added ideas to DB scheme

Jupyter/Timeseries/01_Transparenzregister_Zeitdaten.ipynb

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+    "Überlegungen zur Architektur\n",
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+    "    Datenintegrität und -sicherheit: Wenn die Sicherheit Ihrer Daten und die Vermeidung von Datenverlusten Priorität haben, kann es sinnvoll sein, die Daten in einer zentralisierten Datenbank zu speichern. Eine solche Datenbank kann eine höhere Kontrolle über den Zugriff auf die Daten bieten und eine bessere Überwachung von Änderungen und Zugriffen ermöglichen.\n",
+    "\n",
+    "    Skalierbarkeit: Wenn Sie erwarten, dass Ihre Daten in Zukunft stark anwachsen werden, kann es sinnvoll sein, eine verteilte Architektur zu wählen, um die Skalierbarkeit Ihrer Systeme sicherzustellen.\n",
+    "\n",
+    "    Zugriff auf die Daten: Wenn verschiedene Abteilungen oder Anwendungen auf unterschiedliche Arten auf die Daten zugreifen müssen, kann eine verteilte Architektur sinnvoll sein, um sicherzustellen, dass die Daten für alle Benutzer zugänglich sind.\n",
+    "\n",
+    "    Analyse: Wenn Sie Datenanalysen durchführen möchten, kann es vorteilhaft sein, die Daten in unterschiedlichen Formaten (z.B. als flache Dateien oder in einer NoSQL-Datenbank) zu speichern, um schnellere Abfragen und Analysen zu ermöglichen.\n",
+    "\n",
+    "Basierend auf diesen Überlegungen kann es sinnvoll sein, die verschiedenen Datenarten in verschiedenen Datenbanken oder sogar auf verschiedenen Servern zu speichern, um die Vorteile jeder Architektur nutzen zu können. Allerdings kann dies auch zu zusätzlichen Komplexitäten in der Verwaltung der Daten führen. Eine geeignete Architektur hängt also von den spezifischen Anforderungen Ihrer Daten und Ihrer Organisation ab.\n",
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+    "Hier ist ein möglicher Ansatz für die Architektur Ihrer Daten:\n",
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+    "    Stammdaten: Die Stammdaten könnten in einer zentralisierten Datenbank gespeichert werden, um eine hohe Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten. Eine relationale Datenbank wie MySQL oder PostgreSQL könnte für diese Daten geeignet sein.\n",
+    "\n",
+    "    Social Graph Daten: Die Social Graph Daten könnten in einer NoSQL-Datenbank wie MongoDB oder Cassandra gespeichert werden, um die Skalierbarkeit zu gewährleisten und schnelle Abfragen auf den Daten durchzuführen.\n",
+    "\n",
+    "    Stimmungsdaten: Die Stimmungsdaten könnten in einer Datenbank mit Textsuchfunktionen wie Elasticsearch oder Solr gespeichert werden, um schnelle Abfragen und Analysen durchzuführen.\n",
+    "\n",
+    "    Zeitseriendaten: Die Zeitseriendaten könnten in einer spezialisierten Zeitreihendatenbank wie InfluxDB oder TimescaleDB gespeichert werden, um schnelle Abfragen und Analysen auf den Daten durchzuführen.\n",
+    "\n",
+    "Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die verschiedenen Datenbanken in Ihrer Architektur gut miteinander integriert sind, um eine effektive Analyse der Daten zu ermöglichen. Eine Möglichkeit besteht darin, Daten aus den verschiedenen Datenbanken in ein zentrales Data Warehouse oder Data Lake zu laden, um die Analyse der Daten zu erleichtern.\n"
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