# Beste Enterprise Dokumentdatenbanken *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Produkte, die in die allgemeine Kategorie Dokumentdatenbanken eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Unternehmenslösungen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Unternehmensprodukt Dokumentdatenbanken zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Unternehmensprodukt Dokumentdatenbanken zu finden. Um für die Aufnahme in die Kategorie Dokumentdatenbanken in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Unternehmensprodukt Dokumentdatenbanken mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem Unternehmen erhalten haben. ## How Many Dokumentdatenbanken Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 67 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.24/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 26 - **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 49% │ Unternehmen mittlerer Größe 35% │ Unternehmen 16% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Progress MarkLogic (+0.09%) - Among all products in this category, Progress MarkLogic recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Dokumentdatenbanken Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 3,300+ Authentische Bewertungen - 67+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. --- **Sponsored** ### Couchbase Couchbases operative Datenplattform für KI ist eine skalierbare Grundlage für betriebliche, analytische, mobile und KI-Workloads in Unternehmen, die veraltete Infrastrukturen und Datendienste ersetzt. 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[Elasticsearch](https://www.g2.com/de/products/elastic-elasticsearch/reviews) Bauen Sie Sucherlebnisse der nächsten Generation für Ihre Kunden und Mitarbeiter, die die Technologieziele Ihrer Organisation unterstützen. Elasticsearch bietet Entwicklern ein flexibles Toolkit, um KI-gestützte Suchanwendungen mit einer erweiterbaren Plattform zu erstellen, die auch sofort einsatzbereite Funktionen bietet. Sparen Sie Entwicklungszyklen und bringen Sie verbesserte Suchfunktionen schneller auf den Markt. Elasticsearch ist die weltweit beliebteste Suchmaschine, unterstützt von einer robusten Entwicklergemeinschaft. Die Plattform von Elastic ermöglicht es Ihnen, jede Datenquelle zu erfassen, moderne Sucherlebnisse zu schaffen, die sich mit großen Sprachmodellen und generativer KI integrieren, und Analysen für datengesteuerte Entscheidungsfindung und Einblicke zu visualisieren. Unsere kontinuierlichen Investitionen in maschinelles Lernen helfen Entwicklern, mit schnellen, hochrelevanten Suchergebnissen im großen Maßstab der Zeit voraus zu sein. -- Flexible Plattform und Toolkit, um leistungsstarke Suchfunktionen unabhängig von Entwicklungsressourcen und Technologiezielen zu liefern. Unsere offene Plattform bietet konsistente Funktionalität für Cloud-, Hybrid- oder On-Premise-Bereitstellungen mit außergewöhnlicher Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. -- Eingebaute Suchanalysen und Visualisierungstools geben Teams Zugriff auf Suchdaten und Echtzeit-Dashboards zur Optimierung von Suchergebnissen und -operationen. Auch nicht-technische Teams können Sucherlebnisse anpassen – kein Entwicklungsteam erforderlich. -- Nächste Stufe der Suchrelevanz durch textuelle Suche, Vektorsuche, hybride und semantische Suche sowie Flexibilität von maschinellen Lernmodellen. Leistungsstarke Funktionen wie eine Vektordatenbank bieten die Grundlage für das Erstellen, Speichern und Suchen von Einbettungen, um den Kontext Ihrer unstrukturierten Daten zu erfassen. Nutzen Sie maschinelles Lernen für Inferenz bei der Datenerfassung und bringen Sie Ihr eigenes Modell – offen oder proprietär – um die besten, branchenspezifischen Ergebnisse zu liefern. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 288 **How Do G2 Users Rate Elasticsearch?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Elasticsearch?** - **Verkäufer:** [Elastic](https://www.g2.com/de/sellers/elastic) - **Unternehmenswebsite:** https://www.elastic.co - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @elastic (64,736 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (5,079 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 38% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen #### What Are Elasticsearch's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (52 reviews) - Geschwindigkeit (36 reviews) - Schnelle Suche (35 reviews) - Ergebnisse (31 reviews) - Merkmale (30 reviews) **Cons:** - Teuer (28 reviews) - Erforderliche Fachkenntnisse (26 reviews) - Lernschwierigkeit (25 reviews) - Verbesserung nötig (24 reviews) - Schwieriges Lernen (23 reviews) ### 2. [Amazon DynamoDB](https://www.g2.com/de/products/amazon-web-services-aws-amazon-dynamodb/reviews) Amazon