技術統合

Hadoopによるビッグデータ分析

ビッグデータのパワーを活用しましょう。博士号は必要ありません。

ビッグデータのプロジェクトは、ともすればデータの入出力が困難なブラックボックスと化すことがあります。Alteryx は、組織がビッグデータ環境内のすべてのデータにアクセスし、外部のデータセットと結合して強化と分析を行ったり、データ可視化や他の目的への高速処理を行って、最大限の価値を引き出せるようにします。その上、コーディングは不要です。

 

HadoopおよびNoSQLデータベースへのアクセスを簡素化

Hadoop および NoSQL データベースでのデータ入出力は骨の折れる作業で、技術的な専門知識を必要とするため、分析的価値を制限してしまうことがあります。Alteryx は、主要なビッグデータ分析データストアへのドラッグアンドドロップによる接続を可能にし、データ可視化と分析への道筋を簡素化します。

  • Hadoop 環境へのアクセスと読み込み: Cloudera、Hortonworks、MapR との双方向の統合
  • NoSQL データベースと列指向データベース: MongoDB、SAP HANA、Microsoft Analytics Platform System、IBM Netezza、Amazon Redshift、Apache Spark など
  • Hadoop ストア: HDFS や Hive などの Hadoop ストアにアクセスするためのネイティブ入出力ツール

 

ビッグデータのインサイトをより高度に、より迅速に

ビッグデータは共有して強化することでさらに優れたものになります。Alteryx はビッグデータのプラットフォームに接続し、アナリストがアプリケーション、データベース、ファイルからの異なるデータを準備、ブレンド、転置、または追加することを可能にします。さらには記述、予測、規範のメトリクスを適用してこれをより一層強化することもできます。

    • ビッグデータ分析の共有を簡素化: Alteryx は、Qlik、Microsoft Power BI または Tableau に直接出力し、Hadoop が提供するインサイトをすばやく共有
    • 分析を向上させるためのビッグデータの再構築とブレンディング: Alteryx は、反復可能なビジュアルワークフローにより、分析用データを追加するというようなビッグデータの結果セットの操作を簡素化
    • ビッグデータの結果をさらに強化: Alteryx を使うと、統計分析、空間分析、予測分析をシンプルかつ直観的な GUI ベースのワークフロー設計環境で実行可能に

     

    コードなしのHadoopの柔軟性とスケール

    Alteryx は、アナリストが組織全体のデータを Hadoop プラットフォームに読み込んだり、Hadoop の処理能力を利用してデータをブレンドしたりできるようにします。また、Alteryx のワークフローは、Hadoop、列指向、NoSQL、リレーショナル、クラウド、オンプレミスのデータべ―スを幅広くサポートしているため、データ分析の状況変化に適応します。

    • データを Hadoop へ流入: Hadoop 内でのブレンディングのためにアプリケーション、データベース、ファイルからデータを読み込み
    • 投資を将来も有効に: Alteryx のワークフローは、変化し続ける Hadoop の標準や技術に対応しているため、これまでよりデータ分析に専念することが可能に
    • Hadoop プラットフォームの処理能力をフルに活用: 分析用データセットを作成して、大量のデータ移動にかかる労力を回避