrem schnelle Datenzugriffe. Sie werden oft für Echtzeitanalysen verwendet. Beispiele sind Redis und SAP HANA. |
| NoSQL-Datenbank | Der Begriff „NoSQL“ umfasst verschiedene nicht-relationale Datenbanken, die für spezielle Anwendungsfälle entwickelt wurden. Sie bieten Flexibilität und Skalierbarkeit. Beispiele sind Cassandra, MongoDB und CouchDB. |
Diese Tabelle gibt einen Überblick über die wichtigsten Datenbanktypen und ihre jeweiligen Einsatzgebiete. Die Wahl des richtigen Datenbanktyps hängt von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab, einschließlich der Art der Daten, der Skalierbarkeit und der erforderlichen Abfrageleistung.
Was ist eine MySQL Datenbank?
Eine MySQL-Datenbank ist eine relationale Datenbank, die auf dem MySQL-Datenbankmanagementsystem (DBMS) basiert. MySQL ist eines der am weitesten verbreiteten Open-Source-DBMS und wird häufig in Anwendungen und Websites eingesetzt, um Daten effizient zu speichern, abzurufen und zu verwalten. Hier sind einige wichtige Merkmale und Aspekte einer MySQL-Datenbank:
Relationales Datenbankmanagement: MySQL folgt dem relationalen Datenbankmodell. Das bedeutet, dass Daten in Tabellen organisiert sind, die Zeilen und Spalten enthalten. Diese Tabellen können miteinander verknüpft werden, um komplexe Datenstrukturen zu erstellen.
SQL-Sprache: MySQL verwendet SQL (Structured Query Language) als Abfragesprache. Mit SQL können Sie Daten abfragen, aktualisieren, einfügen und löschen. Es ermöglicht komplexe Abfragen und Transaktionen.
Skalierbarkeit: MySQL bietet verschiedene Varianten, die von kleinen Einzelbenutzer-Anwendungen bis hin zu großen Unternehmensanwendungen skalieren können. Es ist bekannt für seine Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit.
Unterstützung für Transaktionen: MySQL unterstützt ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), was bedeutet, dass Datenbanktransaktionen zuverlässig und sicher durchgeführt werden können.
Open Source: MySQL ist eine Open-Source-Datenbank und kann kostenlos verwendet und modifiziert werden. Dies hat dazu beigetragen, seine weitverbreitete Verwendung in der Entwickler-Community zu fördern.
Community und Unterstützung: Es gibt eine große und aktive MySQL-Community, die eine Fülle von Dokumentation, Ressourcen und Support bietet. Dies erleichtert die Arbeit mit MySQL und die Lösung von Problemen.
Unterstützung für verschiedene Plattformen: MySQL ist plattformunabhängig und kann auf verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, Linux und macOS betrieben werden.
Speicherengines: MySQL bietet verschiedene Speicherengines, darunter InnoDB, MyISAM und mehr. Jede Speicherengine hat ihre eigenen Eigenschaften und ist für verschiedene Anwendungsfälle geeignet.
MySQL wird in einer Vielzahl von Anwendungen und Szenarien eingesetzt, einschließlich Webentwicklung, Content-Management-Systemen, E-Commerce-Plattformen, Unternehmensanwendungen und mehr. Es ist eine leistungsstarke und zuverlässige Datenbanklösung für viele Anforderungen in der IT-Welt.
Die Herausforderungen einer Datenbank
Datenbanken bilden das Rückgrat der modernen Informationsverarbeitung, aber sie stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt.
Eine der drängendsten Herausforderungen ist das ständig wachsende Datenvolumen. In einer digitalisierten Welt explodieren die Datenmengen förmlich, und Datenbanken müssen in der Lage sein, diese enormen Informationsfluten effizient zu speichern und zu verwalten.
Das bedeutet nicht nur, den Speicherplatz bereitzustellen, sondern auch, schnell auf diese Daten zuzugreifen und sie zu durchsuchen.