DynamoDB ist eine wegweisende NoSQL, vollständig verwaltete, serverlose Datenbank mit unbegrenzter Skalierbarkeit und einer Latenzleistung im einstelligen Millisekundenbereich, die es Kunden ermöglicht, moderne, mikroservice-basierte Anwendungen über eine einfache API zu entwickeln. Kunden profitieren von dem vollständig verwalteten Service von DynamoDB, einschließlich umfassender Compliance-Standards, Sicherheitsintegration mit AWS Identity and Access Management und zahlreichen Disaster-Recovery-Diensten. Mit DynamoDB Global Tables haben Kunden eine 99,999% hochverfügbare, multi-regionale, multi-aktive Datenbank, die lokale Lese- und Schreibvorgänge für global verteilte Benutzer unterstützt. DynamoDB bietet Kostenmanagementfunktionen wie Scale-to-Zero, Time to Live (TTL) für das Auslaufen von Daten und mehrere Preismodelle, einschließlich eines kostenlosen Kontingents. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 499 **How Do G2 Users Rate Amazon DynamoDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.4/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Amazon DynamoDB?** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,229,345 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 35% Unternehmen, 34% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Amazon DynamoDB's Pros and Cons? **Pros:** - Skalierbarkeit (10 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (8 reviews) - Kosteneffizienz (5 reviews) - Niedrige Latenz (5 reviews) - Verwaltete Dienste (5 reviews) **Cons:** - Teuer (8 reviews) - Abfragekomplexität (7 reviews) - Komplexität (5 reviews) - Lernkurve (5 reviews) - Kostenprobleme (3 reviews) ### 3. [MongoDB](https://www.g2.com/de/products/mongodb/reviews) Erstellt von Entwicklern für Entwickler, ist die Entwickler-Datenplattform von MongoDB eine Datenbank mit einem integrierten Satz verwandter Dienste, die es Entwicklungsteams ermöglichen, die wachsenden Anforderungen der heutigen Vielzahl moderner Anwendungen zu adressieren, alles in einem einheitlichen und konsistenten Benutzererlebnis. MongoDB hat Zehntausende von Kunden in über 100 Ländern. Die MongoDB-Datenbankplattform wurde seit 2007 Hunderte Millionen Mal heruntergeladen, und es wurden Millionen von Entwicklern durch Kurse der MongoDB University geschult. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 523 **How Do G2 Users Rate MongoDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind MongoDB?** - **Verkäufer:** [MongoDB](https://www.g2.com/de/sellers/mongodb) - **Gründungsjahr:** 2007 - **Hauptsitz:** New York - **Twitter:** @MongoDB (503,165 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,887 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: MDB **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 38% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen #### What Are MongoDB's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (12 reviews) - Flexibilität (11 reviews) - Datenspeicherung (7 reviews) - MongoDB-Kompatibilität (7 reviews) - Skalierbarkeit (7 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (6 reviews) - Abfragekomplexität (5 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Schwierige Einrichtung (3 reviews) - Teuer (3 reviews) ### 4. [Google Cloud Firestore](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-firestore/reviews) Cloud Firestore ist eine NoSQL-Dokumentdatenbank, die es Ihnen ermöglicht, Daten für Ihre mobilen und Web-Apps einfach zu speichern, zu synchronisieren und abzufragen - auf globaler Ebene. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 96 **How Do G2 Users Rate Google Cloud Firestore?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud Firestore?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,908,816 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Google Cloud Firestore's Pros and Cons? **Pros:** - API-Integration (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Flexibilität (1 reviews) - Innovation (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) - Unklare Preisgestaltung (1 reviews) ### 5. [Couchbase](https://www.g2.com/de/products/couchbase/reviews) Couchbases operative Datenplattform für KI ist eine skalierbare Grundlage für betriebliche, analytische, mobile und KI-Workloads in Unternehmen, die veraltete Infrastrukturen und Datendienste ersetzt. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 142 **How Do G2 Users Rate Couchbase?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Couchbase?