{"id":1607,"date":"2022-06-21T13:09:18","date_gmt":"2022-06-21T13:09:18","guid":{"rendered":"http:\/\/causal-discovery.blog\/?page_id=1607"},"modified":"2026-01-26T10:47:10","modified_gmt":"2026-01-26T10:47:10","slug":"object-analytics-database","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/object-analytics-database\/","title":{"rendered":"Xplain Data ObjectAnalytics\u2122 Database (XOA)"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h3><strong>Die Welt ist nicht flach<\/strong>: ObjectAnalytics\u2122 \u00fcberwindet die zweidimensionalen Strukturen klassischer relationaler Datenbanken und f\u00fchrt Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer Objekt-zentrierten 3D-Ansicht zusammen. Dadurch entsteht eine 360\u00b0-Perspektive, mit der Sie Ihr Gesch\u00e4ftsobjekt erstmals als Ganzes analysieren k\u00f6nnen.<\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space][\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><div class=\"xplain_content_box_image\"><img decoding=\"async\" width=\"102\" height=\"157\" src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/xplain-icon-2.svg\" class=\"attachment-news-box size-news-box\" alt=\"icon\" \/><\/div><h2>DIe Welt: im Kleinen flach, im Gro\u00dfen rund<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Unabh\u00e4ngig davon, ob sich Ihr Gesch\u00e4ft um <strong>Patienten<\/strong>, <strong>produzierte Teile<\/strong>, <strong>Maschinen<\/strong> oder <strong>Kunden<\/strong> dreht: Sie erfassen kontinuierlich eine Vielzahl relevanter Informationen zu Ihrem jeweiligen Gesch\u00e4ftsobjekt. Und eines ist sicher: Diese Informationsvielfalt wird in Zukunft weiter zunehmen. Deshalb wird es immer wichtiger, Ihr Gesch\u00e4ftsobjekt \u00fcber alle damit verbundenen Datenstr\u00f6me hinweg analysieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Relationale Datenbanken wurden entwickelt, um komplexe Daten zu speichern und konsistent zu verwalten. Allerdings m\u00fcssen Objekte daf\u00fcr in ihre Bestandteile zerlegt und auf verschiedene Tabellen verteilt werden. Sobald ein Objekt auf diese Weise fragmentiert wurde, ist eine Analyse des Objekts als Ganzes \u00e4u\u00dferst schwierig \u2013 eine agile 360\u00b0-Sicht l\u00e4sst sich so nur schwer erreichen.<\/p>\n<p>Um neue Horizonte zu erschlie\u00dfen, ben\u00f6tigen wir eine Technologie, die mit der Komplexit\u00e4t und dem Volumen von Real-World-Daten umgehen kann. <strong>Xplain Data ObjectAnalytics<\/strong>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[vc_empty_space]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><div class=\"xplain_content_box_image\"><img decoding=\"async\" width=\"102\" height=\"157\" src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/xplain-icon-2.svg\" class=\"attachment-news-box size-news-box\" alt=\"icon\" \/><\/div><h2>Was das f\u00fcr Sie bedeutet<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Typische Unterobjekte eines Haupt-Gesch\u00e4ftsobjekts sind zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Gesundheitswesen<\/strong>: Ereignisstr\u00f6me wie Verordnungen, Diagnosen und Behandlungen, die sich \u00fcber den gesamten Lebensweg eines Patienten erstrecken.<\/li>\n<li><strong>Produktion<\/strong>: Fertigungsdaten von Tausenden von Werkst\u00fccken mit Millionen von dazugeh\u00f6rigen Prozessparametern, Ereignissen, Umgebungsbedingungen und Meldungen entlang einer Produktionslinie.<\/li>\n<\/ul>\n<p>u.v.m.<\/p>\n<p>Einfache Beantwortung von Fragen, die sich auf verschiedene Teilstr\u00f6me beziehen, z. B.<\/p>\n<ul>\n<li>Medikamente, die entsprechend einer bestimmten Diagnose verwendet wurden<\/li>\n<li>Reihenfolge der Reparaturvorg\u00e4nge in Bezug auf beobachtete Fehlermeldungen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Und letztendlich ist ObjectAnalytics die Grundlage f\u00fcr <a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/causal-discoverer\/\">Causal Discovery<\/a>. Feature-Engineering wird obsolet \u2013 anstatt Features f\u00fcr ein bestimmtes Problem zu entwickeln, arbeiten Sie einfach mit einem Objekt als Ganzes.