Daneben steht die Sicherheit ganz oben auf der Liste der Herausforderungen. Mit den wertvollen Informationen, die in Datenbanken gespeichert sind, sind sie ein attraktives Ziel für Hacker und Cyberkriminelle. Daher ist es von größter Bedeutung, Datenbanken gegen unbefugten Zugriff, Datenlecks und andere Sicherheitsverletzungen abzusichern. Ein umfassendes Sicherheitskonzept ist unabdingbar.
Die Datenintegrität ist eine weitere essentielle Herausforderung. Datenbanken müssen sicherstellen, dass die in ihnen gespeicherten Informationen korrekt und zuverlässig sind. Dazu gehören Integritätsprüfungen und Validierungen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und fehlerfrei bleiben.
Skalierbarkeit ist ebenfalls von großer Bedeutung. Datenbanken müssen in der Lage sein, mit wachsenden Nutzerzahlen und Datenmengen Schritt zu halten. Die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung, bei der neue Hardware oder Cloud-Ressourcen hinzugefügt werden können, ist entscheidend, um die steigenden Anforderungen zu erfüllen.
Die richtige Modellierung von Daten ist eine weitere Herausforderung. Eine schlechte Datenmodellierung kann zu Ineffizienzen und Performance-Problemen führen. Daher ist es wichtig, eine Datenbankstruktur zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen des Projekts gerecht wird.
Insgesamt sind Datenbanken integraler Bestandteil der modernen Informationsverarbeitung, aber sie stehen vor diesen und anderen Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, um ihre Wirksamkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Selbstverwaltende Datenbank
Selbstverwaltende Datenbanken repräsentieren einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der Datenbanktechnologie.
Diese Systeme sind darauf ausgelegt, viele der komplexen und zeitaufwändigen Verwaltungsaufgaben im Zusammenhang mit Datenbanken zu automatisieren.
Dies ermöglicht es Organisationen, sich auf ihre Kerngeschäftsprozesse zu konzentrieren, während die Datenbank selbstständig optimiert, gesichert und skaliert wird.
Ein Schlüsselmerkmal selbstverwaltender Datenbanken ist die Automatisierung. Diese Datenbanken nutzen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Leistung zu überwachen und zu verbessern.
Sie analysieren Abfragen in Echtzeit, identifizieren Engpässe und optimieren die Ausführungspläne, um die Antwortzeiten zu minimieren.
Dies führt zu einer insgesamt besseren Abfrageleistung und Benutzererfahrung.
Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die Selbstheilungsfähigkeit.
Selbstverwaltende Datenbanken erkennen nicht nur Fehler, sondern ergreifen auch proaktiv Maßnahmen zur Fehlerbehebung.
Wenn beispielsweise eine Hardwarekomponente ausfällt, kann die Datenbank automatisch auf andere Ressourcen umschalten, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Dies reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Verfügbarkeit.
Sicherheit ist ein weiterer Bereich, in dem selbstverwaltende Datenbanken glänzen. Sie verfügen über integrierte Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Überwachung von Sicherheitsereignissen und Zugriffskontrollen. Dies hilft, Daten vor Bedrohungen zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherzustellen.
Selbstverwaltende Datenbanken bieten auch eine erhebliche Kosteneinsparung.
Durch die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben können Unternehmen Ressourcen einsparen und die Gesamtbetriebskosten senken. Dies ist besonders wichtig in Zeiten, in denen Datenbanken ständig wachsen und komplexer werden.
Eine Data Management Weiterbildung, um die Verwaltung von Datenbanken zu erlernen
Die Verwaltung von Datenbanken ist heute für Unternehmen unverzichtbar. Es ist ein wesentlicher Bestandteil der Data Science und der Datenanalyse. Wenn die Informationen nicht in einer „Datenbank“ organisiert sind, können sie nicht ausgewertet werden.
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