MÜNCHEN, 15. September 2016 –Die technisch führende Multi Genre-Engine Aster Analytics von Teradata (NYSE: TDC) unterstützt zwei neue Plattformen: Hadoop und Amazon Web Services (AWS). Anders als in früheren Versionen benötigt Aster Analytics keine dezidierten Systeme mehr. Unternehmen können flexibel neue Einsichten aus ihren Daten gewinnen, egal wo diese vorliegen, und von bereits getätigten Investitionen in Hadoop profitieren. Teradata Aster Analytics auf Amazon Web Services ist ab Mitte September dieses Jahres verfügbar, Aster auf Hadoop ist ab Oktober allgemein erhältlich.
Unternehmen können Aster durch diese Neuerungen flexibler nutzen. Die Erweiterung der Implementierungsoptionen fügt sich nahtlos in Teradatas Hybrid Cloud-Strategie ein. Der Big Data-Spezialist hat auf das steigende Datenvolumen durch das Internet der Dinge (IoT) reagiert und eine auf jeden Anwendungsfall anpassbare Architektur entwickelt, die auch Hadoop und die Cloud umfasst.
„Viele Unternehmen wollen moderne Analysetechniken in ihre bestehende Infrastruktur einbinden, und zwar in einer integrierten, multimandantenfähigen Umgebung. Das macht Teradata mit Aster Analytics auf Hadoop und AWS möglich“, sagte Nik Rouda, Senior Analyst, ESG Global, verantwortlich für Big Data Analytics. „Mit den beiden neuen Implementierungsmöglichkeiten können Nutzer ein analytisches Ökosystem aufbauen und darin Daten analysieren, die bereits in einem Data Lake oder der Cloud vorliegen. Mit dem AWS-Angebot können sie kostspielige Investitionen vermeiden und ihre Versuche mit moderner Analytics-Technologie Schritt für Schritt finanzieren. Beide Optionen entsprechen den Anforderungen der Nutzer an Analytics und generieren spürbare wirtschaftliche Vorteile.“
Klare Vorteile gegenüber Standard-Lösungen
Open Source-Pakete für neuartige Analytics sind in der Regel nicht auf Business-Analysten zugeschnitten. Um sie in Betrieb zu nehmen, zu nutzen und zu warten sind besondere Kenntnisse nötig. Die Werkzeuge in diesen Paketen sind nicht speziell für die Nutzung auf Hadoop angelegt, sondern nur im Nachhinein dafür angepasst. Daher müssen Daten meist auf eine dezidierte Plattform geladen werden. Solche Lösungen skalieren bei großen Mengen an Nutzern, Daten und Use Cases nicht ausreichend.
Anders bei Teradata Aster Analytics: Die Lösung stellt Text-, Pfad- und Musteranalysen sowie Machine Learning und Statistik zur Verfügung – in einer einheitlichen Benutzeroberfläche mit einheitlicher Syntax. Die neuen Implementierungsoptionen bieten folgende Vorteile:
Teradata Aster Analytics auf Hadoop
Teradata Aster Analytics auf AWS
Weiterführende Informationen (in englischer Sprache):
New blog from John Thuma on the value of Aster Analytics
Oliver Ratzesberger blog on Aster and The Sentient Enterprise
For details on Teradata Aster Analytics on Hadoop, visit our web page
For details on Teradata Aster Analytics on Amazon Web Services, click here
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Kurzportrait Teradata
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