{"id":2668,"date":"2026-04-02T18:01:45","date_gmt":"2026-04-02T16:01:45","guid":{"rendered":"https:\/\/evana.ai\/?p=2668"},"modified":"2026-04-23T14:18:40","modified_gmt":"2026-04-23T12:18:40","slug":"mongo-db","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/evana.ai\/eng\/mongo-db\/","title":{"rendered":"MongoDB \u2013 Die Datenbankinfrastruktur hinter EVANA"},"content":{"rendered":"

Warum EVANA auf MongoDB setzt \u2013 und was das f\u00fcr unsere Kunden bedeutet<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Hinter jeder EVANA-Analyse steckt eine Entscheidung, die wir bewusst getroffen haben: die richtige Datenbankinfrastruktur. Denn wer t\u00e4glich Millionen von Dokumenten verarbeitet, klassifiziert und durchsuchbar macht, braucht mehr als eine solide Datenbank \u2013 er braucht eine Plattform, die mit den Anforderungen von KI, Skalierung und Geschwindigkeit mithalten kann. Seit 2023 setzt EVANA auf MongoDB Atlas als zentrale Datenbankinfrastruktur. Das Ergebnis: eine stabilere, schnellere und pr\u00e4zisere Plattform f\u00fcr unsere Kunden \u2013 und eine Grundlage, die mit unseren Ambitionen w\u00e4chst.<\/p>\n\n\n\n

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Herausforderung<\/h3>\n\n\n\n

Tech-Sprawl, inkonsistente Datenhaltung und die Grenzen relationaler Datenbanken bremsten Geschwindigkeit, Stabilit\u00e4t und Skalierbarkeit der EVANA-Plattform.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Entscheidung<\/h3>\n\n\n\n

EVANA migrierte 2023 auf MongoDB Atlas als Single Source of Truth \u2013 f\u00fcr operative Einfachheit, Flexibilit\u00e4t und maximale Entwicklereffizienz.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Ergebnis<\/h3>\n\n\n\n

Kapazit\u00e4ten f\u00fcr knapp eine Millionen Dateien pro Tag, 95 % Genauigkeit \u00fcber 38 Millionen gescannte Seiten \u2013 und eine Plattform, die t\u00e4glich bis zu acht neue Releases ausliefert.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Von Tech-Sprawl zur Single Source of Truth<\/h2>\n\n\n\n

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In den ersten Jahren nach der Gr\u00fcndung wuchs die EVANA-Infrastruktur organisch \u2013 und damit auch die Komplexit\u00e4t. PostgreSQL, Azure SQL, Elasticsearch und MongoDB existierten nebeneinander, Daten wurden mehrfach repliziert, Teams arbeiteten mit unterschiedlichen Datenbanklogiken. Das Ergebnis: steigende Kosten, Instabilit\u00e4t und eine Plattform, die mit den wachsenden Anforderungen an KI-Verarbeitung nicht mehr Schritt halten konnte. Die Entscheidung f\u00fcr MongoDB Atlas war der Wendepunkt: eine einheitliche, flexible Plattform, die strukturierte und unstrukturierte Daten gleicherma\u00dfen verarbeitet \u2013 und die speziell f\u00fcr die Anforderungen moderner KI-Anwendungen ausgelegt ist.<\/p>\n\n\n\n

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Drei Faktoren, die den Ausschlag gaben<\/h3>\n\n\n\n

Operative Einfachheit, Flexibilit\u00e4t und Entwicklereffizienz \u2013 das waren die entscheidenden Kriterien bei der Evaluierung. MongoDB Atlas minimiert den DevOps-Aufwand, erm\u00f6glicht schnelle Iteration und unterst\u00fctzt mit einer einheitlichen Query Language alle Anforderungen von einfachen CRUD-Operationen bis hin zu Vektorisierung und komplexen Pipelines. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr ein wachsendes KI-Unternehmen wie EVANA ist das kein Nice-to-have \u2013 es ist Grundvoraussetzung.<\/p>\n\n\n\n