** - **Verkäufer:** [Couchbase](https://www.g2.com/de/sellers/couchbase) - **Unternehmenswebsite:** https://www.couchbase.com/ - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** San Jose, CA - **Twitter:** @couchbase (136,175 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1866670/ (848 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 39% Kleinunternehmen, 34% Unternehmen #### What Are Couchbase's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (15 reviews) - Skalierbarkeit (11 reviews) - Geschwindigkeit (7 reviews) - Flexibilität (6 reviews) - MongoDB-Kompatibilität (6 reviews) **Cons:** - Komplexe Konfiguration (8 reviews) - Schwieriges Lernen (7 reviews) - Komplexität (5 reviews) - Begrenztes Gemeinschaftswachstum (3 reviews) - Schlechte Benutzeroberfläche (3 reviews) ### 6. [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/de/products/mongodb-atlas/reviews) MongoDB Atlas ist eine Entwickler-Datenplattform, die eine eng integrierte Sammlung von Daten- und Anwendungsinfrastruktur-Bausteinen bereitstellt, um Unternehmen zu ermöglichen, maßgeschneiderte Architekturen schnell bereitzustellen, um jeden Anwendungsbedarf zu adressieren. Atlas unterstützt transaktionale, Volltextsuche, Vektorsuche, Zeitreihen- und Stream-Verarbeitungsanwendungsfälle über mobile, verteilte, ereignisgesteuerte und serverlose Architekturen hinweg. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 350 **How Do G2 Users Rate MongoDB Atlas?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind MongoDB Atlas?** - **Verkäufer:** [MongoDB](https://www.g2.com/de/sellers/mongodb) - **Gründungsjahr:** 2007 - **Hauptsitz:** New York - **Twitter:** @MongoDB (503,165 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,887 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: MDB **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are MongoDB Atlas's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (7 reviews) - Skalierbarkeit (5 reviews) - Benutzeroberfläche (5 reviews) - Merkmale (4 reviews) - Zuverlässigkeit (4 reviews) **Cons:** - Teure Preisgestaltung (3 reviews) - Unklare Preisgestaltung (3 reviews) - Teuer (2 reviews) - Hoher Speicherverbrauch (2 reviews) - Latenzprobleme (2 reviews) ### 7. [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/de/products/azure-cosmos-db/reviews) Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL- und Vektordatenbankdienst, der entwickelt wurde, um geschäftskritische Anwendungen mit extrem niedriger Latenz und elastischer Skalierbarkeit zu unterstützen. Er ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen und Agenten zu erstellen, indem er eine nahtlose Integration mit KI-Diensten bietet, die eine effiziente Speicherung und Abfrage sowohl von NoSQL-Daten als auch von Vektoren ermöglicht. Mit seinem schema-agnostischen JSON-Dokumentmodell vereinfacht Azure Cosmos DB den Entwicklungsprozess, indem es alle Daten automatisch indexiert und die Notwendigkeit für manuelle Schema- oder Indexverwaltung eliminiert. Der Dienst bietet umfassende Service Level Agreements (SLAs), die Lese- und Schreiblatenzen von weniger als 10 Millisekunden und eine Verfügbarkeit von 99,999 % gewährleisten, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Anwendungen macht, die hohe Leistung und globale Reichweite erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Globale Verteilung: Azure Cosmos DB ermöglicht eine schlüsselfertige globale Verteilung, die es erlaubt, Daten über mehrere Regionen weltweit zu replizieren und so hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenzzugriffe auf Daten zu bieten. - Elastische Skalierbarkeit: Der Dienst bietet elastische Skalierung von Durchsatz und Speicher, sodass Entwickler Ressourcen je nach Bedarf ohne Ausfallzeiten hoch- oder herunterskalieren können. - Multi-Model-Unterstützung: Er unterstützt nativ mehrere Datenmodelle, einschließlich Dokument-, Schlüssel-Wert-, Graph- und Spaltenfamilienmodelle, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. - KI-Integration: Eingebaute Vektorsuchfunktionen vereinfachen die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie Vektoren effizient neben NoSQL-Daten speichern und abfragen. - Automatische Indexierung: Alle Daten werden automatisch indexiert, was schnelle und effiziente Abfragen ohne die Notwendigkeit einer manuellen Indexverwaltung erleichtert. - Umfassende SLAs: Azure Cosmos DB bietet branchenführende SLAs, die Durchsatz, Latenz, Verfügbarkeit und Konsistenz abdecken und so eine vorhersehbare Leistung gewährleisten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Cosmos DB adressiert die Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung global verteilter Anwendungen, indem es einen vollständig verwalteten Datenbankdienst bietet, der hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenz und elastische Skalierbarkeit sicherstellt. Seine Integration mit KI-Diensten und die Unterstützung für mehrere Datenmodelle befähigen Entwickler, intelligente, reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung. Durch die automatische Handhabung von Datenverteilung, Skalierung und Indexierung ermöglicht Azure Cosmos DB Organisationen, sich auf Innovation und die Bereitstellung von Mehrwert für ihre Benutzer zu konzentrieren, was es zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die Echtzeitzugriff auf Daten und globale Reichweite erfordern. