En database er et lagringssystem, der gemmer data på en organiseret måde for nem adgang og styring.

På blot de sidste to år, 90 % af verdens data er blevet oprettet, og mængden af ​​globale data fordobles hvert andet år. Alle disse data er gemt i databaser. Så uanset om du tjekker vejret på din telefon, foretager et onlinekøb eller endda læser denne blog, får du adgang til data gemt i en database, hvilket fremhæver deres betydning i moderne datastyring.

Så lad os dykke ned i, hvad databaser er, deres typer, og se, hvordan de forbedrer virksomhedens ydeevne.

Database definition

En database er en struktureret samling af data designet til at lagre, administrere og hente information. Tænk på det som "et struktureret sæt af data, der opbevares i en computer, især en tilgængelig på forskellige måder." I en database, også betegnet som DB, er data normalt arrangeret i tabeller, defineret af rækker og kolonner, som et regnearkslayout, der letter dataorganisering. Strukturen gør det nemt at forespørge data, hvilket for det meste gøres ved hjælp af Structured Query Language (SQL) - det sprog, der bruges til at interagere med relationelle databaser. Du har brug for en databasestyringssystem (DBMS), eller databasesoftware, til at interagere med en database og administrere (adgang til, ændre, opdatere eller slette) de data, den indeholder.

Disse systemer sikrer, at du kan interagere med databasen gennem en samlet grænseflade. Nogle eksempler på DBMS omfatter:

• MongoDB
• oracle database
• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server

Funktionaliteten af ​​databaser strækker sig til forskellige operationer, såsom indsættelse af nye data, opdatering af eksisterende data, sletning af gamle data og forespørgsel om data baseret på dine specifikke kriterier. For eksempel, i en database, der indeholder kundeoplysninger, vil du måske gerne hente data for alle kunder, der bor i en bestemt by. Kriteriet i dette tilfælde ville være "By er lig med New York." Dette ville resultere i et datasæt af kunder, hvis byfelt i databasen matcher "New York." Denne type datahentningskriterier er kendt som en "udvælgelses"-operation og er en kernefunktion, der understøttes af SQL.

Vil du vide hvordan Astera Data Stack forenkler databasestyring? Tip: det er en 100 % kodefri platform!

Få mere at vide

Hvorfor er databaser vigtige?

Virksomheder anvender databaser til at vedligeholde store mængder data på en organiseret måde, hvilket gør det let tilgængeligt for autoriserede brugere. Databaser er afgørende for en virksomheds vækst på mange måder:

• De giver en virksomhed mulighed for at træffe informerede forretningsbeslutninger.
• Databaser gemmer og henter effektivt relateret information.
• Brugere kan indsamle og gemme vigtige kundedata fra forskellige applikationer i en enkelt database.
• En database hjælper med at aggregere og analysere forretningsdata.
• Databaser driver personaliserede applikationer og detaljerede analyser.
• Øjeblikkelig adgang til vigtige forretningsdata gør det muligt for virksomheder at forstå datamønstre og forudsige fremtidige tendenser.
• Ofte kortlægges data gennem hierarkiske databaser, der bruges af ældre systemer, til relationelle databaser, der bruges i datavarehuse.

Typer af databaser

Der er forskellige typer databaser. Den rigtige database til din organisation vil være den, der imødekommer dens specifikke krav, som f.eks ustruktureret datahåndtering, plads til store datamængder, hurtig datahentning eller bedre kortlægning af dataforhold. Her er nogle typer databaser:

• Relationelle databaser (SQL-databaser)

Relationelle databaser omtales også som SQL-databaser. Som navnet antyder, er disse databaser baseret på en relationel model, hvor data er organiseret i tabeller (entiteter) med rækker (tupler) og kolonner (attributter). Relationelle databasestyringssystemer (RDBMS) bruge SQL til at forespørge og administrere data. Nogle eksempler på relationelle databaser inkluderer MySQL, PostgreSQL og SQL Server.

Relationelle databaser er fremragende til applikationer, der kræver stærke dataintegritet, komplekse forespørgsler og transaktioner, såsom finansielle systemer, systemer til styring af kunderelationer (CRM) og ERP-systemer (Enterprise Resource Planning).