<\/p>\n<p>Statt mit Zeilen in einer flachen Tabelle arbeitet ObjectAnalytics mit ganzen Objekten. Dieses innovative Konzept er\u00f6ffnet neue Dimensionen f\u00fcr die Bereiche des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[vc_empty_space][\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><div class=\"xplain_content_box_image\"><img decoding=\"async\" width=\"131\" height=\"129\" src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/xplain-icon-3.svg\" class=\"attachment-news-box size-news-box\" alt=\"icon\" \/><\/div><h2>Obligatorisch f\u00fcr die holistische Analyse: 360\u00b0-Ansicht, realisiert durch Xplain Data ObjectAnalytics<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Xplain Data ObjectAnalytics verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz als relationale Datenbanken. Alle Informationen zu einem Gesch\u00e4ftsobjekt werden in einer objektzentrierten Datenstruktur zusammengef\u00fchrt. Das bedeutet beispielsweise, dass s\u00e4mtliche Informationen zu einem einzelnen Patienten gemeinsam in einer sogenannten <em>Objektinstanz<\/em> verf\u00fcgbar sind. Was zusammengeh\u00f6rt, wird zusammen gespeichert \u2013 und steht damit f\u00fcr ganzheitliche Analysen zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p>Diese objektzentrierte Darstellung erm\u00f6glicht die hochperformante Ausf\u00fchrung komplexer Abfragen, bei denen Beziehungen zwischen verschiedenen Unterobjekten analysiert werden. Algorithmen, die bisher nur mit hohem Implementierungsaufwand realisierbar waren, lassen sich nun einfach anwenden. Dar\u00fcber hinaus werden neuartige Analyseverfahren m\u00f6glich, die bislang kaum vorstellbar waren (siehe z.B. <a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/causal-discoverer\/\">CausalDiscoverer<\/a>).<\/p>\n<p>Zudem k\u00f6nnen Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert und als Unterobjekte \u2013 auch rekursiv \u2013 miteinander verkn\u00fcpft werden. Auf diese Weise entsteht ein einheitliches, konsistentes Gesamtbild des jeweiligen Gesch\u00e4ftsobjekts. ObjectAnalytics ersetzt relationale Datenbanken nicht, sondern erg\u00e4nzt sie, indem es Daten aus heterogenen Quellen zu einer objektzentrierten Sicht zusammenf\u00fchrt. So analysieren Sie Ihre Gesch\u00e4ftsobjekte erstmals als Ganzes.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[vc_empty_space]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><div class=\"xplain_content_box_image\"><img decoding=\"async\" width=\"115\" height=\"129\" src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/xplain-icon-1.svg\" class=\"attachment-news-box size-news-box\" alt=\"computer icon\" \/><\/div><h2>Die patentierte ObjectAnalytics Database im praktischen Einsatz<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Einige unserer gr\u00f6\u00dferen Installationen im Gesundheitswesen umfassen bis zu 60 Millionen Patienten und 3 Milliarden Ereignisse in unterschiedlichen Unterobjekten \u2013 in einzelnen Projekten sogar mit bis zu 50 &#8222;verschachtelten&#8220; Unterobjekten \u2013 auf einem Server mit 128 Kernen. Bei jeder Anfrage werden alle Kerne parallel genutzt, sodass zahlreiche Clients gleichzeitig performant bedient werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die Standardinstallation erfolgt \u00fcber einen Docker-Container. Dadurch ist die Bereitstellung unserer Technologie auf einer Cloud-Plattform (z. B. AWS) oder auf einem lokalen Rechner denkbar einfach. Ein Data Scientist kann die L\u00f6sung zun\u00e4chst in seiner lokalen Testumgebung einsetzen und dort entwickelte Ans\u00e4tze anschlie\u00dfend nahtlos in den unternehmensweiten Betrieb \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_empty_space][\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>Schnittstellen<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Sie k\u00f6nnen Abfragen an die ObjectAnalytics Database von jeder Programmiersprache aus durchf\u00fchren, die Webanfragen initiieren kann.<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich zur Weboberfl\u00e4che bieten wir:<\/p>\n<ul>\n<li>Methoden, die in spezifischen Umgebungen die Ausf\u00fchrung von Abfragen und den Zugriff auf Ergebnisse erleichtert<\/li>\n<li>eine Java Object MapReduce-Schnittstelle, um eine Operation auf einem Objekt zu definieren und diese massiv parallel auf Millionen von gespeicherten Objektinstanzen auszuf\u00fchren. Mit dieser Schnittstelle k\u00f6nnen Sie Algorithmen tief in die Core Engine der Datenbank einbringen: So kommen die Algorithmen zu den Daten, anstatt eine Unmenge an Daten zu den Algorithmen zu transportieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die offenen Schnittstellen bieten eine F\u00fclle von M\u00f6glichkeiten: Erstellen Sie Ihre eigene benutzerdefinierte Anwendung mithilfe der verf\u00fcgbaren Schnittstellen \u2013 z. B. JavaScript. Oder nutzen Sie Dash Enterprise \u00fcber die Python-Schnittstelle f\u00fcr das Dashboarding.