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 59 **How Do G2 Users Rate Azure Cosmos DB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Azure Cosmos DB?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,095,907 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 44% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Azure Cosmos DB's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Skalierbarkeit (3 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Integrationen (2 reviews) - Sicherheitschutz (2 reviews) **Cons:** - Teuer (3 reviews) - Kostenprobleme (2 reviews) - Komplexitätsprobleme (1 reviews) - Komplexe Nutzung (1 reviews) - Kostensteigerung (1 reviews) ### 8. [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/de/products/progress-marklogic/reviews) Progress MarkLogic ist eine unternehmensgerechte Multi-Model-Datenmanagementplattform, die den Wert komplexer Daten erschließt. Sie arbeitet mit der gesamten Bandbreite der Informationen eines Unternehmens und macht sie leicht auffindbar und bereit, um wertvolle Anwendungen, Entscheidungsintelligenz und vertrauenswürdige KI zu unterstützen. Organisationen nutzen integrierte Fähigkeiten, um Multi-Model-Daten zu integrieren, zu harmonisieren, zu durchsuchen und zu visualisieren, um ein vernetztes Datenökosystem als sichere und skalierbare Grundlage für das KI-Zeitalter aufzubauen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 65 **How Do G2 Users Rate Progress MarkLogic?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Progress MarkLogic?** - **Verkäufer:** [Progress Software](https://www.g2.com/de/sellers/progress-software) - **Unternehmenswebsite:** https://www.progress.com/ - **Gründungsjahr:** 1981 - **Hauptsitz:** Burlington, MA. - **Twitter:** @ProgressSW (48,799 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 53% Unternehmen, 24% Kleinunternehmen ### 9. [Arango](https://www.g2.com/de/products/arango/reviews) Arango bietet eine vertrauenswürdige Datenbasis für kontextuelle KI – transformiert Unternehmensdaten in ein System des Kontexts, das das Geschäft wirklich repräsentiert, sodass LLMs bessere Ergebnisse mit unbegrenzter Skalierbarkeit und Kosteneffizienz liefern können. Die Arango AI Data Platform bietet Entwicklern eine einzige, integrierte Umgebung, um KI-gestützte Anwendungen zu erstellen und zu skalieren, ohne die Komplexität, mehrere Datenbanken und Tools zusammenzufügen. Im Kern steht eine massiv skalierbare Multi-Model-Datenbank, die Graph-, Vektor-, Dokument- und Schlüssel-Wert-Daten mit Volltext-, Geodaten- und Vektorsuche vereint – und das System des Kontexts schafft, die Brücke zwischen Unternehmensdaten und LLMs. Die Arango AI Suite umfasst automatisierte Datenpipelines, multimodale Datenaufnahme, AIOps und MLOps, LLM-Integrationen, Graph-Analytik, agentische Frameworks für kontextbewusste Hybrid/GraphRAG, GraphML, Unterstützung für natürliche Sprache und GPU-Beschleunigung – was wiederholbare ROI und schnellere Innovation ermöglicht. Vertraut von NVIDIA, HPE, der Londoner Börse, der US Air Force, NIH, Siemens, Synopsys und Articul8, treibt Arango Unternehmens-KI mit Kontext, Vertrauen und Skalierung an. Wir sind ein stolzes Mitglied des NVIDIA Inception Programms und des AWS ISV Accelerate Programms. Erfahren Sie mehr auf arango.ai, LinkedIn, YouTube und G2. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 115 **How Do G2 Users Rate Arango?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Abfrage-Optimierung:** 8.4/10 (Category avg: 8.1/10) - **Datenmodell:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Betriebssysteme:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Arango?** - **Verkäufer:** [Arango](https://www.g2.com/de/sellers/arango) - **Unternehmenswebsite:** https://arango.ai/ - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5289249/ (116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Senior Software Engineer - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Arango's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (14 reviews) - Merkmale (10 reviews) - Abfragen (7 reviews) - Intuitiv (6 reviews) - Anpassung (5 reviews) **Cons:** - Schlechte Benutzerfreundlichkeit (5 reviews) - Schwieriges Lernen (4 reviews) - Verbesserung nötig (4 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Lernschwierigkeit (4 reviews) ## What Is Dokumentdatenbanken? [NoSQL-Datenbanken](https://www.g2.com/de/categories/nosql-databases) ## What Software Categories Are Similar to