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Jetzt EVANA kennenlernen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"EVANA<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Pr\u00e4zision und Geschwindigkeit \u2013 in einem System vereint<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Mit MongoDB Atlas verarbeitet EVANA heute \u00fcber 30.000 Dokumente pro Stunde. Das dokumentenbasierte, schema-flexible Datenmodell ist ideal f\u00fcr die heterogenen Datenmengen, die in der Immobilienwirtschaft anfallen: Vertr\u00e4ge, Gutachten, Grundb\u00fccher, technische Pl\u00e4ne, ESG-Dokumente. Alle Inhalte landen in einer einheitlichen, vollst\u00e4ndig durchsuchbaren Datenbasis \u2013 ohne aufwendige Schemadefinitionen f\u00fcr neue Dokumenttypen.<\/p>\n\n\n\n

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\"EVANA<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Natural Language Search \u2013 direkt auf den Dokumenten<\/h3>\n\n\n\n

Mit MongoDB Atlas Search k\u00f6nnen EVANA-Kunden ihre Dokumentenbest\u00e4nde per nat\u00fcrlicher Sprache durchsuchen. <\/p>\n\n\n\n

Abfragen wie „alle Heizkostenprotokolle der letzten drei Jahre“ oder „Zusammenfassung aller Mietvertr\u00e4ge“ werden direkt auf den Originaldokumenten ausgef\u00fchrt \u2013 ohne manuelle Vorbereitung, ohne Umwege. Schnell, pr\u00e4zise und skalierbar.<\/p>\n\n\n\n

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Jetzt Demo buchen!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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EVANA 2.0 \u2013 eine Plattform, die mit unseren Kunden w\u00e4chst<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Seit der Migration auf MongoDB Atlas hat sich die EVANA-Plattform grundlegend ver\u00e4ndert. Instabilit\u00e4ten und Performance-Probleme geh\u00f6ren der Vergangenheit an. Statt alle zwei Monate ein Release auszuliefern, deployen wir heute bis zu acht Mal t\u00e4glich neue Features \u2013 ohne dass bestehende Funktionen beeintr\u00e4chtigt werden. Ein einziger DevOps-Mitarbeiter \u00fcberwacht Performance und Metriken. Das Team kann sich auf das konzentrieren, was z\u00e4hlt: neue Features entwickeln, testen und schnell ausliefern.<\/p>\n\n\n\n

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\u201eWith MongoDB, we’ve evolved into EVANA 2.0. It helps us keep up with the rate of change and deliver a great customer experience.“<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

Martin Teiber, CEO, EVANA<\/p>\n\n\n\n

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Mehr als eine Datenbank \u2013 eine Grundlage f\u00fcr die Zukunft<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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MongoDB Atlas ist nicht nur die Basis f\u00fcr die heutige EVANA-Plattform \u2013 es ist die Grundlage f\u00fcr alles, was noch kommt. Die Flexibilit\u00e4t der Plattform erm\u00f6glicht es, neue Dokumenttypen ohne aufwendige Schemadefinitionen zu integrieren, neue KI-Modelle schnell einzubinden und neue M\u00e4rkte zu erschlie\u00dfen. Da KI sprachunabh\u00e4ngig arbeitet, kann EVANA seine L\u00f6sungen ohne Anpassungen in neue Regionen und Branchen ausrollen \u2013 von der Immobilienwirtschaft bis hin zu medizinischen, juristischen oder \u00f6ffentlichen Anwendungsf\u00e4llen.<\/p>\n\n\n\n

Mit OpenID Connect f\u00fcr sichere Authentifizierung, vollst\u00e4ndiger API-Offenheit und einer Infrastruktur, die immer auf dem neuesten Stand ist, schafft MongoDB Atlas die Voraussetzungen daf\u00fcr, dass EVANA-Kunden heute und morgen auf eine stabile, leistungsf\u00e4hige und zukunftssichere Plattform vertrauen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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\u00dcber EVANA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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EVANA entwickelt KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen zur Analyse gro\u00dfer Dokumentenmengen. Auf Basis der eigenen Infrastruktur werden unstrukturierte Inhalte automatisiert erkannt, extrahiert und strukturiert bereitgestellt. Unternehmen erhalten dadurch schneller Zugriff auf relevante Informationen und schaffen eine belastbare Datengrundlage f\u00fcr Analysen, Prozesse und Entscheidungen.<\/p>\n\n\n\n

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EVANA automatisiert Dokumentenprozesse und schafft Struktur f\u00fcr schnellere, fundierte Entscheidungen.<\/p>","protected":false},"author":8,"featured_media":2709,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-2668","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-use-case"],"yoast_head":"\nMongoDB \u2013 Die Datenbankinfrastruktur hinter EVANA - 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