interactiedatabases

Interactiedatabases zijn databases die gericht zijn op het vastleggen en beheren van interacties tussen entiteiten, zoals gebruikers, apparaten, artikelen en pagina’s. Ze slaan niet alleen statische records op, maar vooral gebeurtenissen, relaties en contexten die nodig zijn voor analyse van gebruikerspaden, netwerkeffecten en interactiepatronen.

Het gegevensmodel is vaak gebeurtenisgeoriënteerd: elke invoer bevat een type gebeurtenis, tijdstempel, actor_id, doel_id (indien van toepassing) en een set eigenschappen. Relaties tussen entiteiten kunnen eveneens worden vastgelegd, waardoor graf- of relatiegebaseerde analyses mogelijk zijn. Opslag kan als append-only event store, tijdreeks database, graf database of document- store ingericht zijn, waarbij sommige systemen meerdere modellen combineren. Vaak is de opslag immutabel en gericht op auditability en dataportabiliteit.

Toepassingen omvatten productanalyse en gebruikersreisanalyses, aanbevelingssystemen en personalisatie, chat- en klantenservicelogboeken, Internet of Things-telemetrie en fraudebestrijding. Veelgebruikte querypatronen zijn path- en funnelanalyse, sessie-ontleding, co-occurrence- en sequentie-analyse en cohortstudies.

Architectuur en pipelines: interactiedatabases worden doorgaans gevoed door instrumentatie van applicaties en systemen via batch- of streamingkanalen (bijv. Kafka, Kinesis). Real-time analyse vereist laag-latentie opslag en verwerkingslagen; langdurige analyses kunnen via datawarehouses of data lakes plaatsvinden. Belangrijke overwegingen zijn data governance, privacy en regelgeving, waaronder verwerking van persoonsgegevens (PII), toegangscontrole en retentiebeleid.

Uitdagingen omvatten hoge data-volumes en snelle data-ingave, complexiteit bij samenvoegen van gebeurtenissen over tijd en entiteiten, schema-evolutie en data-kwaliteit, latency- en schaalproblemen, en naleving van wet- en regelgeving.

Technologische opties variëren per model: grafendatabases zoals Neo4j of JanusGraph voor relaties; tijdreeksdatabases zoals InfluxDB; documentstores zoals MongoDB; wide-column stores zoals Cassandra; en datawarehouses of lakehouse-omgevingen zoals Snowflake of BigQuery voor analytics. Veel systemen combineren een operationele event store met een analytische laag.