Big Data allen Analysten zur Verfügung stellen

Apache Hadoop steht im Mittelpunkt der Big Data-Revolution. Anbieter wie Cloudera, MapR und Hortonworks haben sich für diese Open-Source-Software, die die verteilte parallele Verarbeitung äußerst umfangreicher Datenmengen ermöglicht, entschieden sowie wichtige Datenmanagement- und Supportfunktionen hinzugefügt. Viele Analyselösungen von Hadoop sind jedoch für eine begrenzte Anzahl Experten innerhalb von Unternehmen konzipiert, oder sie legen bei der Datenquelle den Fokus auf Hadoop.

Alteryx bietet einen einzigartigen Ansatz für den Zugriff, die Bereinigung und die Aufbereitung von Big Data mit einer einfachen, intuitiven, Tool-basierten Drag-and-Drop-Oberfläche, für die ein Analyst weder SQL- noch HQL-Code (Hive Query language) benötigt. Mit Alteryx können Analysten aller Qualifikationsstufen Daten direkt aus Hadoop lesen, anreichern und mit beliebigen anderen Datenquellen integrieren. Sobald das für die Analyse benötigte exakte Datenset fertig ist, können Analysten mit Alteryx gründliche Analysen durchführen und die Daten zurück in die Hadoop-Plattform schreiben – all dies auf derselben grafischen Benutzeroberfläche. Die Self-Service-Analyse ist für das Konzept von Alteryx bedeutend. Dazu gehört auch die Neudefinition einer Big Data-Plattform wie Hadoop, die aus einer speziellen Plattform, für die spezielle Kenntnisse erforderlich sind, ein tägliches Werkzeug für Wirtschaftsanalysten macht.

Wichtige Alteryx-Funktionen für Hadoop Analytics:

  • Zugriff, Integration und Bereinigung aller Quellen mit relvanten Daten, wie Hadoop (einschließlich Apache Hive, Cloudera, Hortonworks und MapR) oder NoSQL (MongoDB), Excel, Access, Teradata, Cloud-Daten und andere
  • Erstellung komplexer und dennoch zugänglicher prädiktiver und geografischer Analysen in einer einfachen Umgebung für das Workflow-Design
  • Vereinfachte Freigabe von Big Data-Analysen mit Freigabe von Analyseanwendungen, die von beliebigen Entscheidungsträgern verwendet werden können, mit nur einem Klick
  • Kein SQL - oder HQL - Code erforderlich für den Zugriff auf und die Bereinigung, das Zusammenführen und Analysieren von Daten in Hadoop

Hadoop Analytics

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