Advanced In Database Analytics und Data Science mit R, JAVA, Python und Lua

Um Unternehmen heutzutage den entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten zu können, sind tiefgreifende Analysen notwendig, die eine Vielzahl von neuartigen Datenquellen beinhalten.

Zusätzlich zum Aufkommen riesiger Datenbeständen wurde durch Big Data auch die Rolle von Daten im Geschäftsleben grundlegend neu definiert. Data Science hat sich folglich zu einem breit anerkannten Themen-Bereich etabliert. Immer mehr Unternehmen bauen auf das Wirtschaftsgut "Daten" und widmen diesem verstärkt Aufmerksamkeit.

Die zwei Top Trends der vergangenen Jahre – Big Data und Data Science – verschmelzen zu Big Data Science. Anlass genug, um Ihnen EXASOLs neue Systemarchitektur für Big Data Science vorzustellen. Sie ermöglicht es Anwender, anspruchsvolle Analysen mit sehr großem Datenvolumen auf interaktive Art und Weise durchzuführen – direkt in der EXASOL Datenbank – in Ihrer favorisierten Programmiersprache.

Whitepaper: Big Data Science – The future of analytics

Ein neuer technischer Ansatz für Big Data Science Systeme

Erfahren Sie mehr über EXASOLs neue Systemarchitektur für Big Data Science, die es Anwendern ermöglicht, anspruchsvolle Analysen mit sehr großem Datenvolumen auf interaktive Art und Weise durchzuführen – direkt in der EXASOL Datenbank – in Ihrer favorisierten Programmiersprache.

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Big Data Science nutzen

EXASOL stellt Ihnen vordefinierte- oder benutzerdefinierte analytischen Funktion (UDFs) zur Verfügung. Diese UDFs lassen sich einfach in einer der gängigen Programmiersprachen, neben R – der führenden Programmiersprache für Data Scientists und Analysespezialisten – auch in JAVA, Phyton oder Lua erstellen. EXASOL führt diese Programme dann automatisch parallel im Cluster aus.

Die Kombination von EXASOLs unschlagbarer Performance und idealen Skalierbarkeit mit den vielfältigen Möglichkeiten die beispielsweise die Sprache R bietet (Clustering, exponentielle Glättung, prädiktive Modelle, selbstlernende Verfahren), ermöglichen eine völlig neue Generation von Advance Analytics Anwendungen. Mögliche Einsatzbereiche von EXASOL und R sind beispielsweise Analysen zur Kundensegmentierung, Warenkorbanalysen, Echtzeit-Angebote, vorausschauende Wartung oder andere Anwendungen.

Alle Merkmale auf einen Blick

  • Die Algorithmen werden direkt dort ausgeführt, wo die Daten liegen
  • Massiv paralleles Arbeiten sämtlicher Algorithmen im Cluster
  • Eingebettet in SQL mittels User Defined Functions
  • Unterstützung der Programmiersprachen R, JAVA, Python und Lua
  • Integration von Standardtools wie RSudio – die Benutzeroberfläche für R
  • Nahtlose Integration in bestehende Infrastruktur
  • Demnächst: Unterstützung weiterer Sprachen (Scala, Julia, C++, etc.)

Profitieren Sie mit EXASOL von einer stetig wachsenden Vielfalt von Advanced In-Database Analytics Funktionen. Alle analytischen Berechnungen findet genau dort statt, wo die Daten auch abgelegt sind – in der Datenbank (das Kopieren der Daten ist nicht notwendig). Sie erhalten blitzschnelle Antworten und müssen Ihre Daten nicht erst in einer andere Umgebung (z. B. R) laden.

Bei steigenden Datenvolumen bietet die Möglichkeit, Daten direkt in der Datenbank zu halten, einen enormen Vorteil für sämtliche Verarbeitungs-, Analyse- und Verwaltungsprozesse. Denn so können Sie über EXASOLs Merkmale (MPP, spaltenorientierte Speicherung, intelligente Kompression und In-Memory-Verarbeitung) das ganze Potential Ihrer Datenanalyse optimal ausschöpfen.

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