Worauf es bei Cloud-Datenbanken für eCommerce ankommt.

Heutige eCommerce-Anwendungen müssen eine Reihe zunehmend komplexer Aufgaben unterstützen, zum Beispiel den Zugriff auf Produktkataloge bzw. das Durchsuchen von Produktkatalogen, die Erstellung eines Warenkorbs, die Festlegung von Preisen, die Erstellung von Angeboten, die Angabe des Lieferdatums, die Berechnung von Versandkosten und Steuern, die Umsetzung des Online-Bestell- und -Zahlungsprozesses und noch viel mehr. Um die hohen Erwartungen in der heutigen Right-now-Economy zu übertreffen, müssen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten in Echtzeit nutzen.
Jetzt, wo der Wettbewerb nur einen Klick entfernt ist, sind die eCommerce-Erfahrungen Ihrer Kunden schließlich nur so gut wie die Datenbank, die Sie einsetzen.

Nehmen Sie am DataStax-Webinar teil und erfahren Sie, wie Sie typische Herausforderungen bei eCommerce-Applikationen bewältigen können. Wir sagen Ihnen, welche Vorteile eine verteilte, für die Hybrid Cloud konzipierte Cloud-Datenbank bietet, und zeigen Ihnen außerdem einige Beispiele von Unternehmen, die für ein innovatives und personalisiertes eCommerce-Erlebnis sorgen.
In diesem Webinar erfahren Sie:

  • Wodurch häufige Probleme mit den Daten verursacht werden und welche „versteckten“ Auswirkungen sie auf das Geschäft haben.
  • Welche Datenbankanforderungen für eine bessere Kundenerfahrung und eine innovative Bereitstellung der Applikationen erforderlich sind.
  • Wie führende Organisationen wie eBay, Sony, Macy’s und Comcast mit DataStax Enterprise 6 das eCommerce-Erlebnis umgestalten

    Der Referent:


Negib Marhoul  Solution Engineer | DataStax Deutschland GmbH
Negib Marhoul ist als Solution Engineer bei DataStax tätig und verantwortlich für die Kundenberatung der DataStax Enterprise Solution in der DACH Region. Schwerpunkte liegen im Bereich der unterbrechungsfreien, hoch skalierbaren und verteilten Datenbanken als auch von analytischen Systemen. Als ehemaliger Systemberater bei Oracle verfügt er über 10 Jahre Erfahrung im Umfeld von Relationalen Datenbanken und Big-Data-Technologie.



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