Einleitung

PostgreSQL ist ein leistungsstarkes objektrelationales Datenbankmanagementsystem (ORDBMS), das von einer aktiven Open-Source-Community entwickelt wird. Als SQL-konformes System unter freier Lizenz kann PostgreSQL kostenlos verwendet werden und ist nicht an ein Betriebssystem gebunden. Als freie und quelloffene relationale Datenbank zeichnet sich PostgreSQL (oft auch einfach "Postgres" genannt) durch seine Erweiterbarkeit und SQL-Konformität aus. Das System bietet Transaktionen mit ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), automatisch aktualisierbare Ansichten, materialisierte Ansichten, Trigger, Fremdschlüssel und gespeicherte Prozeduren. Es wird auf allen wichtigen Betriebssystemen unterstützt und kann verschiedenste Workloads bewältigen - von einzelnen Maschinen bis hin zu Datenlager, Data Lakes oder Webdiensten mit vielen gleichzeitigen Nutzern.

Die Integration von PostgreSQL mit den KI-Workflows von meinGPT eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Datenbank-Operationen zu automatisieren und mit künstlicher Intelligenz zu verbessern. Durch diese Kombination können Sie nicht nur einfache Datenbankabfragen ausführen, sondern auch komplexe Datenanalysen durchführen, Informationen extrahieren und auf Basis von Ihren Unternehmensdaten intelligente Entscheidungen treffen.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie durch die Integration von PostgreSQL mit meinGPT-Workflows Ihre Datenbankprozesse optimieren, automatisieren und mit KI-Funktionen anreichern können. Diese leistungsstarke Kombination ist besonders wertvoll für Unternehmen, die ihre Daten nicht nur speichern, sondern auch intelligent nutzen möchten.

Warum PostgreSQL mit meinGPT integrieren?

PostgreSQL wird häufig von Unternehmen mit speziellen Anforderungen an ihr Datenbanksystem eingesetzt, da es durch die vielen Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und die Erweiterbarkeit ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit bietet. Zudem sind durch die aktive Community viele Sicherheitsfeatures entwickelt worden, die PostgreSQL-Datenbanken sehr sicher machen. Die Einsatzgebiete von Datenbanken wie PostgreSQL sind vielfältig: Unternehmen betreiben darauf Data Warehouses, nutzen sie für die Transaktionsabwicklung kritischer Prozesse oder als Backend für verschiedenste Anwendungen. Die IT kann mit PostgreSQL sogar unterschiedliche Workloads parallel betreiben.

Die Integration von PostgreSQL mit meinGPT erweitert diese Funktionen um leistungsstarke KI-Fähigkeiten. Während PostgreSQL die zuverlässige Speicherung und Verwaltung Ihrer Daten übernimmt, bringt meinGPT das intelligente Verständnis und die Verarbeitung dieser Daten mit.

Synergien zwischen PostgreSQL und meinGPT

Die Kombination von PostgreSQL und meinGPT schafft einzigartige Synergien für datenbasierte Unternehmensprozesse:

Mit der Kombination aus PostgreSQL und KI-Technologien wie meinGPT wird es Entwicklern und Datenwissenschaftlern leicht gemacht, Modelle für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen zu erstellen und einzusetzen. Diese Integrationen können mit gängigen Datenspeichersystemen wie PostgreSQL verbunden werden und bieten häufig webbasierte Benutzeroberflächen für die Verwaltung und Überwachung der eingesetzten Modelle, was für umfassende Abfragen und KI/ML-Modelle mit intuitiver Syntax sorgt.

Über meinGPT – Die DSGVO-konforme KI-Plattform

meinGPT ist eine speziell für deutsche und europäische Unternehmen optimierte KI-Plattform, die DSGVO-konformen Zugang zu modernsten KI-Technologien bietet. Als zentrale Plattform für alle KI-Anwendungen vereint meinGPT verschiedene Modelle und Funktionen in einer sicheren, in Europa gehosteten Umgebung.

