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EXASolution 2.0 von EXASOL erhält Prädikat Innovationsprodukt Mittelstand 2008
Geschrieben am Dienstag, 15. April 2008 von firmenpresse
EXASolution 2.0 überzeugt durch innovative Technologie und Eignung für den Mittelstand
Nürnberg, 15. April 2008 – EXASOL, führender Anbieter von Datenbanksystemen für Enterprise-Data-Warehouse-Anwendungen, hat mit EXASolution 2.0 in der Kategorie Wissensmanagement das Prädikat „Innovationsprodukt Mittelstand 2008“ der Initiative Mittelstand erhalten.
Die hoch performante, relationale Datenbank konnte dank ihrer Technologie wie massiv parallele Datenverarbeitung kombiniert mit intelligenten In-Memory- und Kompressionsalgorithmen überzeugen. Die leistungsstarke Lösung ist leicht zu integrieren, flexibel skalierbar und senkt durch Nutzung von Standardhardware deutlich die IT-Kosten. Der Administrationsaufwand für die Datenbank wird zudem verringert, da keine manuellen Optimierungen erforderlich sind.
EXASolution eignet sich vor allem für zeitkritische und komplexe Analysen, die auf großen Datenbeständen operieren. Beispiele hierfür sind Scoring-Berechnungen, aufwändige Kundenselektionen, Prognose-Modelle und Tarifsimulationen, Realtime- oder Click-Stream-Analysen.
EXASolution 2.0 überzeugt durch innovative Technologie und Eignung für den Mittelstand
Nürnberg, 15. April 2008 – EXASOL, führender Anbieter von Datenbanksystemen für Enterprise-Data-Warehouse-Anwendungen, hat mit EXASolution 2.0 in der Kategorie Wissensmanagement das Prädikat „Innovationsprodukt Mittelstand 2008“ der Initiative Mittelstand erhalten.
Die hoch performante, relationale Datenbank konnte dank ihrer Technologie wie massiv parallele Datenverarbeitung kombiniert mit intelligenten In-Memory- und Kompressionsalgorithmen überzeugen. Die leistungsstarke Lösung ist leicht zu integrieren, flexibel skalierbar und senkt durch Nutzung von Standardhardware deutlich die IT-Kosten. Der Administrationsaufwand für die Datenbank wird zudem verringert, da keine manuellen Optimierungen erforderlich sind.
EXASolution eignet sich vor allem für zeitkritische und komplexe Analysen, die auf großen Datenbeständen operieren. Beispiele hierfür sind Scoring-Berechnungen, aufwändige Kundenselektionen, Prognose-Modelle und Tarifsimulationen, Realtime- oder Click-Stream-Analysen.
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