Containertechnologien ermöglichen die Isolation von Anwendungen und deren Abhängigkeiten in leichtgewichtigen, portablen Umgebungen, die gemeinsam die Betriebssystemressourcen eines Hosts nutzen. Sie basieren auf Mechanismen wie Namespaces und cgroups, um Prozesse voneinander zu trennen und Ressourcen effizient zuzuweisen. Orchestrierungssysteme wie Kubernetes automatisieren die Verwaltung, Skalierung und Bereitstellung von Containern in verteilten Infrastrukturen. Zusammen bilden sie die Grundlage für moderne, cloud-native Anwendungen, die hohe Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern.

Big Data-Lösungen sind technische Architekturen, die darauf ausgelegt sind, große, vielfältige und dynamische Datenmengen mithilfe verteilter Systeme zu verarbeiten. Sie integrieren spezialisierte Komponenten wie skalierbare Speicherlösungen (z. B. HDFS, S3) und Rechenframeworks (z. B. Apache Spark, Hadoop) zur effizienten Datenaufnahme, -verarbeitung und -analyse. Durch den Einsatz paralleler Verarbeitung und Echtzeit-Streaming-Technologien bewältigen sie die Anforderungen an Geschwindigkeit, Volumen und Vielfalt moderner Datenströme. Ziel ist die Generierung verwertbarer Ergebnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten für komplexe Anwendungsfälle.

Apache Kafka ist eine verteilte Event-Streaming-Plattform, die für die Verarbeitung und Übertragung von Echtzeit-Datenströmen entwickelt wurde. Es basiert auf einem Publish-Subscribe-Modell und ermöglicht die zuverlässige Kommunikation zwischen Systemen durch persistente Speicherung und Replikation von Nachrichten. Kafka wurde für hohe Skalierbarkeit und Fehlertoleranz konzipiert und ist in der Lage, große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Es findet Anwendung in verschiedensten Szenarien, darunter Log-Verarbeitung, Echtzeit-Analysen und die Integration von Microservices.

ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind zwei etablierte Datenintegrationsstrategien, die in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen verwendet werden. Beide Methoden zielen darauf ab, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren und in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake zu überführen. Der Unterschied liegt in der Reihenfolge der Transformation: Während ETL die Daten vor dem Laden transformiert, führt ELT die Transformation nach dem Laden direkt im Zielsystem durch. Diese Ansätze werden je nach Anforderungen an Datenqualität, Infrastruktur und Skalierbarkeit eingesetzt.

Scikit-learn ist eine freie, Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Sie bietet Werkzeuge für eine Vielzahl von maschinellen Lernaufgaben wie Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionalitätsreduktion. Scikit-learn ist besonders für Einsteiger und Fortgeschrittene geeignet, da sie eine intuitive API mit umfassender Dokumentation kombiniert und auf bewährten Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib aufbaut.

Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet die Nutzung von Software-Robotern, um regelbasierte, repetitive Geschäftsprozesse zu automatisieren. Diese Technologie simuliert menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen und Anwendungen, indem sie Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung oder die Übertragung von Daten zwischen Systemen übernimmt. Anders als physische Roboter ist RPA eine softwarebasierte Lösung, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnet, mit bestehenden IT-Systemen ohne tiefgreifende Änderungen zu interagieren.

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein leichtgewichtiges, textbasiertes Datenformat zur Strukturierung und Übertragung von Daten zwischen Systemen. Es verwendet eine hierarchische Schlüssel-Wert-Struktur, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen leicht gelesen und verarbeitet werden kann. JSON ist plattformunabhängig und in nahezu allen Programmiersprachen integrierbar, wodurch es sich ideal für moderne Web-APIs und Konfigurationsdateien eignet. Als offener Standard ist JSON ein zentraler Bestandteil der datengetriebenen Softwareentwicklung, wird jedoch je nach Anwendungsfall durch Alternativen wie XML, YAML oder Protobuf ergänzt.

DevOps ist ein Ansatz in der IT, der Entwicklung (Development) und Betrieb (Operations) integriert, um Software schneller und zuverlässiger bereitzustellen. Es kombiniert Prinzipien wie Continuous Integration, Continuous Delivery und Automatisierung, um den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu optimieren. Automatisierungstools spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie manuelle Prozesse eliminieren und eine skalierbare, effiziente Infrastruktur schaffen. Ziel von DevOps ist es, die Zusammenarbeit zwischen Teams zu fördern, die Qualität zu steigern und eine schnellere Reaktionsfähigkeit auf geschäftliche Anforderungen zu ermöglichen.

IBM watsonx ist eine Plattform für Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Lösungen zu entwickeln, zu trainieren, bereitzustellen und zu skalieren. Sie kombiniert KI-Modelle, Datenmanagement, Tools zur Modellierung und Infrastruktur in einer integrierten Umgebung, um moderne KI-Anwendungen effizient umzusetzen. Die Plattform umfasst spezialisierte Module, die auf bestimmte Aspekte der KI-Entwicklung und -Anwendung ausgerichtet sind.

IBM Cognos ist eine integrierte Plattform für Business Intelligence (BI) und Performance Management, die Unternehmen bei der Analyse, Planung und Berichterstellung von Daten unterstützt. IBM Cognos Analytics ermöglicht Self-Service-Analysen, interaktive Dashboards und KI-gestützte Datenvisualisierungen, um datengetriebene Entscheidungen zu fördern. IBM Planning Analytics, basierend auf der leistungsstarken TM1-Engine, erweitert die Plattform um Funktionen zur Finanzplanung, Budgetierung und Simulation von Geschäftsszenarien. Beide Tools bieten skalierbare, sichere und flexible Lösungen, die in Cloud- und On-Premises-Umgebungen bereitgestellt werden können.