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[vc_empty_space][\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>Verf\u00fcgbarkeit<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Es sind Pakete f\u00fcr Python, R (Beta) und JavaScript verf\u00fcgbar. In Python werden Ergebnisse z. B. als Pandas Data Frame zur\u00fcckgeliefert. Python und R richten sich in erster Linie an Data Scientists, w\u00e4hrend die JavaScript-Schnittstelle es Webentwicklern erm\u00f6glicht, schnell eine eigene Analyse-Anwendung zu implementieren.<\/p>\n<p><strong>Hinweis:<\/strong>\u00a0Die Java Object MapReduce Schnittstelle ist noch nicht offiziell freigegeben \u2013 bitte wenden Sie sich an das Xplain Data Team, wenn Sie diese nutzen m\u00f6chten.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[vc_empty_space]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">.shortcode-single-image-wrap.shortcode-single-image-9fc173bc9a7972b0777cfb6429bbac2d.enable-bg-rollover .rollover i,\n.shortcode-single-image-wrap.shortcode-single-image-9fc173bc9a7972b0777cfb6429bbac2d.enable-bg-rollover .rollover-video i {\n  background: -webkit-linear-gradient();\n  background: linear-gradient();\n}\n.shortcode-single-image-wrap.shortcode-single-image-9fc173bc9a7972b0777cfb6429bbac2d .rollover-icon {\n  font-size: 32px;\n  color: #ffffff;\n  min-width: 44px;\n  min-height: 44px;\n  line-height: 44px;\n  border-radius: 100px;\n  border-style: solid;\n  border-width: 0px;\n}\n.dt-icon-bg-on.shortcode-single-image-wrap.shortcode-single-image-9fc173bc9a7972b0777cfb6429bbac2d .rollover-icon {\n  background: rgba(255,255,255,0.3);\n  box-shadow: none;\n}<\/style><div class=\"shortcode-single-image-wrap shortcode-single-image-9fc173bc9a7972b0777cfb6429bbac2d alignnone  enable-bg-rollover dt-icon-bg-off\" style=\"margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; width:500px;\"><div class=\"shortcode-single-image\"><div class=\"fancy-media-wrap\" style=\"\"><a class=\"layzr-bg rollover rollover-zoom dt-pswp-item pswp-image\" href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Ubersichtsgrafik.jpg\" title=\"\u00dcbersichtsgrafik\" data-dt-img-description=\"\" data-large_image_width=\"1250\" data-large_image_height = \"810\"  style=\"\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"preload-me lazy-load aspect\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D&#39;http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg&#39;%20viewBox%3D&#39;0%200%20500%20324&#39;%2F%3E\" data-src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Ubersichtsgrafik-500x324.jpg\" data-srcset=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Ubersichtsgrafik-500x324.jpg 500w, https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Ubersichtsgrafik-1000x648.jpg 1000w\" loading=\"eager\" style=\"--ratio: 500 \/ 324\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" width=\"500\" height=\"324\"  data-dt-location=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/object-analytics-database\/ubersichtsgrafik-2\/\" alt=\"\" \/><\/a><\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">#default-btn-4e06f61156d286b438ac83c1ecbc2b71.ico-right-side > i {\n  margin-right: 0px;\n  margin-left: 8px;\n}\n#default-btn-4e06f61156d286b438ac83c1ecbc2b71 > i {\n  margin-right: 8px;\n}<\/style><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/WP_ObjectAnalytics_EN_Final_0622.pdf\" class=\"default-btn-shortcode dt-btn dt-btn-l link-hover-off btn-inline-left \" target=\"_blank\" id=\"default-btn-4e06f61156d286b438ac83c1ecbc2b71\" rel=\"nofollow\"><span>Download White Paper (ENGL)<\/span><\/a>[vc_empty_space][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;] Die Welt ist nicht flach: ObjectAnalytics\u2122 \u00fcberwindet die zweidimensionalen Strukturen klassischer relationaler Datenbanken und f\u00fchrt Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer Objekt-zentrierten 3D-Ansicht zusammen. 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