Diese Datenspeicher benötigen für gewöhnlich keine festgelegten Tabellenschemata, versuchen Joins zu vermeiden und zeichnen sich durch ein besonderes internes Design der Datenablage oft durch eine gute Skalierbarkeit aus. Bekannte NoSQL-Datenbanktypen sind Key-Value-Stores, dokumenten- oder graphbasierte Datenbanken.
So wie die meisten NoSQL-Technologien bietet auch Cortex einen speziellen Ansatz für die Datenspeicherung: Während der Beladung werden die Daten automatisch bis in die sechste Normalform normalisiert. Relationen und Kontext zu den hoch-normalisierten Daten wird durch die Erstellung von Indizes hergestellt. Hierdurch kann in Anwendungsfällen, die den Fokus auf das Suchen und Filtern von Informationen legen, besonders schnell ein Resultat ermittelt werden. Der Ansatz bietet Potenzial vor allem kostspielige Investitionen in hochperformante Hardware zu sparen, da allein durch den performanten Design-Ansatz (arbeiten auf hochnormalisierten Informationen) Lösungen mittels Standard-Hardware realisierbar sind.
Das Software-Pakete verfügt über ein mitgeliefertes Frontend mit Filter- und Suchfunktionen, die out-of-the-box die eingelesenen Daten durchsuchen und visualisieren (ohne dass ein expliziter Report/Analyse programmiert werden muss). Ähnliche „Out-of-the-box-Mini-Analytics-Solutions“ haben andere NoSQL-Datenbank-Hersteller auch direkt in ihr Produkt integriert (z.B. Marklogic, Couchbase) um besonders schnell Anwendungsfälle bei Kunden zu realisieren. Analytische Datenbanken liefern eher selten Frontends für analytische Auswertungen mit, sie verfügen aber sehr wohl über ein Portfolio an analytischen in-database-Funktionen für unterschiedlichste analytische Aufgabenstellungen. Cortex bietet wie viele NoSQL-Datenbank-Anbieter keine Out-of-the-box-Lösungen für konkrete Anwendungsfälle an, sondern entwickelt zusammen mit dem Unternehmen individuelle Lösungen.
Die Frage, ob Unternehmen auf NoSQL-Technologie setzen sollen, steht und fällt mit den Anwendungsfällen, die zu lösen sind. Die Technologie eignet sich, um Spezialaufgaben, bspw. zur Verwaltung von Dokumenten und Beziehungsinformationen auf kostengünstiger Hardware zu realisieren. Spezialaufgaben, die dem Unternehmen tatsächliche Mehrwerte bieten, können sich im Zuge von unternehmensinternen Digitalisierungsinitiativen oder bei mehr oder weniger aktiven innerbetrieblichen Data Labs und Think Tanks schneller ergeben, als es sich so manche IT-Abteilung heute vielleicht vorstellt. Eine Aktualisierung der Bewertung von NoSQL ist anzuraten.