Die Plattform bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen:

• DSGVO-Konformität: Alle Dienste werden in Europa gehostet und erfüllen strengste Datenschutzanforderungen

• Zentrale KI-Plattform: Zugriff auf alle führenden KI-Modelle über eine einheitliche Oberfläche

• Vielseitige KI-Tools: Von Textgenerierung über Meeting-Transkription bis hin zu Bild- und Videogenerierung

• Maßgeschneiderte Workflows: Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben mit individuellen KI-Workflows

• Unternehmensintegration: Nahtlose Verbindung mit bestehenden Systemen und Geschäftsprozessen

• Expertenunterstützung: Umfassende Beratung und Unterstützung bei der Einführung und Nutzung der Plattform

Das Herzstück von meinGPT sind die konfigurierbaren Workflows, die es ermöglichen, wiederholbare Prozesse zu definieren und zu automatisieren. Mit Workflows können Sie z.B. standardisierte Aufgaben wie das Erstellen von Berichten, die Analyse von Daten oder die Zusammenfassung von Informationen in klaren, strukturierten Prozessen abbilden.

Besonders wertvoll ist dabei die Möglichkeit, verschiedene KI-Modelle für unterschiedliche Aufgaben einzusetzen und mit externen Systemen wie PostgreSQL zu verbinden. Dies ermöglicht die Schaffung durchgängiger, intelligenter Workflows, die vom Datenabruf bis zur Präsentation der Ergebnisse alles abdecken.

Wichtige Anwendungsfälle: PostgreSQL und meinGPT in Aktion

Die Integration von PostgreSQL mit meinGPT-Workflows eröffnet zahlreiche praktische Anwendungsmöglichkeiten. Im Folgenden stellen wir vier konkrete Anwendungsfälle vor, die zeigen, wie diese Kombination Unternehmensprozesse optimieren kann.

Automatisierte Datenanalyse und Reporting

Die Herausforderung: Viele Unternehmen verbringen erhebliche Zeit damit, regelmäßige Berichte aus ihren Datenbanken zu erstellen. Besonders im E-Commerce-Bereich müssen Verkaufs- und Bestandsdaten kontinuierlich analysiert werden, um KPIs zu überwachen und operative Entscheidungen zu treffen. Die manuelle Erstellung solcher Berichte ist zeitaufwändig und fehleranfällig.

Die Lösung mit PostgreSQL + meinGPT:

1. Ein automatisierter Workflow wird durch einen Zeitplan (z.B. wöchentlich) oder ein Event (z.B. Erreichen eines Schwellenwerts) ausgelöst

2. Der Workflow führt vordefinierte SQL-Abfragen auf der PostgreSQL-Datenbank aus, um relevante Daten zu extrahieren

3. Die Abfrageergebnisse werden an einen meinGPT-Workflow übergeben

4. meinGPT analysiert die Daten mithilfe eines geeigneten KI-Modells (z.B. GPT-4o für komplexe Analysen)

5. Das KI-Modell generiert einen strukturierten Bericht mit Interpretationen, Trends und Handlungsempfehlungen

6. Der Bericht wird automatisch als Dokument formatiert und an die entsprechenden Stakeholder versandt

Der Hauptvorteil: Dieser Workflow spart nicht nur Zeit bei der Berichtserstellung, sondern liefert auch tiefere Einblicke durch die KI-gestützte Analyse. Die Berichte enthalten nicht nur Daten, sondern auch deren Interpretation und handlungsorientierte Empfehlungen.

Kundenfeedback-Analyse und Sentiment-Monitoring

Die Herausforderung: Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Kundenfeedback effizient zu nutzen, ohne eine eigene KI-Abteilung aufbauen zu müssen. Die manuelle Auswertung solcher Daten ist extrem zeitaufwändig.

Die Lösung mit PostgreSQL + meinGPT:

1. Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen (Support-Tickets, Umfragen, Social Media) wird in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert

2. Ein täglicher Workflow extrahiert neue Feedbackeinträge aus der Datenbank

3. Die Daten werden an einen meinGPT-Workflow übergeben, der das Claude 3.7 Sonnet Modell nutzt, das sich besonders für komplexe Textanalyse eignet

4. Die KI führt eine Sentiment-Analyse durch, kategorisiert Feedback nach Themen und identifiziert wiederkehrende Probleme

5. Die Analyse-Ergebnisse werden zurück in die PostgreSQL-Datenbank geschrieben und in einem Dashboard visualisiert

6. Bei kritischen Problemen werden automatisch Benachrichtigungen an die zuständigen Teams gesendet

Der Hauptvorteil: Dieser Workflow ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring der Kundenzufriedenheit und eine schnelle Reaktion auf Probleme. Die KI-gestützte Kategorisierung und Priorisierung hilft, die wichtigsten Handlungsfelder zu identifizieren.