Dokumentdatenbanken? - [Graphdatenbanken](https://www.g2.com/de/categories/graph-databases) - [Schlüssel-Wert-Datenbanken](https://www.g2.com/de/categories/key-value-databases) - [Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter](https://www.g2.com/de/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Dokumentdatenbanken? ### Was Sie über Dokumentdatenbank-Software wissen sollten ### Was ist Dokumentdatenbank-Software? Dokumentdatenbanken sind eine Klasse von nicht-relationalen Datenbanken (NoSQL-Datenbanken). Dokumentdatenbanken speichern verwandte Daten in einem Dokumentformat. Sie werden verwendet, um Daten im Dokumentformat (JSON-Dokument, XML, YAML oder binäre Formate wie BSON und PDF) zu entwerfen, abzufragen und zu speichern. Die Software wird zum Speichern, Abrufen und Verwalten von dokumentorientierten Informationen, auch bekannt als semi-strukturierte Daten, verwendet. Dokumentdatenbank-Software, auch bekannt als dokumentorientierte Datenbank-Software, ist eine Unterklasse von Key-Value-Stores, einem Konzept der NoSQL-Datenbanken. In einem Key-Value-Store oder einer Key-Value-Datenbank werden Daten mithilfe von assoziativen Arrays verwaltet (gespeichert, empfangen). Diese Art von Datenstruktur wird als „Wörterbuch“ bezeichnet. Wörterbücher sind eine Sammlung von Objekten, und Objekte sind das zentrale Datenspeicher-Repository, das verschiedene Felder speichert, die die Daten enthalten. Einige der wichtigsten Beispiele sind MongoDB, Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore, Couchbase Server, Apache CouchDB, unter vielen anderen. Viele dieser Datenbanken wie MongoDB und Couchbase Server sind Open Source. Um die Daten bei Bedarf abzurufen, wird ein Schlüssel verwendet, der als eindeutiger Bezeichner für den Datensatz innerhalb der gesamten Datenbank fungiert. Wenn man über Dokumentdatenbanken spricht, ist es wichtig zu identifizieren, was genau ein „Dokument“ ist. Ein Dokument speichert oder kodiert alle Daten in einem Standardformat. Diese Formate umfassen JSON, XML, YAML und andere.  Dokumentdatenbanken unterscheiden sich stark von traditionellen relationalen SQL-Datenbanken. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Arten von Datenbanken besteht darin, dass relationale Datenbanken Datenmodelle als Relation speichern – Tabellen, Zeilen, und ein Objekt könnte Teil mehrerer Tabellen sein. Dokumentdatenbanken hingegen speichern alle verwandten Informationen eines Objekts innerhalb einer einzigen Instanz der Datenbank, und jedes Objekt kann einzigartig gespeichert werden. Dokumentdatenbanken haben keine Einschränkungen wie relationale Datenbanken. **CRUD-Operationen** Die Kernoperationen für Dokumentdatenbanken werden als CRUD abgekürzt – erstellen, abrufen, aktualisieren und löschen. Dies sind die vier grundlegenden Operationen, die alle Dokumentdatenbanken unterstützen. **Was ist ein Schlüssel?** Wie bereits erwähnt, fungiert ein Schlüssel als eindeutiger Bezeichner, der das Dokument repräsentiert. Er wird verwendet, um die Daten aus der Dokumentdatenbank abzurufen. Es gibt normalerweise ein Schlüsselverzeichnis, das es dem Benutzer erleichtert, auf die durch diesen bestimmten Schlüssel repräsentierten Daten zu verweisen und sie abzurufen. Falls ein Benutzer ein Dokument in der Dokumentdatenbank hinzufügen oder löschen muss, kann ein Schlüssel dafür verwendet werden. **Datenabruf ** Obwohl eine Schlüssel-zu-Dokument-Methode für den Datenabruf ausreicht, bietet die Dokumentdatenbank eine API, die Benutzer verwenden können, um Daten basierend auf dem Inhalt abzufragen. Die Menge an Abfragesprachen oder Abfrage-APIs variiert erheblich zwischen verschiedenen Datenmodellimplementierungen. Dabei nutzen Dokumentdatenbanken die Metadaten des Inhalts, um den Inhalt zu klassifizieren und voneinander zu unterscheiden. **Datenorganisation** Es gibt mehrere Möglichkeiten, Dokumente innerhalb der Dokumentdatenbank-Software zu organisieren. Ein Dokument kann als einzelne oder mehrere Sammlungen existieren. **Hierarchie:** Dokumente sind in einer baumartigen Struktur gruppiert und haben einen typischen Pfad. **Sammlungen:** Gruppe von Dokumenten innerhalb der Software.  **Datentags:** Dokumente oder zusätzliche Daten, die sich außerhalb des Inhalts befinden. **Warum Dokumentdatenbanken verwenden?** Da die Daten in einem Format gespeichert werden, das dem von Entwicklern verwendeten Anwendungsentwicklungscode sehr nahe kommt, ist viel weniger Übersetzung erforderlich, damit die Daten von einer Anwendung verwendet werden können. Diese Art von Datenbanken gibt Entwicklern die Freiheit und Flexibilität, verschiedene Dokumente im für diese Anwendung geeigneten Format zu überarbeiten. Wenn sich die Anforderungen ihrer Anwendung im Laufe der Zeit ändern, kann die Dokumentdatenbank auch im gleichen Datenformat modelliert werden, das von der Anwendung benötigt wird. **Wann kann ein Benutzer sich für Dokumentdatenbanken entscheiden?