Low-Code-Lösungen sind Entwicklungsplattformen, die die Erstellung von Anwendungen durch visuelle Werkzeuge und vorgefertigte Bausteine ermöglichen und dabei den Bedarf an traditioneller Programmierung minimieren. Sie kombinieren grafische Benutzeroberflächen, Workflow-Engines und Integrationsschnittstellen, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen und sowohl professionelle Entwickler als auch Citizen Developer zu unterstützen. Ziel ist es, Softwareentwicklung zu vereinfachen, Kosten zu senken und die Time-to-Market für Anwendungen zu reduzieren. Low-Code-Plattformen sind insbesondere für die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Erstellung mobiler Apps und die Entwicklung von Prototypen geeignet.

ServiceNow ist eine cloudbasierte Plattform für IT-Service-Management (ITSM) und eine der führenden Lösungen im Bereich IT-Dienstleistungsverwaltung. Ursprünglich als reine ITSM-Plattform gestartet, hat sich ServiceNow zu einer vielseitigen Lösung entwickelt, die neben IT-Services auch Workflows in anderen Unternehmensbereichen wie HR, Customer Service und Operations unterstützt. Der Kern von ServiceNow ist die ServiceNow-Plattform, auf der alle Anwendungen und Module laufen. Die Plattform bietet eine einheitliche Architektur, die Daten, Prozesse und Services über eine zentrale Benutzeroberfläche integriert und automatisiert.

IT-Service-Management (ITSM) umfasst alle Aktivitäten, Richtlinien und Verfahren, die erforderlich sind, um IT-Dienste so zu planen, bereitzustellen, zu betreiben und zu verwalten, dass sie den geschäftlichen Anforderungen eines Unternehmens entsprechen. ITSM ist stark prozessorientiert und basiert häufig auf Rahmenwerken wie ITIL (Information Technology Infrastructure Library), die bewährte Verfahren zur Optimierung von IT-Services bereitstellen. ITSM-Tools sind Softwarelösungen, die IT-Teams dabei unterstützen, ihre Aufgaben effizient zu organisieren und die Qualität von IT-Diensten sicherzustellen. Diese Tools umfassen Funktionen wie Incident Management, Problem Management, Change Management, Asset Management und mehr.

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.