Intelligente Datenbereinigung und -anreicherung

Die Herausforderung: Unternehmensdatenbanken enthalten oft fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten. Die Bereinigung und Anreicherung dieser Daten ist ein kritischer Schritt, bevor sie für Analysen oder Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Die Lösung mit PostgreSQL + meinGPT:

1. Ein Workflow identifiziert Datensätze in der PostgreSQL-Datenbank, die überprüft oder angereichert werden müssen

2. Diese Daten werden in Batches an einen meinGPT-Workflow übergeben

3. meinGPT nutzt das "Beste Modell" für die intelligente Datenbereinigung und -anreicherung:

- Erkennung und Korrektur von Formatierungsfehlern

- Vervollständigung fehlender Informationen durch Kontext oder externe Quellen

- Harmonisierung inkonsistenter Daten (z.B. unterschiedliche Schreibweisen)

4. Die bereinigten und angereicherten Daten werden zurück in die PostgreSQL-Datenbank geschrieben

5. Ein Protokoll der Änderungen wird erstellt und zur Überprüfung bereitgestellt

Der Hauptvorteil: Dieser Workflow verbessert kontinuierlich die Datenqualität in Ihrem Unternehmen und sorgt dafür, dass Analysen und Entscheidungen auf zuverlässigen Daten basieren. Die KI kann Muster erkennen und Inkonsistenzen beheben, die bei manueller Bearbeitung übersehen würden.

Dynamische Beantwortung von Datenbankanfragen

Die Herausforderung: SQL ist eine domänenspezifische Programmiersprache, die für die Arbeit mit Datenbanken entwickelt wurde. Nicht alle Mitarbeiter in einem Unternehmen beherrschen SQL, was den Zugang zu wertvollen Daten einschränkt. Dennoch kann SQL für Datenanalysen ein echter Game-Changer sein und auch für Coding-Neulinge schnell zu erlernen.

Die Lösung mit PostgreSQL + meinGPT:

1. Mitarbeiter stellen Fragen zu Unternehmensdaten in natürlicher Sprache über ein Chat-Interface

2. Ein meinGPT-Workflow mit Perplexity Online oder GPT-4o nimmt diese Anfrage entgegen

3. Die KI übersetzt die natürlichsprachliche Anfrage in eine präzise SQL-Abfrage

4. Diese SQL-Abfrage wird auf der PostgreSQL-Datenbank ausgeführt

5. Die Ergebnisse werden zurück an meinGPT gesendet

6. Die KI wandelt die technischen Abfrageergebnisse in eine verständliche natürlichsprachliche Antwort um

7. Die Antwort wird dem Benutzer präsentiert, bei Bedarf mit Visualisierungen

Der Hauptvorteil: Dieser Workflow demokratisiert den Zugang zu Unternehmensdaten und ermöglicht es allen Mitarbeitern, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen. Die KI-Übersetzung zwischen natürlicher Sprache und SQL überbrückt die technische Hürde.

Die genannten Anwendungsfälle können je nach Komplexität und Anforderungen unterschiedlich umgesetzt werden:

Einrichtung Ihrer PostgreSQL und meinGPT Integration

Die Integration von PostgreSQL mit meinGPT kann auf verschiedene Arten erfolgen, je nach Ihren spezifischen Anforderungen und technischem Know-how. Hier sind die grundlegenden Schritte für verschiedene Integrationsarten:

1. Integration über Make (ehemals Integromat)

Die Integration verschiedener Apps kann Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Mit Plattformen wie Make können Sie PostgreSQL einfach in Ihre meinGPT-Workflows integrieren und verschiedene Vorteile nutzen. Diese Methode ist besonders einfach und erfordert keine Programmierkenntnisse:

1. Erstellen Sie einen Workflow in meinGPT, der Daten aus PostgreSQL verarbeiten soll

2. Registrieren Sie sich bei Make.com und erstellen Sie ein neues Szenario

3. Fügen Sie das PostgreSQL-Modul in Make hinzu und konfigurieren Sie die Verbindung zu Ihrer Datenbank

4. Fügen Sie das meinGPT-Modul hinzu und verbinden Sie es mit Ihrem meinGPT-Account

5. Konfigurieren Sie den Datenfluss: PostgreSQL-Abfragen → Datentransformation → meinGPT-Workflow

6. Legen Sie den Auslöser fest (z.B. Zeitplan, neuer Datensatz, externes Event)

7. Testen und aktivieren Sie das Szenario

2. Direkte API-Integration

Für fortgeschrittenere Anwendungsfälle und maximale Flexibilität kann die direkte API-Integration über eigenen Code sinnvoll sein:

1. Richten Sie die PostgreSQL-Datenbankverbindung in Ihrer Anwendung ein

2. Konfigurieren Sie die meinGPT API-Zugangsdaten

3. Implementieren Sie den Datenfluss:

4. Daten aus PostgreSQL abfragen

5. Daten aufbereiten

6. API-Anfrage an meinGPT senden

7. Antwort verarbeiten und ggf. zurück in die Datenbank schreiben

8. Integrieren Sie Fehlerbehandlung und Monitoring

9. Automatisieren Sie die Ausführung (z.B. über Cron-Jobs oder Airflow)

Die Wahl der Integrationsmethode hängt von verschiedenen Faktoren ab:

Für weitere Details zur Integration mit meinGPT besuchen Sie die offizielle Integrationsseite.

Maximalen Nutzen erzielen: Tipps für Ihre PostgreSQL-meinGPT Workflows

Um das volle Potenzial Ihrer PostgreSQL-meinGPT-Integration auszuschöpfen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

1. Optimale Modellauswahl für verschiedene Datenbankaufgaben

Mithilfe von maschinellem Lernen repliziert KI kognitive Prozesse, passt sich an und verbessert sich im Laufe der Zeit. Intelligente Automatisierung stattet Arbeitsabläufe mit fortschrittlichen kognitiven Fähigkeiten aus. Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung, die vordefinierte Aufgaben effizient ausführt, ermöglicht die intelligente KI-Automation es Maschinen, selbstständig zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen (unter menschlicher Aufsicht).

Die Wahl des richtigen KI-Modells in meinGPT ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Datenbank-Workflows:

• GPT-4o: Ideal für komplexe Datenanalysen, Mustererkennung und Ableitung von Handlungsempfehlungen aus strukturierten Daten

• Claude 3.7 Sonnet: Besonders geeignet für Text- und Sentiment-Analyse sowie technisches Verständnis von Datenbankstrukturen

• Perplexity Online: Perfekt für Workflows, die externe Informationen zur Anreicherung von Datenbankinhalten benötigen

• o3-mini: Optimal für präzise mathematische Berechnungen und effiziente Datenverarbeitung bei geringer Latenz

2. Effektiver Einsatz von Variablen für dynamische Datenbankabfragen

Nutzen Sie die Variablenfunktion in meinGPT-Workflows (mit der Syntax {{Variable}}), um flexible SQL-Abfragen zu erstellen:

• Definieren Sie Variablen für Zeiträume, Kategorien oder andere Filter

• Erstellen Sie dynamische SQL-Abfragen, die diese Variablen nutzen

• Kombinieren Sie verschiedene Variablen für komplexe Filter und Analysen

3. Integration von Unternehmenskontexten durch den Data Vault

Für die Speicherung von Metadaten und die Synchronisierung verschiedener Komponenten werden relationale Datenbanken verwendet. PostgreSQL wird offiziell unterstützt und eignet sich hervorragend für diesen Zweck. In Kombination mit dem meinGPT Data Vault können Sie:

• Relevante Datenbankschemas und Dokumentation im Data Vault speichern

• Geschäftsregeln und Kontextinformationen zu Datenbankfeldern hinterlegen

• Historische Analysen und wichtige Erkenntnisse aus früheren Datenbankauswertungen dokumentieren

Dadurch wird die KI-Analyse kontextreicher und geschäftsrelevanter.

4. Iterative Verbesserung von Datenbankabfragen und Prompts

Die Beispiele zeigen die einfache Verwendung der Syntax für das Erstellen von Analysen. So lassen sich Abfragen auf Basis vorhandener Daten, zum Beispiel aus einer PostgreSQL-Datenbank erstellen. Stellen Sie zuerst eine Verbindung zu einer PostgreSQL-Datenbank her, und fragen Sie dann die gewünschten Daten ab. Anschließend können Sie Modelle auf diesen Daten trainieren.