• Ikke-relationelle databaser (NoSQL-databaser)

I modsætning til relationelle databaser kræver NoSQL-databaser, også kaldet ikke-relationelle databaser, ikke et fast skema. Disse databaser er velegnede til at administrere semistrukturerede eller ustrukturerede data. Typer af NoSQL-databaser omfatter dokumentlagre som MongoDB, nøgleværdibutikker som Redis og kolonnefamiliebutikker som Cassandra.

Disse databaser er ideelle til big data-applikationer, realtids-webapplikationer og distribuerede systemer. Nogle almindelige brugssager omfatter administration af sociale netværk og indholdsstyring.

• Hierarkiske databaser

Den hierarkiske databasemodel organiserer data i en trælignende struktur med forældre-barn-relationer. Hver posttype, undtagen roden, har én forælder. Det bruges til en-til-mange-relationer, men er mindre stabilt på grund af dataredundans, begrænset uafhængighed, forespørgselsudfordringer og skalerbarhedsproblemer.

Denne model bruges primært i applikationer, hvor data er naturligt organiseret på en hierarkisk måde, såsom XML-datahåndtering. Hierarkiske databaser finder deres anvendelse i scenarier, der kræver hurtig, forudsigelig navigation og forespørgsel efter strukturerede, trælignende datarelationer. For eksempel kan computerfilsystemer, hvor mapper og undermapper danner en naturlig træstruktur, organisationsdiagrammer inden for virksomheder og styklister (BOM), der bruges i fremstillingen, effektivt repræsenteres og forespørges ved hjælp af hierarkiske databaser på grund af deres iboende hierarkiske karakter.

• Netværksdatabaser

Det er en type databasemodel, hvor data er organiseret ved hjælp af en netværkslignende struktur. I en netværksdatabase kan poster have flere overordnede og underordnede poster, hvilket muliggør mange-til-mange-relationer. Netværksdatabaser giver større fleksibilitet sammenlignet med deres hierarkiske modstykker.

Netværksdatabaser er velegnede til komplekse applikationer, såsom telekommunikation, transportnetværk og avancerede lagersystemer.

• Dokumentorienterede databaser

En dokumentorienteret database gemmer data i fleksible, skemaløse dokumenter i formater som JSON eller BSON. Fokus er på at opbevare og forespørge dokumenter. Dokumenterne kan variere i struktur inden for den samme samling, hvilket giver mulighed for let ustruktureret eller semistruktureret datalagring.

Disse databaser er ideelle til administrationssystemer, såsom e-handelsapplikationer, og scenarier, der kræver lagring af komplekse, indlejrede datastrukturer for nemme og hurtige opdateringer.

• Objektorienterede databaser

Objektbaserede databaser er designet til at arbejde med objektorienterede programmeringssprog og gemme objekter direkte. I denne databasemodel er fokus på lagring og håndtering af objekter i forhold til deres metoder og funktioner. Disse databaser understøtter typisk funktioner som nedarvning, polymorfi og indkapsling og er bedst til applikationer som computerstøttet design (CAD), multimedieprojekter og -applikationer, softwareudvikling, digitale medier og spil.

• Distribuerede databaser

Distribuerede databaser er blevet go-to-løsningen for organisationer, der administrerer massive datasæt eller kræver høj tilgængelighed og skalerbarhed. I modsætning til traditionelle databaser begrænset til en enkelt server, fragmenterer disse databaser data på tværs af flere indbyrdes forbundne computere. Fragmenteringen giver dem mulighed for at fordele arbejdsbyrden ved behandling og lagring af information, hvilket giver flere vigtige fordele – forbedret skalerbarhed, tilgængelighed, modstandsdygtighed og fejltolerance.

• Datavarehuse

Datavarehuse er en specialiseret type database designet til et specifikt formål: storskala dataanalyse. Mens traditionelle databaser udmærker sig ved at lagre og administrere driftsdata til daglige transaktioner, fokuserer datavarehuse på historiske og aggregerede data fra forskellige kilder i en organisation. Et datavarehus udnytter kernestyrkerne ved databaser – datalagring, organisering og hentning – og skræddersy dem specifikt til at understøtte dataanalyse og business intelligence (BI)-indsats.

Disse er nogle af de mest almindelige databaser. I dag skubber cloud computing, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) grænserne for databaser. Moderne databaser omfatter NewSQL-databaser, cloud-databaser, autonome databaser (også kaldet selvkørende databaser), blockchain-databaser og multi-model databaser.

Lær mere om forskellige typer databaser.

