Teradata Analytics bindet Open Source ein

Die neue Teradata Analytics Platform ermöglicht es Analysten, mit dem Werkzeug und der Programmiersprache ihrer Wahl zu arbeiten. Die Auswahl umfasst kommerzielle Software und Open-Source-Tools.

Unter dem Namen Teradata Analytics Platform hat der Anbieter Teradata eine neue Business-Intelligence- Plattform vorgestellt. Sie ermöglicht es laut Unternehmensaussage Nutzern in der gesamten Organisation, ihre bevorzugten Tools und Programmiersprachen zu verwenden. Analytics ließen sich damit auch bei unterschiedlichen Datentypen und großen Datensets durchführen. Die neue Plattform bette Analytics nahe der Daten ein und mache damit größere Datenbewegungen unnötig. Im Rahmen des Early Access“-Programms werde die Teradata Analytics Platform noch in diesem Jahr verfügbar sein.

Vielzahl an Analyse-Engines und Programmiersprachen

„In Analyseumgebungen gibt es oft eine Vielzahl an Nutzern mit ganz unterschiedlichen Anforderungen“, berichtet Oliver Ratzesberger, Executive Vice President and Chief Product Officer bei Teradata. „Deshalb verfügen sie oft über diverse Tools und Ansätze – und das wiederum ist mit hohen Kosten und Silostrukturen verbunden. In der Teradata Analytics Platform können sich Anwender aus einer Vielzahl an Funktionen und Engines ihre präferierten Tools und Programmiersprachen wählen und damit auch unterschiedliche Datentypen bearbeiten.“ Dabei sei die Plattform skalierbar, anpassungsfähig und leistungsstark.

Business Analysten wollen laut Teradata stets die Methoden und Werkzeuge anwenden, die am besten auf die jeweilige Aufgabenstellung passen. Ein Beispiel: Um das Versagen technischer Komponenten zu prognostizieren und damit eine konstante Energieversorgung privater und gewerblicher Kunden zu gewährleisten, müsse ein Netzbetreiber ganz unterschiedliche Datenquellen analysieren, darunter Wetter- und Nutzungsdaten, Sensordaten unterschiedlicher Teile sowie Daten aus Transformatoren und Smart Metern. Für derartige Analysen sei eine große Vielfalt unterschiedlicher Tools und Verfahren nötig – Analysten müssen deshalb zwischen unterschiedlichen Datenformaten, Programmiersprachen und Schnittstellen wechseln. Zudem müssen die relevanten Daten integriert und zwischen den Systemen verschoben werden.

Open-Source-Werkzeuge und kommerzielle Software im Tandem

Die Teradata Analytics Platform mache viele dieser Schritte überflüssig. Mit der neuen Plattform wären beispielsweise viele der Daten bereits in das Ökosystem integriert, das auch Rohdaten aus anderen Quellen unterstützt. Innerhalb desselben Workflows könnten Nutzer nun zwischen den gebräuchlichsten Tools und Schnittstellen wechseln, darunter kommerzielle Angeboten und Open-Source-Werkzeuge. Das Ergebnis seien schnellere und präzisere Analysen, die auf allen Daten basieren statt nur auf einer Teilmenge.

Die Teradata Analytics Platform integriert die Technologie von Teradata und Aster. Damit stehe Data Scientists eine große Bandbreite unterschiedlicher Verfahren zur Verfügung, um ihre Daten in einem einzigen Workflow vorzubereiten und zu analysieren. Die Teradata Analytics Platform wird künftig auch Engines wie Spark, TensorFlow, Gluon und Theano beinhalten und damit schnellen und einfachen Zugang zu einer Reihe von Algorithmen bieten – auch für Künstliche Intelligenz und Deep Learning. Mit diesen Engines verfüge die Teradata Analytics Plattform über skalierbare analytische Funktionen wie Attributionen, Pfadanalysen und Zeitreihenanalysen sowie eine Reihe von statistischen Text- und Machine Learning-Algorithmen.

Wiederverwendbare Modelle über ein webbasiertes Interface

Auch bei den Programmiersprachen nimmt die Vielfalt zu. Die Teradata Analytics Platform gebe Anwendern Zugang auch hier zu Zugang kommerziellen und zu Open-Source-Angeboten. Sie unterstütze Python, R, SAS und SQL, um auf unterschiedliche Daten zuzugreifen und diese in der Programmiersprache der Wahl zu analysieren. Nutzern stehen Werkzeuge wie Jupyter, RStudio, KNIME, SAS und Dataiku zur Verfügung. Das Teradata AppCenter erlaube es Analysten, ihre analytischen Anwendungen mit Kollegen zu teilen, indem sie wiederverwendbare Modelle über ein webbasiertes Interface bereitstellen und damit Business-Anwendern Self-Service-Zugriff geben. Jürgen Frisch

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