Data Science

Operationalisieren Sie Data Science, um Ihre Daten zu verstehen und einen größeren Mehrwert daraus zu ziehen

Führen Sie Analysen direkt in unserer Datenbank durch und nutzen Sie dafür die von Ihnen gewünschte Data-Science-Sprache

Sie können über Ihr gesamtes Unternehmen hinweg Zeit sparen und wertvolle Geschäftseinblicke gewinnen, indem Sie in der von Ihnen gewünschten Data-Science-Sprache und direkt in unserer Datenbank statistische Modelle auf Rohdaten anwenden. Dank unserer herausragenden Leistung können Sie Data Science mit hoher Geschwindigkeit operationalisieren. Dies gilt unabhängig davon, ob Sie einen reinen Cloud-Ansatz, einen On-Premises-Ansatz oder einen Hybrid-Ansatz verfolgen.

Was bedeutet das für Sie und Ihr Unternehmen?

  • Aufgrund einer verbesserten Governance und der reduzierten Notwendigkeit der Datenreplikation profitieren Sie von verkürzten Entwicklungs- und Implementierungszeiten

  • Dank unserer MPP-Funktionen für die massiv-parallele Verarbeitung können Sie ohne Leistungsbeeinträchtigungen komplexe Operationen im Zusammenhang mit großen Datenvolumen durchführen

  • Sie können direkt auf die Daten zugreifen und müssen sie nicht erst zeitaufwendig in ein Zwischenformat extrahieren oder in eine separate Staging-Umgebung verschieben

  • Sampling-Schritte können entfallen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die bei der manuelle Extraktion oder der Bereinigung auftreten können, sinkt

  • Sie können die von Ihnen bereits verwendeten Bibliotheken in die Datenbank hochladen, profitieren aber dennoch von der Leistungsfähigkeit des Exasol-Clusters

WIE WIR IHNEN BEI DER LÖSUNG KOMPLEXER ANALYSEAUFGABEN HELFEN KÖNNEN

Mithilfe unserer Architektur können Sie große Datenvolumen selbst komplexen Analysen unterziehen – und das direkt in der Datenbank. Sie unterliegen dabei keinerlei Beschränkungen und das Verfahren funktioniert unabhängig von der verwendeten Data-Science-Programmiersprache (darunter R, Python, Java, Lua).

Darüber hinaus haben wir die Integration von KI (künstlicher Intelligenz), ML-Algorithmen (Machine Learning) und BI (Business Intelligence) an dem Ort, an dem Sie Ihre Daten speichern, vereinfacht. Dadurch können Sie selbst komplexe Aufgaben wie prädiktive Analysen mit minimalem Aufwand durchführen.

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Data Science – die Zukunft der Analytik

Wir erweitern das Konzept fortlaufend um neue Funktionen für die analytische Programmierung innerhalb der Datenbank, um die Anforderungen der Unternehmen von heute zu erfüllen. In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie wir das tun. Registrieren Sie sich jetzt und erfahren Sie, wie Sie Data Science in unserer Analytics-Datenbank nutzen können.

Exasol deckt alles ab, was uns das Leben einfacher macht. Darüber hinaus läuft auf der Basis von Exasol beinahe alles. Neben MicroStrategy‘s SQL verwenden wir die Datenbank, um Python, Java und C++ direkt auszuführen.

Artem Ivanov Direktor Business Intelligence bei Badoo

Kreditech

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Exasol und Tableau vereinfachen unser operatives Geschäft erheblich. Die schnellen Analysen haben sich bereits bezahlt gemacht.

Sebastian Ranzinger Ehemaliger Head of Business Intelligence bei Kreditech

Die größten Stärken von Exasol sind ganz klar die enorme Performance und die Flexibilität. Die Datenbank hat sich nahtlos in unsere IT-Infrastruktur eingefügt…Exasol ist für uns zum zentralen Tool geworden. Allem, was wir tun, liegt die Datenbank zugrunde.

Martin Nguyen Director Strategy, Data & Analytics bei Flaconi
Webinar

Webinar: Was ist für Analyseaufgaben und Data Science am besten geeignet: eine Cloud-Lösung, ein On-Premises-Konzept oder ein Hybrid-Ansatz?

Einige Daten-Workloads müssen möglicherweise vor Ort beibehalten werden, während andere vielleicht besonders gut in der Cloud aufgehoben sind. Die Analyse sollte jedoch alle Daten unabhängig von ihrem jeweiligen Speicherort umfassen. Wie können Sie das mit einer einzigen Plattform realisieren, wenn die Daten nicht zentral gespeichert werden?

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