Opret øjeblikkelig forbindelse til og flyt data mellem dine databaser

Download 14-dages gratis prøveversion

Hvad er fordelene ved at bruge en database?

Databaser understøtter de digitale tjenester, der bruges af millioner af slutbrugere dagligt og giver mange fordele, der forbedrer, hvordan disse tjenester fungerer. Organisationer udnytter databaser til adskillige use cases, såsom business intelligence (BI), customer relationship management (CRM) og lagerstyring. Her er forskellige måder, hvorpå databaser gavner organisationer:

Databaser kontrollerer dataredundans

En database fungerer som en central lager af data, som hjælper med at spare lagerplads og reducere redundans igennem dataintegration. Teknikker som normalisering, primære og fremmede nøgler og indekser forhindrer data i at kopiere. I stedet for at gemme den samme information gentagne gange, placeres hver brik effektivt i databasestrukturen. Dette gør det muligt at hente data fra forskellige tabeller, når det er nødvendigt, baseret på de etablerede relationer.

For eksempel, hvis du administrerer en biblioteksdatabase, gemmer du kun medlemsoplysninger én gang i stedet for at gentage dem for hver bog, du låner. Hver transaktion linker til medlemmets unikke ID, så du kan få adgang til deres oplysninger uden overflødig lagring.

Databaser giver forbedret dataindsigt

Ved at integrere data i et enkelt lager giver dig mulighed for at få mere indsigt fra det samme datasæt. Den centraliserede lagringsmetode erstatter de ældre, filbaserede systemer, hvor data var spredt på tværs af flere filer, hvilket gør hentning langsommere og mere kompleks.

For eksempel, fordi filbaserede systemer kræver, at du holder lager- og salgsdata adskilt, kender lagerafdelingen muligvis ikke dine bestsellere. Men med en database kan begge afdelinger få adgang til alt fra en enkelt lokation, hvilket forbedrer samarbejdet mellem teams og produktivitet, hvilket igen fører til forbedrede beslutningstagning og forretningsstrategier.

En database sikrer følsomme oplysninger gennem adgangskontrol

Brug af et moderne databasestyringssystem (DBMS) øger datasikkerheden ved at begrænse adgangen til uautoriserede brugere gennem forskellige adgangskontroller. Systemet bestemmer en brugers rolle i organisationen og deres rettigheder til forskellige operationer såsom datahentning, indsættelse, opdatering og sletning.

For eksempel har databaseadministratorer privilegiet til at få adgang til alle data på tværs af alle databaser i en organisation. En filialleders adgang til oplysninger er dog begrænset til deres specifikke filial.

Brugen af ​​adgangskontroller sikrer, at følsomme data forbliver beskyttede og kun tilgængelige for autoriseret personale, hvilket minimerer risikoen for databrud og forbedrer den overordnede datasikkerhed.

Databaser giver skalerbarhed i håndtering af stadigt stigende data

Databaser giver mulighed for at administrere de stigende mængder af data og sikre, at applikationer forbliver lydhøre og tilgængelige, mens de skaleres. Databaser tilpasser sig de voksende mængder af data gennem to fælles tilgange.

• Lodret skalering (opskalering)

Denne tilgang involverer tilføjelse af flere hardwareressourcer til en eksisterende databaseserver for at håndtere øget belastning. Selvom der er en grænse for, hvor meget du kan skalere en enkelt server, kan moderne hardware understøtte betydelig vækst. For eksempel kan servere i virksomhedskvalitet udstyres med terabyte RAM og flere CPU'er, hvilket giver betydelig processorkraft til databaseoperationer.

• Vandret skalering (udskalering)

Med horisontal skalering fordeles dataene på tværs af flere maskiner ved at tilføje noder (en klynge) for at håndtere flere data og læse/skrive-operationer, som ikke ville være mulige på en enkelt server. Horisontal skalering er praktisk talt ubegrænset, afhængigt af databasearkitekturen. For eksempel kan nogle store operationer i en virksomhed administrere petabytes af data på tværs af tusindvis af servere.

Ud over disse to tilgange bruges sharding-teknikken også i både relationelle og NoSQL-databaser til at skalere data. Sharding involverer opdeling af data i mindre dele (shards), der er fordelt på flere servere for at forbedre behandlingshastigheden for store datasæt. For eksempel bruger Googles Bigtable og Amazons DynamoDB sharding-teknikker til at administrere deres massive databaser.

