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Intelligente Datenintegration MarkLogic stellt Data Hub 5.0 vor

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Der Datenintegrationsspezialist MarkLogic hat neue Versionen des Data Hub 5.0 und der Multi-Model-Datenbank MarkLogic 10 vorgestellt. Sie setzen auf die verstärkte Integration von maschinellem Lernen.

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Die Neuerungen in MarkLogic 10 und dem Data Hub 5.0 sorgen für weniger Aufwand.
Die Neuerungen in MarkLogic 10 und dem Data Hub 5.0 sorgen für weniger Aufwand.
(Bild: Screenshot / MarkLogic)

Der Data Hub ist auf MarkLogic 10 aufgesetzt und kann entweder in der Cloud oder On-Premises ausgeführt werden. Zu den Neuerungen zählt integriertes maschinelles Lernen, das direkt bei den Daten im Kern der Datenbank erfolgt. Es soll Einsatzszenarien wie Betrugserkennung, Personalisierung, Diagnosen und Kundendienst ermöglichen.

Reduzierter Aufwand

Zudem wurde die Anpassung der orchestrierten Datenflüsse vereinfacht: Es ist nur wenig oder gar kein Programmieraufwand erforderlich, was das Abbilden von Datenquellen und das Definieren von Prozessabläufen vereinfacht. Die Prozesslogik wird dabei so nahe wie möglich bei den Daten abgelegt, um Leistungsfähigkeit und Kontrolle zu gewährleisten. Data Services sorgen für mehr Agilität, indem sie nur die Aspekte der Daten anzeigen, die der Nutzer tatsächlich benötigt. MarkLogic 10 und der Data Hub 5.0 sorgen zudem für optimierte Sicherheit und Governance, indem sie neue Eigenschaften wie automatische Herkunftsverfolgung, verbesserte Sicherheit von über Graphen verknüpften Daten sowie feine granulare Trennung von Aufgaben bieten.

„Mit der Erweiterung der Data Hub Plattform und der Multi-Model-Datenbank durch maschinelles Lernen setzt MarkLogic den Standard, mit dem Unternehmen ihre gegenwärtigen und zukünftigen Datenanforderungen bewältigen und dafür eine intelligente Technologie zur Datenintegration nutzen können“, ist sich MarkLogic-CEO Gary Bloom sicher.

Ausführliche Informationen zu den aktuellen Versionen von MarkLogic 10 und dem Data Hub 5.0 sind in einem Blog-Eintrag zu finden.

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