Kein Anbieter-Tresor. Eine Datenschicht, die Ihnen gehört.
Es gibt zwei Wege, fragmentierte Daten zu vereinen: alles auf die Plattform eines Anbieters kopieren — oder die Struktur in Ihrer eigenen Umgebung aufbauen. Meridian hat sich bewusst für den zweiten entschieden.
Zentralisierte Anbieterplattformen
Klassische Analyseplattformen extrahieren, transformieren und laden sensible Daten in eine zentrale, proprietäre Datenbank — oft in der Cloud des Anbieters. Das Ergebnis: hohe Bandbreitenkosten, Daten, die seit der letzten Synchronisation veraltet sind, und Ihr Domänenwissen, gefangen in einem geschlossenen Format. Jeder Monat macht den Ausstieg teurer — das ist kein Nebeneffekt, sondern das Geschäftsmodell.
Meridian-Datenschicht
Meridian platziert eigene Datenbanken zwischen Ihren Quellsystemen und dem Lagebild — in Ihrer Umgebung, unter Ihrer Kontrolle. Konnektoren lesen aus den Quellen; die Datenschicht strukturiert, was sie liefern, zu einer Ontologie und speichert deren Historie. Ihre Quellsysteme bleiben das führende System; Meridian schreibt niemals in sie.
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Operative Anwendungen
Die Karte, die Leitstelle, der Drohneneinsatz und die Einsatz-App stellen ein gemeinsames Lagebild dar. Analysten, Disponenten und Einsatzkräfte handeln auf Grundlage derselben Wahrheit.
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Die Datenschicht von Meridian
Die eigenen Datenbanken von Meridian, in Ihrer Umgebung: eine Ontologie aus Personen, Fahrzeugen, Standorten und Ereignissen — mit ihren Verbindungen, ihrer Herkunft und ihrer Historie.
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Souveräne Quellen
Datenbanken, Sensoren und Register bleiben, wo sie sind — On-Premise, air-gapped oder in der Verwaltungscloud. Konnektoren lesen nur; Netze der Betriebstechnik (OT) nur über Ihre bestehende DMZ oder Datendiode.
Zwei Architekturen im direkten Vergleich.
Speicherort der Daten
Auf die Plattform des Anbieters kopiert, oft in dessen Cloud.
Quellen bleiben, wo sie sind; die Datenschicht läuft in Ihrer eigenen Umgebung.
Aktualität
Veraltet seit der letzten Batch-Synchronisation.
Laufend durch Konnektoren aktualisiert — gestreamt, wo die Quelle es zulässt.
Hoheit über das Datenmodell
In einem geschlossenen Format gefangen.
Eine offene, dokumentierte Ontologie unter Ihrer Kontrolle.
Integration
Proprietäre Konnektoren, pro Quelle lizenziert.
Offene Konnektoren und APIs; lokale KI über das offene Model Context Protocol (MCP).
KI-Inferenz
Über Cloud-APIs außerhalb Ihres Perimeters.
Sprach-, Spracherkennungs- und Videomodelle in Ihrer Umgebung konfiguriert.
Exit-Szenario
Ein mehrjähriges Migrationsprojekt.
Ihre Quellen sind nie umgezogen; die Datenschicht exportiert in offenen Formaten.