Opret øjeblikkelig forbindelse til og flyt data mellem dine databaser

Download 14-dages gratis prøveversion

Hovedkomponenter i en database

Databaser er kernen i moderne informationsstyring, men hvad er de elementer, der gør en database til en database? Her er de vigtigste komponenter, der definerer dens struktur:

Data

Data er den vigtigste komponent i enhver database. Det er den lagrede information, som systemerne i en organisation interagerer med og administrerer. Data i en database er organiseret på en måde, der giver mulighed for nem adgang, manipulation og analyse, hvilket understøtter forskellige forretningsoperationer og beslutningsprocesser.

Database motor

En databasemotor er den underliggende software, der gør det muligt for databasen at fungere effektivt og udføre de tilsigtede funktioner. Nogle eksempler på databasemotorer omfatter:

• MongoDB (til NoSQL-databaser)
• Amazon Aurora
• Google Cloud Spanner

Organisationer bruger også indlejrede databasemotorer og databasemotorer i hukommelsen til at forbedre applikationens ydeevne.

Databaseskema

A databaseskema definerer strukturen og begrænsningerne for din database. Med hensyn til relationelle databaser specificerer den tabellerne, felterne i hver tabel og relationerne mellem dem. Det er en model for, hvordan dine data vil se ud. Skemaet indeholder ingen data i sig selv; det letter bare database design efter din organisations behov.

Sprog til databaseadgang

Det refererer til det sprog, du kan bruge til at skrive forespørgsler og kommandoer til at interagere med databaser. SQL er det mest udbredte sprog, men varianter som MySQL og Presto findes også.

Forespørgselsprocessor

Som navnet antyder, behandler en forespørgselsprocessor dine databaseforespørgsler i eksekverbar form.

Metadata

Metadata fungerer som en instruktionsmanual til din database, der giver væsentlige detaljer om dens indhold og struktur. Lagret i dataordbøger hjælper disse "data om data" databasesoftwaren med at forstå, hvordan man interagerer med de oplysninger, der er gemt i.

Hardwarekomponenter

Hardwarekomponenter er de fysiske komponenter i et system, som en database kører på. Disse er nødvendige for at gemme data, udføre software og sikre problemfri drift af databasen. Hardwarekomponenterne i en database omfatter:

Lagringsenheder: disse er enheder, der indeholder alle de data, en database administrerer; disse kan være harddiske (HDD'er) eller solid-state-drev (SSD'er). Valget mellem HDD'er og SSD'er kan påvirke hastigheden og effektiviteten af ​​datahentning.

Hukommelse (RAM): Den opbevarer midlertidigt data, der aktivt bruges eller behandles, hvilket gør datahentningsoperationer hurtigere.

Processor (CPU): Den centrale behandlingsenhed, CPU, udfører databehandling operationer, såsom kommandoudførelse, forespørgselsbehandling og transaktioner.

Netværkskomponenter: Disse er formidlerne af databasen. Netværkskomponenter omfatter netværkskort og routere, der forbinder databaseserveren til det bredere netværk, så den kan sende og modtage data fra andre systemer og brugere.

Database udfordringer

Selvom databaser byder på adskillige fordele, har de deres eget sæt udfordringer. Her er et par databaseudfordringer, du skal være opmærksom på:

Det kan være dyrt at arbejde med databaser

At arbejde med databaser, uanset om det er cloud-baseret eller lokalt, kan være dyrt. Cloud-baserede løsninger, selvom de oprindeligt var billigere til lagring og styring af data, anvender ofte forbrugsbaserede prismodeller, hvilket fører til uforudsigelige omkostninger forbundet med dets brug, lagring og behandling.

Lokale databaser kræver store investeringer i hardware og software sammen med yderligere vedligeholdelsesudgifter. I begge tilfælde er der behov for specialiserede databaseeksperter og it-professionelle til at administrere og vedligeholde disse systemer, hvilket også øger omkostningerne. Derudover kan uventet nedetid på grund af hardware- eller softwarefejl yderligere eskalere omkostningerne.

