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„Für Produktteams, deren Analysefunktion mehr kostet, als sie einbringt“

Eingebaut in Ihr Produkt.

Dieselbe Engine steckt in einem On-Premises-Build und in einem SaaS-Mandanten.

Das Problem
  • Unsere Analysefunktion kostet uns mehr Cloud-Gebühren, als der Tarif einbringt.
  • Kunden mit eigenem Rechenzentrum oder regionalen Vorgaben wollen sie dort, wo ihre Daten liegen.
  • Wer eine große Engine einbettet, bettet deren Betrieb und deren Lizenzbedingungen mit ein.
Mit PROTOR
  • Dieselbe Engine steckt in einem On-Premises-Build und in einem SaaS-Mandanten.
  • Bieten Sie Ihren Kunden reproduzierbare, prüffähige Berichte als Funktion an.
  • Gewinnen Sie Kunden aus regulierten Branchen und dem öffentlichen Sektor.

Von heute zum ersten Ergebnis.

Was Sie heute tun

ein Cloud-Analytics-Dienst, den der Hersteller bezahlt

Das Analytics-Feature kostet mehr Cloud-Geld, als der Tarif einbringt, und Kunden, die es On-Premises oder in ihrer Region brauchen, warten auf einen einsetzbaren Build.

Mit PROTOR

Eine Engine für den SaaS-Mandanten und die On-Premises-Version, auf der Hardware Ihrer Kunden und ohne Cloud-Rechnung pro Abfrage: 1 Mrd. Zeilen in 32,1 ms gruppiert, auf einem Notebook.

Ihr erster Schritt

Setzen Sie die Engine hinter einen bestehenden Report-Endpunkt und vergleichen Sie Ausgabe und Cloud-Kosten.

ein Report
So läuft es

Umsatz je Stadt über 100 Millionen Verkäufe. Schritt für Schritt.

100 Millionen Immobilienverkäufe werden einmal geladen; die Abfrage nach Umsatz je Stadt antwortet danach in Millisekunden.

PROTOR · Umsatz je Stadt über 100 Millionen Verkäufeläuft
CSV-EingangCSV.SubscriberSQL-AbfrageETL.SQLQueryCLI-ProzessorETL.CLIProcessor
  1. CSV-Eingang · SQL-AbfrageCSV.Subscriber · ETL.SQLQuery
  2. CLI-ProzessorETL.CLIProcessor
Knoten
src → CSV.Subscriber
sql_cold → ETL.SQLQuery
out → ETL.CLIProcessor
100 Mio. Immobilienverkäufe · Umsatz je Stadt in 3,5 ms (warm) · gemessen
  1. CSV-EingangLiest die Verkaufs-CSV in Batches zu 1 Mio. Zeilen mit festem Schema.
  2. SQL-AbfrageFührt die Abfrage aus, sobald die Daten geladen sind.
  3. CLI-ProzessorGibt die Städtetabelle aus.

Ein echter Workflow aus unserer End-to-End-Testsuite; die Designer-Ansicht ist illustriert.

Das erhalten Sie. Ab dem ersten Pilotprojekt.

Dieselbe Engine steckt in einem On-Premises-Build und in einem SaaS-Mandanten.

Bieten Sie Ihren Kunden reproduzierbare, prüffähige Berichte als Funktion an.

Gewinnen Sie Kunden aus regulierten Branchen und dem öffentlichen Sektor.

Warum Ihre Werkzeuge an Grenzen stoßen.

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Anbieter von Embedded BI rechnen pro Nutzer oder pro Rendering ab und legen Sie auf ihre Oberfläche fest.

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Spark/Warehouses lassen sich nicht in ein On-Premises-Produkt einbetten.

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DuckDB ist einbettbar, aber ohne Orchestrierung, Audit und Streaming.

Was den Druck erzeugt
  • Kundennachfrage nach Analytik im Produkt
  • Kostendruck beim Wareneinsatz
  • Nachfrage nach On-Premises- und souveräner Bereitstellung
  • Time-to-Market

Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.

1

Ihre Daten und Ihr Ziel

Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.

2

Ein klar abgegrenzter Pilot

Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.

3

Eine klare Entscheidung

Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.

Beta · Design-Partner gesucht

Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.

Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.