** Dokumentdatenbank-Software wird verwendet, um große Datenmengen in einem Key-Value-Format zu speichern, was es dem Benutzer erleichtert, auf die Daten zuzugreifen. Angesichts der erheblichen Menge an zu verarbeitenden Daten gehören zu den wichtigsten Anwendungen der Software Content-Management, Benutzerprofile für ein Unternehmen, Kataloge und mehrere andere Dokumente. ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Dokumentdatenbank-Software? Der Bedarf an Dokumentdatenbanken ist mit dem Aufkommen unstrukturierter Daten offensichtlich geworden. Der folgende Abschnitt behandelt die Kernmerkmale von Dokumentdatenbank-Software, die Benutzern in vielerlei Hinsicht helfen können: **Dokumentdatenbank-Software sind NoSQL:** NoSQL-Datenbank-Software wurde entwickelt, um den Anforderungen des Internetzeitalters gerecht zu werden, mit dem Aufkommen unstrukturierter Daten. NoSQL-Dokumentdatenbanken werden dafür verantwortlich gemacht, die Geschwindigkeit der App-Entwicklung zu erhöhen und die Skalierung von Daten sowie neue Anwendungsstrukturen und -paradigmen zu unterstützen. Da Dokumentdatenbanken von Natur aus NoSQL sind, können mehrere Elemente von Anwendungsentwicklern schneller indiziert und abgerufen werden. Die Datenstruktur in dieser Software ist für unstrukturierte Daten oder Big Data ausgelegt, sodass sie große Datenmengen durchpflügen kann, während sie ihre Effizienz und Flexibilität beibehält.  **Schema-Unterstützung:** Dokumentdatenbank-Software kann mehrere verschiedene Schemas von Daten unterstützen, da es keine Einschränkungen in der Struktur der Daten gibt. Das Schema ist flexibel und kann für verschiedene Arten von Dokumentformaten verwendet werden, um Abfragen schneller zu verarbeiten. **Reichtum der Indizierung:** Mehrere Dokumentdatenbanken unterstützen Ad-hoc-Abfragen, Indizierung, Volltextsuche und Echtzeit-Datensammlungen, um sicherzustellen, dass Benutzer auf Daten zugreifen, sie analysieren und transformieren können, wie erforderlich.  **Verteilte Datenbank:** Dokumentdatenbank-Software sind als zentrales Prinzip verteilt, im Gegensatz zu monolithischen relationalen Datenbanken. Da die Dokumente individuell und unabhängig sind, können sie auf mehreren Servern weltweit lokalisiert oder verteilt werden. Dies ist sehr nützlich für Unternehmen wie E-Commerce, die Standorte auf der ganzen Welt haben. Es unterstützt auch Replikation und Selbstheilungsfähigkeiten, um sicherzustellen, dass alle Anwendungen eine hohe Verfügbarkeit unterstützen. Die Software unterstützt auch Daten-Sharding (eine Datenpartitionierungstechnik), um die Skalierbarkeit über zahlreiche unabhängige Server hinweg zu gewährleisten. ### Was sind die Vorteile von Dokumentdatenbanken? Die Einbeziehung von Dokumentdatenbank-Software in ein Unternehmen kann helfen, Tausende von Dokumenten zu verwalten, die innerhalb eines Unternehmens existieren. Einige der wichtigsten Vorteile von Dokumentdatenbank-Software sind: **Einfache Verfügbarkeit:** Die Daten sind nicht über verschiedene Datenbanken verteilt oder verlinkt, sondern in einer einzigen Datenbank verfügbar. Dies ist einer der Hauptvorteile von Dokumentdatenbanken. Obwohl eine Verlinkung von Dokumenten möglich ist, wird sie normalerweise nicht empfohlen, da sie die Datenbank relational machen und auch die Komplexität der Verwaltung der Datenbank erhöhen würde.  **Keine Fremdschlüssel:** Das Fehlen von Fremdschlüsseln bedeutet, dass keine Beziehung zwischen den Daten besteht. Ohne das Vorhandensein dieser Dynamik können Dokumente unabhängig erstellt, verwaltet und gelöscht werden, was die Datenverarbeitung für mehrere Anwendungen, die darauf zugreifen, erheblich beschleunigt. **Offene Formate:** Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Dokumentdatenbanken ist, dass sie mehrere offene Formate unterstützen. Der Prozess kann XML, JSON und mehrere andere Formate für die Daten verwenden. **Unterstützt Skalierbarkeit:** Da die Menge der generierten Daten jede Minute zunimmt, muss die von den Kunden verwendete Datenbank-Software auch Flexibilität und Skalierbarkeit gewährleisten. Dokumentdatenbanken ermöglichen es Benutzern, Datensätze einfach hinzuzufügen, um zu skalieren, was zukunftssichere Funktionen bedeutet. **Unterstützung neuer Integrationen:** Da Dokumentdatenbanken im Vergleich zu traditionellen relationalen Datenbanken viel flexibler und skalierbarer sind, ist die Integration neuer Daten in die Datenbank-Software einfach. Es besteht keine Notwendigkeit für Konsistenz in Datenformaten, und große Mengen unstrukturierter Daten oder Big Data können gespeichert werden. **Schnelle Abfragenatur:** Eines der Hauptmerkmale von Dokumentdatenbank-Software ist ihre Fähigkeit, die Geschwindigkeit von Abfragen zu verbessern. Die Verwendung von Dokumentdatenbanken kann es mehreren App-Entwicklern ermöglichen, angeforderte Daten im gleichen Dokumentmodell-Format zu speichern und abzufragen, das im entwickelten Code verwendet wird. Zum Beispiel im Gesundheitswesen, wo Zeit von entscheidender Bedeutung ist, kann ein Benutzer sofort auf Gesundheitsakten zugreifen, anstatt Verzögerungen oder Probleme zu haben.  ### Wer verwendet Dokumentdatenbank-Software? Einige der Hauptnutzer von Dokumentdatenbank-Software sind unten aufgeführt: **Datenbankadministrator (DBA):** Schlüsselperson, die die Software verwaltet. Das Schema wird vom DBA bestimmt. Sie sind auch verantwortlich für die Einrichtung verschiedener Benutzer-IDs und Rechte für diejenigen, die auf die Datenbank zugreifen können. Diese Person überwacht auch die Datenbank, stellt sicher, dass die Sicherheit aufrechterhalten wird, stellt sicher, dass Backup- und Wiederherstellungspläne aktiv sind, verfolgt Fehler oder Ausfälle, bietet Datenbankunterstützung und mehrere andere Anforderungen. **Softwareentwickler:** Programmierer und Softwareentwickler benötigen Zugriff auf Daten, wenn sie eine Softwareanwendung entwickeln oder Änderungen an einer vornehmen. Diese Person hat Zugriff auf die Dokumentdatenbank, um sicherzustellen, dass der Softwareentwicklungsprozess reibungslos verläuft. Darüber hinaus haben Dokumentdatenbanken eine lange Liste unterstützter Programmiersprachen, darunter Perl, Java, C, C++, Python und Javascript. **Manager:** Manager können die Datenbank vorübergehend oder wann immer sie neue Informationen benötigen, verwenden. Diese Person nutzt sie nicht täglich wie die anderen Personen, sondern nur, wenn der Bedarf besteht.  **Andere Benutzer:** Dazu gehören Benutzer wie Analysten und Wissenschaftler, die keinen Code schreiben, aber die Dokumentdatenbank-Software verwenden, um bei Bedarf Informationen abzufragen. Sie haben Interaktionen mit der Datenbank entsprechend ihren Datenanforderungen. #### Software im Zusammenhang mit Dokumentdatenbank-Software Verwandte Lösungen, die zusammen mit Dokumentdatenbank-Software verwendet werden können, umfassen andere wichtige NoSQL-Dokumentdatenbanken wie folgt: [XML-Datenbank-Software](https://www.g2.com/categories/xml-databases) **:** XML-Datenbank-Software ist eine Unterklasse von Dokumentdatenbanken, bei denen die Datenbank hauptsächlich mit XML-Dokumenten arbeitet. [Graphdatenbanken](https://www.g2.com/categories/graph-databases) **:** Graphdatenbanken verwenden Graphen und Graphstrukturen für Datenbankabfragen. Der Graph wird verwendet, um die Datenspeicher mit Knoten und Kanten zu verbinden, wobei Kanten die Beziehung zwischen Knoten bilden. [Spaltenorientierte Datenbank-Software](https://www.g2.com/categories/columnar-databases) **:** Unter dieser Art von Datenbank-Software wird ein Spaltenspeicher verwendet, um Daten zu speichern. Daten können schnell gelesen werden, wenn sie in einem spaltenorientierten Format vorliegen. Da die Daten in der Spalte von einheitlichem Typ sind, bietet dies Speichermöglichkeiten und Speicheroptimierungen innerhalb der Datenbank. ### Herausforderungen mit Dokumentdatenbank-Software Dokumentdatenbank-Lösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.  **Konsistenzprobleme:** Eine große Herausforderung bei Dokumentdatenbanken sind Datenkonsistenz und Einschränkungen im Prüfprozess. Da die Daten nicht wie im relationalen Datenbankdienst mit anderen Datenpunkten in Beziehung stehen, besteht die Möglichkeit von doppelten Daten, redundanten Daten, nicht zusammenhängenden Daten, die zusammen gesammelt werden, unter mehreren anderen Möglichkeiten. Dies könnte die Leistung der Datenbank beeinträchtigen. **Sicherheitsherausforderungen:** Da Dokumentdatenbanken sich hauptsächlich auf die zahlreichen unstrukturierten Datenspeicher aus mehreren Quellen konzentrieren, zu denen Webanwendungen gehören, führt dies zu mehreren exponierten Punkten, an denen Datenhacker eindringen und die Systemsicherheit verletzen können. Dies könnte zu Datenlecks und ungewolltem Zugriff auf kritische Daten führen. **Problem mit der Atomarität:** In [Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) Software](https://www.g2.com/categories/database-management-systems-dbms) ist Atomarität eines der ACID-Transaktionen. Atomarität ist die Garantie, dass jede Datenoperation als eine einzige Einheit behandelt wird, die entweder vollständig erfolgreich ist oder fehlschlägt; es gibt kein Dazwischen. Ein einzelner Befehl wird gegeben, um Änderungen an den Daten vorzunehmen, und alle nachfolgenden Abfragen werden diese Änderungen ebenfalls widerspiegeln. In Dokumentdatenbanken muss jedoch eine Änderung, die zwei Datensammlungen betrifft, zweimal ausgeführt werden, was nicht dem Prinzip der Atomarität