• Beginnen Sie mit einfachen Workflows und erweitern Sie diese schrittweise

• Optimieren Sie SQL-Abfragen für bessere Performance

• Verfeinern Sie Ihre Prompts an die KI, um präzisere Antworten zu erhalten

• Sammeln Sie Feedback von Nutzern und passen Sie die Workflows entsprechend an

5. Effiziente Konfiguration der Dokumentausgabe

Für maximale Produktivität sollten Sie die Dokumentausgabe Ihrer Workflows optimal konfigurieren:

• Wählen Sie das passende Ausgabeformat je nach Anwendungsfall (.docx für Berichte, .xlsx für Datenanalysen)

• Nutzen Sie Vorlagen für einheitliches Branding und konsistente Formatierung

• Automatisieren Sie die Verteilung der generierten Dokumente an relevante Stakeholder

Häufig gestellte Fragen zur PostgreSQL-meinGPT Integration

Frage: Wie sicher ist die Übertragung der Daten zwischen PostgreSQL und meinGPT?
Antwort: Die Übertragung erfolgt über verschlüsselte Verbindungen (TLS/SSL). meinGPT ist DSGVO-konform und alle Daten werden in Europa verarbeitet und gespeichert, was maximale Sicherheit und Compliance gewährleistet.

Frage: Welche SQL-Kenntnisse benötige ich für die Integration?
Antwort: Grundlegende SQL-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Mit meinGPT können Sie natürlichsprachliche Anfragen in SQL übersetzen lassen. Für komplexere Anwendungsfälle sind fortgeschrittene SQL-Kenntnisse von Vorteil.

Frage: Kann ich die Integration auch für große Datenmengen nutzen?
Antwort: PostgreSQL verwendet standardmäßig nur begrenzte Mengen an dediziertem Speicher für performance-kritische Aufgaben wie das Caching von Datenbankblöcken und Sortierungen. Dies liegt hauptsächlich daran, dass ältere Betriebssysteme Kernel-Änderungen erforderten, um große Blöcke geteilten Speichers zuzuweisen. PostgreSQL.org bietet Ratschläge zu grundlegenden empfohlenen Performance-Praktiken in einem Wiki. In Kombination mit meinGPT können Sie auch große Datenmengen verarbeiten, sollten jedoch die Abfragen optimieren und ggf. Batching-Strategien verwenden.

Frage: Welche Kosten entstehen für die PostgreSQL-meinGPT Integration?
Antwort: Bei PostgreSQL fallen keine Lizenzkosten an, da es sich um Open-Source-Software handelt. Es entstehen keine Lizenzaudits und neue Features erzeugen keine zusätzlichen Kosten. Für meinGPT fallen je nach gewähltem Abonnement-Modell Kosten an. Detaillierte Informationen finden Sie auf der Preisseite von meinGPT.

Frage: Wie kann ich bestehende PostgreSQL-Datenbanken in meinGPT-Workflows einbinden?
Antwort: ETL-Tools helfen bei der Migration von Daten aus PostgreSQL-Datenbanken zu neuen Plattformen. Diese Tools verwalten den gesamten Prozess - von Schemakonversion und Datenvalidierung bis hin zu Integritätsprüfungen - und stellen sicher, dass alle historischen Daten korrekt migriert werden. Als Unternehmen sollten Sie eine klare Integrationsstrategie und definierte Bewertungskriterien für Ihre PostgreSQL-ETL-Lösung haben. Über Make oder direkte API-Verbindungen können Sie bestehende Datenbanken nahtlos integrieren.

Frage: Bietet meinGPT Unterstützung bei der Einrichtung der PostgreSQL-Integration?
Antwort: Ja, meinGPT bietet umfassende Unterstützung bei der Integration. Das Supportteam hilft bei Fragen zur Einrichtung und Optimierung der Workflows. Zudem gibt es Schulungsangebote und Dokumentationen zur Integration externer Datenquellen.

Fazit

Die Integration von PostgreSQL mit meinGPT-Workflows eröffnet ein neues Kapitel in der datengetriebenen Unternehmensführung. PostgreSQL ist als Open-Source-Managementsystem für objektrelationale Datenbanken für seine Zuverlässigkeit und Performance bekannt. Seine primären Funktionen bestehen im sicheren Speichern und Abrufen von Daten bei gleichzeitiger Unterstützung aktueller Computing-Best-Practices. Mit über 30 Jahren aktiver Entwicklung und der Unterstützung einer engagierten Open-Source-Gemeinschaft konkurriert PostgreSQL mit den führenden kommerziellen Datenbanken und hat sich zur bevorzugten relationalen Open-Source-Datenbank vieler Unternehmen entwickelt.