Migrering af data mellem databaser er en kompleks opgave

Når du er flytte data mellem databaser læser du fra en og skriver til en anden på samme tid. Under denne overgang kan det være en udfordring at bestemme, hvilken database der indeholder de sande, opdaterede data på grund af asynkrone opdateringer og problemer med latens. Hvis både kilde- og destinationsdatabaserne er i aktiv brug under migration, bliver nye data tilføjet til kildesystemet muligvis ikke umiddelbart afspejlet i destinationssystemet. Denne uoverensstemmelse kan føre til uoverensstemmelser, som igen gør det vanskeligt at afgøre, hvilket system der indeholder de mest aktuelle data.

Håndtering af live databaseopdateringer

Udførelse af live-databaseopdateringer udgør flere risici – fra problemer med dataintegritet til ydeevneforringelse og potentiel nedetid. Samtidighedsproblemer og ufuldstændige transaktioner fører til datakorruption. Strukturelle ændringer bruger omfattende ressourcer, hvilket påvirker systemets ydeevne og årsager blokering. I disse scenarier bliver det udfordrende at sikre høj tilgængelighed, da nogle opdateringer nødvendiggør at tage databasen offline.

For eksempel kan fjernelse eller reparation af noder midlertidigt påvirke systemets ydeevne i en database som Cassandra. På samme måde, i en ældre version af MySQL før 5.6, ville tilføjelse af en kolonne til en tabel låse hele tabellen.

Risiko for datatab på grund af databasefejl

Databaser er komplekse systemer, og på trods af den bedste indsats er de tilbøjelige til forskellige typer fejl, som ikke altid kan forhindres. Problemer som softwarefejl kan interagere med databasen og ødelægge eller ved et uheld slette dataene. Tilsvarende kan fysiske problemer som hardwarefejl, netværksafbrydelser og systemiske overbelastninger fra pludselig høj efterspørgsel, også kendt som den tordnende flokeffekt, tilføje mere til disse risici.

Opret øjeblikkelig forbindelse til og flyt data mellem dine databaser

Download 14-dages gratis prøveversion

Sådan vælger du den rigtige database

Den rigtige database kan markant forbedre en organisations evne til at administrere sine data effektivt. Der er dog forskellige typer af databaser, og det kan være svært at vælge den rigtige. Når du vælger en database, skal du starte med at forstå dine databehov. Identificer, om dine databehov bedst opfyldes med en SQL- eller NoSQL-database.

Databehov

• Datastruktur: Analyser den type data, som organisationen skal opbevare – struktureret, semistruktureret eller ustruktureret. Relationelle databaser udmærker sig med strukturerede data, mens NoSQL-muligheder henvender sig til mere fleksible datamodeller.
• Datavolumen og vækst: Overvej den nuværende datastørrelse og forventet vækst. Vælg en database, der kan håndtere stigende datamængder uden at gå på kompromis med ydeevnen.

Ydelseskrav

• Læs vs. skrive arbejdsbyrde: Hvordan vil organisationen bruge sine data? For eksempel er hyppigt at trække kundeoplysninger til rapporter og analyser et læsetungt scenarie. På den anden side, hvis virksomheden involverer en masse opdateringer i realtid, som behandling af onlinetransaktioner eller styring af beholdning i realtid. Disse scenarier favoriserer databaser, der er optimeret til hyppige skrivninger.
• Forespørgselskompleksitet: Tænk på kompleksiteten af ​​forespørgsler, som slutbrugerne kører. Relationelle databaser er ideelle til komplekse forespørgsler med joinforbindelser på tværs af flere tabeller, mens NoSQL-databaser måske er bedre egnede til enklere forespørgsler.

Teknisk ekspertise

• Interne færdigheder: Organisationer skal evaluere deres teams ekspertise i at administrere forskellige typer databaser. Nogle databaser kræver specialiserede færdigheder til administration og vedligeholdelse.
• Integrationsbehov: Overvej hvordan databasen vil integreres med eksisterende systemer og applikationer, som f.eks værktøjer til dataanalyse. Vælg en database, der tilbyder kompatible værktøjer og API'er for problemfri integration.

Omkostningsovervejelser

• Udforsk licensmodeller for forskellige databaseløsninger. Overvej open source-muligheder sammen med kommercielt licenserede produkter.

Sikkerhedsfunktioner

• Evaluer databasens sikkerhedsfunktioner, herunder adgangskontrol, datakryptering og gendannelse efter katastrofe. Disse er afgørende for at beskytte følsomme forretningsdata.

