Mit seiner neuen Teradata Analytics Platform bietet Teradata (NYSE: TDC) Zugang zu zahlreichen Funktionen und den führenden Engines. Sie ermöglicht es Nutzern in der gesamten Organisation, ihre bevorzugten Tools und Programmiersprachen zu verwenden. Sie können ihre Analytics schnell und in kurzen Abständen durchführen – auch bei unterschiedlichen Datentypen und großen Datensets. Das ist möglich, weil die Plattform Analytics nahe der Daten einbettet und damit größere Datenbewegungen unnötig macht. Die Teradata Analytics Platform wird noch in diesem Jahr im Rahmen eines „Early Access“-Programms verfügbar sein.
„In Analyseumgebungen gibt es oft eine Vielzahl an Nutzern mit ganz unterschiedlichen Anforderungen an Analytics“, sagte Oliver Ratzesberger, Executive Vice President and Chief Product Officer bei Teradata. „Deshalb verfügen sie oft über diverse Tools und Ansätze – was mit hohen Kosten und Silostrukturen verbunden ist. Wir lösen dieses Dilemma mit der Teradata Analytics Platform. Aus einer Vielzahl an Funktionen und Engines können sich Nutzer ihre präferierten Tools und Programmiersprachen wählen – und damit auch unterschiedliche Datentypen bearbeiten. Dabei ist die Plattform skalierbar, anpassungsfähig und leistungsstark.“
Auf dem IT-Markt gibt es mehr Tools denn je – und natürlich wollen Business Analysten die Methoden anwenden, die am besten auf sie und die jeweilige Aufgabenstellung passen. Ein Beispiel: Um das Versagen technischer Komponenten zu prognostizieren und damit eine konstante Energieversorgung privater und gewerblicher Kunden zu gewährleisten, muss ein Netzbetreiber ganz unterschiedliche Datenquellen analysieren, darunter Wetter- und Nutzungsdaten, Sensordaten unterschiedlicher Teile sowie Daten aus Transformatoren und Smart Metern. Für derartige Analysen ist häufig 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.
Die Teradata Analytics Platform macht viele dieser Schritte überflüssig oder kombiniert sie sinnvoll. Mit der neuen Plattform wären beispielsweise viele der Daten bereits in das Ökosystem integriert, das auch Rohdaten aus anderen Quellen unterstützt. Innerhalb desselben Workflows können Nutzer nun zwischen den gebräuchlichsten Tools und Schnittstellen wechseln, darunter open-source und kommerziellen Angeboten. Das Ergebnis sind bessere, 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 steht 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 führende Engines wie Spark, TensorFlow, Gluon und Theano beinhalten und damit schnellen und einfachen Zugang zu einer Reihe von Algorithmen bieten – auch für Künstliche Intelligenz (KI und Deep Learning). Mit diesen Engines verfügt die Teradata Analytics Plattform über skalierbare analytische Funktionen wie Attributionen, Pfadanalysen und Zeitreihenanalysen sowie eine Reihe von statistischen Text- und Machine Learning-Algorithmen.
Business Analysten nutzen viele unterschiedliche Analysetools und Programmiersprachen. Ständig kommen neue hinzu, darunter vermehrt open-source-Angebote. Die Teradata Analytics Platform gibt Anwendern einfachen Zugang zu kommerziellen sowie zu open-source Angeboten. Sie unterstützt Python, R, SAS und SQL, um schnell und einfach auf unterschiedliche Daten zuzugreifen und diese in der Programmiersprache der Wahl zu analysieren. Nutzern stehen weiterhin beliebte Tools wie Jupyter, RStudio, KNIME, SAS und Dataiku zur Verfügung. Das Teradata AppCenter erlaubt es Analysten zudem, ihre analytischen Anwendungen mit Kollegen zu teilen, indem sie wiederverwendbare Modelle über ein webbasiertes Interface bereitstellen und damit Business-Anwendern Self-Service-Zugriff geben.
Daten werden zunehmend in einer weiten Bandbreite an Formaten erfasst und gespeichert. Der Support für unterschiedliche Datentypen ist deshalb für viele Anwendungsfälle essenziell, darunter das Aufzeigen der Customer Journey oder Analysen im Internet der Dinge. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Anwender einfachen Zugang zu Daten aus unterschiedlichen Quellen haben – in ihrem nativen Format. Die Teradata Analytics Platform erlaubt es Unternehmen, Daten wie Text, Geo-Daten (oder Geo-Informationen) sowie Daten im CSV- oder JSON-Format einzuspeisen und zu analysieren, einschließlich des Supports für Avro, einem open-source Datentyp, der es Programmierern erlaubt, Schemata dynamisch zu verarbeiten.
„Teradata adressiert einige Herausforderungen, die zusammenhängen und die wir bei Unternehmen häufig beobachten“, sagte Dan Vesset, Group Vice President of IDCs Analytics and Information Management Market Research and Advisory Practice. „Analytics sind in Unternehmen zunehmend abteilungsspezifisch. Das macht es schwierig, alle relevanten Daten zeitnah bereitzustellen; es führt zu suboptimalen Ergebnissen und administrativem Mehraufwand. Gleichzeitig sind die Unternehmen bei ihren Analysen limitiert, weil ihre Lösung nicht mit allen Optionen kompatibel ist. Teradata adressiert diese Herausforderungen und macht Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz in einer einzigen Umgebung und von überall her zugänglich.
Bei Teradata sind wir überzeigt, dass Menschen erfolgreicher sind, wenn sie über bessere Informationen verfügen. Unsere Cloud-Analytics- und Datenplattform für KI liefert harmonisierte Daten und vertrauenswürdige KI/ML. Unternehmen können dadurch bessere Entscheidungen treffen, schneller Innovationen vorantreiben und nachhaltige Geschäftsergebnisse schaffen. Erfahren Sie mehr auf: Teradata.de.