Datenbanken im Außendienst: eine sinnvolle Kombination
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Kapitel 122 von 158
| Frage / Aufgabe | Passender Baustein |
|---|---|
| „Wie lautet die aktuelle Lieferadresse?“ | CRM bzw. operative Datenbank: gezielt den richtigen Datensatz abfragen. |
| „Ich muss Besuchsnotizen ohne Internet erfassen.“ | SQLite auf dem Gerät kann lokal speichern. Die spätere Synchronisation und Konfliktbehandlung müssen entwickelt werden. |
| „Wie hat sich der Umsatz nach Gebiet verändert?“ | DuckDB oder eine andere Analysedatenbank verarbeitet die freigegebenen Umsatzdaten für Berichte. |
| „Welche Anleitung passt zu dieser Problembeschreibung ?“ | Vektorsuche findet inhaltlich ähnliche Textstellen; GPT formuliert daraus eine Antwort mit Quellen. |
| „Ich brauche viele unterschiedlich aufgebaute Ereignisdaten.“ | Eine Dokumentdatenbank kann passen. Vorher prüfen, ob bestehende Datenbankfunktionen bereits genügen. |
Embedding, RAG und Quelle einfach erklärt
Ein Embedding ist eine Zahlenliste, die Merkmale eines Textes oder Bildes beschreibt. Ähnliche Inhalte liegen in dieser Darstellung häufig nahe beieinander. Die Suche liefert passende Kandidaten, nicht automatisch die Wahrheit.
RAG bedeutet Retrieval-Augmented Generation: Zuerst werden passende Informationen gesucht, dann erhält das Sprachmodell diese als
Grundlage für seine Antwort. Beispiel: die richtige Produktanleitung finden, relevante Stellen lesen und eine verständliche Antwort mit Quellen formulieren. Berechtigungen müssen bereits beim Abruf gelten.
OLTP meint laufende Geschäftsvorgänge, etwa einen Auftrag speichern. OLAP meint Analysen über viele Datensätze, etwa Umsatz nach Monat. Ein DWH, also Data Warehouse, bündelt Daten für Auswertungen. Ein Cache hält häufig benötigte Daten vor; er ist nicht automatisch die verbindliche Quelle.
Für ein KMU gilt: zuerst die vorhandenen Systeme nutzen. Eine zusätzliche Datenbank braucht einen klaren Zweck, einen Verantwortlichen, Sicherungen und geregelte Aktualisierung. Die Technik folgt der Aufgabe.
Quellen und Links
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