Fremtidige overvejelser

• Skalerbarhed: Tænk på fremtidig vækst. Vælg en database, der kan skaleres horisontalt (tilføje flere servere) eller vertikalt (tilføje processorkraft), efterhånden som organisationens databehov udvikler sig.
• Fleksibilitet: Overvej potentialet for fremtidige ændringer i datastrukturer eller forespørgselsmønstre. Vælg en database, der giver fleksibilitet til at tilpasse sig skiftende krav.

Det er også vigtigt at evaluere andre vigtige faktorer såsom latenstid og gennemløb.

Tips og bedste praksis til vedligeholdelse af databaser

Her er nogle vigtige tips og bedste fremgangsmåder til at vedligeholde databaser:

Regelmæssige sikkerhedskopier

Regelmæssige sikkerhedskopier giver et sikkerhedsnet i tilfælde af utilsigtet datasletning, hardwarefejl eller cyberangreb. Det er altid en god idé at etablere en sikkerhedskopieringsplan baseret på din dataopdateringsfrekvens og vælge en pålidelig sikkerhedskopieringsmetode (fuld sikkerhedskopiering eller trinvis sikkerhedskopiering) for at sikre et fuldstændigt gendannelsespunkt.

Automatiser manuelle databasestyringsopgaver, hvor det er muligt

Efterhånden som virksomheder vokser, bliver deres databaser mere komplekse, hvilket kan bremse opdateringer. Det viste en undersøgelse 41 % af databasen ledere har brug for over en uge til at godkende ændringer på grund af mange samtidige anmodninger. Brug af automatiserede værktøjer til at administrere manuelle databaseopgaver kan hjælpe dig med at spore, administrere og automatisere databaseskemaændringer på tværs af alle systemer. Ved at bruge disse automatiserede værktøjer kan du også identificere potentielle flaskehalse i datastyring, hvilket fremskynder beslutningstagning og implementering.

Defragmenter din database

Fragmenterede data betyder, at relaterede datapunkter er spredt ud over lageret, hvilket sænker læse- og skrivehastighederne. Ved at defragmentere dataene konsoliderer du disse fragmenter, hvilket muliggør hurtigere adgang og behandling og hurtigere svartider for dataforespørgsler.

Defragmentering af en database fører også til mere effektiv ressourceanvendelse og overordnet forbedret applikationsydelse, hvilket direkte påvirker din virksomheds drift og brugertilfredshed.

Vedligehold dokumentation

Korrekt dokumentation hjælper med at holde en database sund. Dokumentér databaseskemaet, brugeradgangskontroller, sikkerhedskopieringsprocedurer og eventuelle implementerede fejlfindingstrin. Dette letter videnoverførsel inden for datateams og sikrer en smidig drift, selv med personaleændringer.

Opret øjeblikkelig forbindelse til og flyt data mellem dine databaser

Download 14-dages gratis prøveversion

Konklusion

Databaser er komplekse, og valget af den rigtige database til din virksomhed indebærer nøje overvejelse af faktorer såsom den type data, du håndterer (struktureret eller ustruktureret), skalerbarhedsbehov og de specifikke funktionaliteter, der kræves for at opfylde dine forretningsmål. Udover blot at vælge mellem SQL- eller NoSQL-databaser, har din organisation også brug for en moderne datahåndteringsløsning for effektivt at administrere data i henhold til virksomhedens behov.

Astera er en sådan platform; det er en AI-drevet dataadministrationsplatform med indbyggede datastyringsfunktioner. Med Astera kan du:

• Integrer data fra flere databaser via automatiseret datapipelines
• Konsolider data i din måldatabase, uanset om det er på stedet eller i skyen
• Migrer data mellem databaser ved hjælp af native connectors
• Sørg datakvalitet før, under og efter datamigrering

Hvis en virkelig samlet datahåndteringsoplevelse er, hvad du har brug for, så vælg Astera Datastak. Det giver dig mulighed for at:

• Udtræk og administrer ustrukturerede data fra en lang række datakilder
• Byg automatiserede datapipelines at integrere data
• Byg et datavarehus i løbet af få dage, ikke måneder
• Strømline B2B dataudveksling med Astera EDI-styring
• Byg, udgiv og overvåg API'er med Astera API-styring

Og meget mere – alt sammen uden at skrive en eneste linje kode.

Klar til at prøve Astera? Download en 14-dages gratis prøveperiode or tilmeld dig en demo.