Durch die Kombination mit meinGPT können Unternehmen nun nicht nur ihre Daten sicher speichern und verwalten, sondern diese auch intelligent analysieren und interpretieren. Die KI-gestützte Automatisierung von Datenbankprozessen spart Zeit, reduziert Fehler und ermöglicht tiefere Einblicke in Unternehmensdaten.

Die Fortschritte bei der intelligenten KI-Automation haben eine neue Ära der gemischt-autonomen Innovation eingeläutet. Hierbei spielt die strategische Integration von KI in die Automatisierung von Front- und Back-Office-Workflows eine wichtige Rolle, um die Mitarbeiterproduktivität zu maximieren und die Entscheidungsprozesse ganz erheblich zu verbessern. KI-gesteuerte Interaktionen und die Implementierung von KI-gestützter Prozessautomatisierung steigern die Effizienz der Betriebsabläufe und zeigen die intelligenten Fähigkeiten, die die Business-Workflow-Automation mit KI in der modernen Unternehmenslandschaft auszeichnen.

Besonders wertvoll ist dabei die DSGVO-Konformität von meinGPT, die es Unternehmen ermöglicht, auch sensible Daten sicher zu verarbeiten und zu analysieren. Die in Europa gehostete Plattform bietet maximale Sicherheit und Compliance – ein entscheidender Vorteil gegenüber vielen anderen KI-Lösungen.

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Quellen

1. PostgreSQL - Editionen - Vorteile und Nachteile im Überblick | Datenbankarten

2. PostgreSQL vs. Oracle: die Unterschiede im Enterprise- ...

3. PostgreSQL: Das objektrelationale Datenbank ... - IONOS

4. PostgreSQL als Datenbank-System

5. PostgreSQL - Wikipedia

6. Mit EDB PostgreSQL als Enterprise Datenbank Standard nutzen

7. Postgresql

8. Mastering Postgres: From Database Creation to Administration With Adminer

9. Kapitel 5 - Programme und Anwendungen [PostgreSQL - Datenbankpraxis für Anwender, Administratoren und Entwickler]

10. Was ist PostgreSQL? | Pure Storage

11. Integrieren Sie WordPress mit PostgreSQL, WordPress PostgreSQL Integration mit KI

12. Integrieren Sie Netlify mit PostgreSQL, Netlify PostgreSQL Integration mit KI

13. Automatisierung mit KI im Content- und Asset Workflow

14. Sie möchten in der KI-Wirtschaft erfolgreich sein? Nutzen Sie die Business-Workflow-Automation mit KI

15. PostgreSQL Integration | Botpress Hub

16. KI Workflow-Automatisierung | Höhere Effizienz in Ihrem Betrieb

17. Apache Airflow – Einfache Automatisierung von Workflows im Unternehmen - blog.ordix.de

18. Herstellen der Verbindung mit SQL-Datenbanken aus Workflows - Azure Logic Apps | Microsoft Learn

19. Relevance AI: No-Code-KI für datengetriebene Workflows | Datenschäfer 🐑 | AI & Automatisierung für KMU | SeSoft GmbH Web/Database/Solutions

20. Webinar: Workflows mit KI automatisieren - WKO

21. Machine Learning und Künstliche Intelligenz mit SQL nutzen

22. Python vs. SQL für die Datenanalyse

23. How to Build an ETL App for PostgreSQL Data in Python with CData

24. GitHub - kennycontreras/postgresql-ETL: ETL pipeline with Python and PostgreSQL

25. Python ETL: Creating and automating a pipeline from Mysql to postgresql - DEV Community

26. 10 PostgreSQL ETL Tools That You Can Follow in 2025 | Airbyte

27. Build generative AI applications using AlloyDB AI | AlloyDB for PostgreSQL | Google Cloud

28. Building an ETL pipeline with Python and SQL — From zero to hero. End to end data applications with SQL and Jupyter

29. GitHub - michalmiki/postgresql-etl: Building Python ETL pipeline for PostgreSQL DB

30. How To Build An ETL Using Python, Docker, PostgreSQL And Airflow