Was ist eine Datenanalyseplattform?
Ein Ökosystem von Diensten zur Analyse umfangreicher, komplexer Daten, das es Benutzern ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen, zu kombinieren, zu untersuchen und zu visualisieren.
Summary
- Integriert prädiktive Analysen, Datenvisualisierung, Standortanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und Inhaltsanalyse, um alle Datentypen in handlungsrelevante Geschäftseinblicke umzuwandeln.
- Integriert verschiedene Big-Data-Quellen mit transparentem Benutzerzugriff, verwaltet und schützt Datenbestände durch Governance und überwacht Systemzustand und -leistung.
- Ermöglicht Datenbeschreibung, Identifizierung von Variablenbeziehungen, Prognosen, Kostenreduzierung und die Erschließung verborgener Märkte und unerfüllter Kundenbedürfnisse durch umfassende Analysen.
Was ist eine Datenanalyseplattform?
Eine Datenanalyseplattform ist ein Ökosystem mit Services und Technologien für die Analyse umfangreicher, komplexer und dynamischer Daten. Sie können damit Daten aus den verschiedenen Quellen Datenquellen eines Unternehmens abrufen, diese zusammenführen, mit ihnen interagieren, sie erkunden und sie visualisieren. Eine umfassende Datenanalyseplattform bietet verschiedene Tools mit diversen Funktionen, deren Bandbreite von prädiktiver Analyse und Datenvisualisierung bis hin zu Location Intelligence, natürlicher Sprache und Inhaltsanalyse reicht. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Daten aller Art in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln, um konkrete geschäftliche Resultate zu erzielen.
Diese Plattformen erfüllen die Anforderungen insbesondere solcher Benutzer, die mit großen Datenmengen arbeiten, beseitigen die Unzulänglichkeiten relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) und ermöglichen es Unternehmen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.Eine umfassende Big-Data-Analyseplattform sollte folgende Optionen bieten:
- Verschiedene Big-Data-Quellen integrieren und den Benutzern eine transparente Ansicht vermitteln
- Datenbestände des betreffenden Unternehmens verwalten und schützen, um die Nachvollziehbarkeit, Richtigkeit, Vollständigkeit und Sicherheit der Unternehmensdaten zu gewährleisten
- Daten, Ressourcen und Anwendungen überwachen, um die Integrität und Leistung des Gesamtsystems zu überprüfen und bewerten
Eine sauber durchgeführte Big-Data-Analyse bietet – unabhängig davon, ob es sich um qualitative oder quantitative Daten handelt – Möglichkeiten,
- die Daten zu beschreiben und zusammenzufassen,
- Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen,
- Variablen miteinander zu vergleichen,
- Unterschiede zwischen Variablen zu erkennen,
- verborgene Märkte zu entdecken,
- unerfüllte Kundenwünsche zu enthüllen,
- Kostensenkungspotenziale zu entdecken,
- Ergebnisse zu prognostizieren und
- signifikante und bahnbrechende Verbesserungen voranzutreiben.
Gartner®: Databricks als Leader für Cloud-Datenbanken
Wenn es um Big Data geht, ist Hadoop die bevorzugte Wahl für eine derartige Anforderung – vor allem, weil es sich als zuverlässige, flexible, wirtschaftliche und skalierbare Lösung erwiesen hat. Aber auch wenn Hadoop diese enorm großen Datenbestände auf HDFS (Hadoop Distributed File System) speichern kann, heißt das nicht, dass es die einzige gangbare Lösung wäre. Es gibt noch viele weitere Tools auf dem Markt, um diese gigantischen Datenmengen zu analysieren, z. B. MapReduce, Pig oder Hive.