entspricht. **Datenverlustprobleme:** Ein zentrales Problem bei Dokumentdatenbanken ist der Datenverlust. Datenverlustprobleme könnten aufgrund falscher Konfigurationen auftreten, da kein einzelner Knoten verwendet wird. ### Wie kauft man Dokumentdatenbank-Software #### Anforderungserfassung (RFI/RFP) für Dokumentdatenbank-Software Bei der Auswahl einer Dokumentdatenbank-Software müssen einige wichtige Kriterien berücksichtigt werden. Faktoren wie Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit, Funktionalität, Sicherheit sind Schlüsselkriterien, die nicht vernachlässigt werden können. Funktionen wie Dashboards und Visualisierungen sind ein großer Vorteil, um die Analyse der Datenspeicherung zu erleichtern und mehrere Abfragen im Auge zu behalten. Weitere wichtige Funktionen, auf die geachtet werden sollte, sind Support und Entwicklung – die Stunden, in denen der Kundensupport verfügbar ist, ob sie bereit sind, Anfragen zu lösen, und kontinuierliche Informationen über Updates zu den neuesten Ergänzungen und Entwicklungen in der Dokumentdatenbank-Software, unter mehreren anderen Funktionen. Da ein Unternehmen wächst, ist Skalierbarkeit ein wichtiges Kriterium, das berücksichtigt werden muss. Mit Tonnen von unstrukturierten Daten oder Big Data, die generiert werden, sollte die Dokumentdatenbank-Software in der Lage sein, Millionen von Datenspalten zu verwalten. Ein weiteres wichtiges Merkmal, um sicherzustellen, dass die Dokumentdatenbank-Software hat, ist die Unterstützung von Integrationen. Anwendungsentwickler mit mehreren verschiedenen Software und diese Software sollte in der Lage sein, Daten aus der Dokumentdatenbank bei Bedarf einfach abzurufen. Wie diese Integrationen verwaltet werden und wie das Unternehmen sicherstellt, dass alle diese Software mit der Dokumentdatenbank-Software verbunden sind, ist entscheidend für den reibungslosen Datenfluss. Zu überprüfen, welche Programmiersprachen von der Dokumentdatenbank unterstützt werden, ist ein guter Faktor, den man berücksichtigen sollte. #### Vergleich von Dokumentdatenbank-Softwareprodukten **Erstellen Sie eine Longlist** In diesem Schritt sollten Käufer ihre Optionen offen halten, um die gesamte Bandbreite der Produkte zu berücksichtigen. Käufer haben die Freiheit, zahlreiche Angebote zu erkunden, die dieser Softwaremarkt bietet. Die Longlist kann viel präziser und kleiner gemacht werden, indem die Ziele angesprochen werden. **Erstellen Sie eine Shortlist** Käufer können in diesem Schritt viel detailliertere Vergleiche anstellen. Darüber hinaus können Käufer die G2-Bewertungen nutzen, um diese Liste weiter einzugrenzen. **Führen Sie Demos durch** Sobald die Liste auf ein paar Anbieter reduziert wurde, können Käufer beginnen, eine Demo anzufordern. Während der Demo sollten Käufer nach Informationen suchen, die sich auf ihre nicht verhandelbaren Bedingungen beziehen. Dies ist eine gute Phase, in der der Käufer tiefer in das Verständnis eintauchen kann, wie sicher ihre Dokumentdatenbank sein wird, die Verfügbarkeit von Hochleistungsunterstützung, welche Funktionen es gibt – Latenz beim Laden von Dokumentdatenbanken, After-Service-Support, Mitarbeiterschulung und andere zusätzliche Funktionen, die bei der Entscheidung für ihre Dokumentdatenbank-Lösung bereitgestellt werden können.  #### Auswahl der Dokumentdatenbank-Software **Wählen Sie ein Auswahlteam** Die Wahl des richtigen Teams, das zusammenarbeitet, um die richtige Dokumentdatenbank-Software zu entscheiden, ist ein kritischer Teil des Prozesses, da mehrere Personen Zugriff auf die Datenbankanwendungen benötigen, je nach Bedarf. Das Team sollte eine Mischung aus verschiedenen Personen umfassen, die die erforderlichen Fähigkeiten, das Interesse und die Zeit haben. Einige Rollen umfassen Datenbankadministratoren, Anwendungsentwickler, wichtige Managementführer, IT-Leiter und andere. **Verhandlung** Ein Käufer kann sich entscheiden, zu verhandeln, um die Kosten zu senken. Der Käufer muss beachten, dass es in Zukunft zusätzliche Kosten oder eine Erhöhung der Abonnementpreise geben würde, wenn eine Skalierung erforderlich ist. Es ist eine gute Praxis, beim Dokumentdatenbank-Anbieter zu überprüfen, ob er Cloud-Unterstützung, Schulungen und andere Faktoren anbietet. Solche Faktoren im Hinterkopf zu behalten, wird dem Käufer helfen, bessere Verhandlungstaktiken für die spezifischen Funktionen, die wichtig sind, vorzubringen. **Endgültige Entscheidung** Sobald alle Schritte abgeschlossen sind, wird die endgültige Entscheidung getroffen, indem alle Faktoren und Szenarien abgewogen werden. Ein Testlauf der Software ist ein guter Ausgangspunkt, indem kleinere Dokumentdatenbanken verwendet werden. Eine kleine Gruppe von Datenbankadministratoren kann ihre Ansichten an das Team weitergeben, das die endgültige Entscheidung trifft.