Big Data-Analysen mit Hadoop
Nutzen Sie die Power Ihrer Big Data. Auch ohne Doktortitel.
Big Data-Projekte können schnell zu einer regelrechten Blackbox werden, in die man Daten nur schwer hinein und auch wieder heraus bekommt. Mit Alteryx erhalten Unternehmen die Möglichkeit, auf alle Daten in ihrer Big Data-Umgebung zuzugreifen, diese mit externen Datasets zu kombinieren, sie anzureichern, Analysen durchzuführen oder sie direkt für Datenvisualisierungen oder anderen Zielen zu verwenden, um den größtmöglichen Nutzen aus ihnen zu ziehen. Sogar noch besser: Dafür ist kein Code erforderlich.
Vereinfachter Zugriff auf Ihre Hadoop- und NoSQL-Datenbanken
Das Einpflegen und Auslesen von Daten ist bei Hadoop- und NoSQL-Datenbanken bisweilen ein mühsamer Prozess, der technische Fachkenntnisse erfordert und den analytischen Wert schmälern kann. Alteryx bietet Drag & Drop-Konnektivität zu führenden analytischen Big Data-Datenspeichern und vereinfacht so Datenvisualisierung und -analyse.
- Zugriff auf und Laden von Hadoop-Umgebungen: Bidirektionale Integration mit Cloudera, Hortonworks und MapR.
- NoSQL- und spaltenorientierte Datenbanken: Hierzu gehören MongoDB, SAP HANA, Microsoft Analytics Platform System, IBM Netezza, Amazon Redshift, Apache Spark.
- Hadoop-Stores: Nutzen Sie native Input- und Output-Tools für den Zugriff auf Hadoop-Stores wie HDFS und Hive.
Mehr machen aus Big Data-Erkenntnissen – und das schneller
Ihre Big Data lassen sich besser nutzen, wenn sie geteilt und angereichert werden. Alteryx stellt die Verbindung zu Big Data-Plattformen her und ermöglicht es Analystinnen und Analysten somit, andere uneinheitliche Daten von Anwendungen, Datenbanken und Dateien aufzubereiten, zusammenzuführen, zu übertragen und sogar noch weiter anzureichern, indem deskriptive, prädiktive und präskriptive Metriken angewendet werden.
- Vereinfachtes Teilen von Big Data-Analysen: Alteryx gibt direkt an Qlik, Microsoft Power BI oder Tableau aus und beschleunigt so das Teilen von Hadoop-basierten Erkenntnissen.
- Neustrukturierung und Zusammenführung von Big Data für bessere Analysen: Dank wiederholbarer visueller Workflows ist es mit Alteryx problemlos möglich, Big Data-Ergebnissätze zu bearbeiten, um so etwa weitere Daten für die Analyse hinzuzufügen.
- Bessere Nutzung von Big Data-Ergebnissen: Mit Alteryx lassen sich statistische, räumliche und prädiktive Analysen in einer einfachen, intuitiven, GUI-basierten Workflow- und Design-Umgebung hinzufügen.
Hadoop: Flexibilität und Skalierbarkeit ohne Code
Mit Alteryx können Analystinnen und Analysten Daten aus dem gesamten Unternehmen in ihre Hadoop-Plattform laden oder ganz einfach die Prozessorleistung von Hadoop nutzen, um Daten zusammenzuführen. Und mit der umfangreichen Unterstützung einer großen Auswahl an Hadoop-, spaltenorientierten, NoSQL-, relationalen und lokalen Datenbanken passen sich Alteryx Workflows an die Veränderungen Ihrer Analyse-Landschaft an.
- Daten in Hadoop einfließen lassen: Laden Sie Daten für die Zusammenführung in Hadoop aus Anwendungen, Datenbanken und Dateien.
- Zukunftsfähige Investition: Alteryx Workflows funktionieren mit sich stets ändernden Hadoop-Standards und -Technologien, sodass Sie sich stärker auf die Analyse konzentrieren können.
- Nutzen Sie die gesamte Rechenleistung der Hadoop-Plattform: Erstellen Sie Datasets für die Analyse, ohne riesige Datenmengen bewegen zu müssen.