Accorcia il time-to-value e apporta notevoli vantaggi a chi utilizza big data: gli analytics multi-genere più avanzati ora possono essere utilizati su qualsiasi investimento
Teradata (NYSE: TDC) – azienda focalizzata sugli analytics – ha annunciato nuove importanti opzioni di sviluppo per Teradata Aster Analytics, il più avanzato motore di analisi multi-genere al mondo: Teradata Aster Analytics per Hadoop e Teradata Aster Analytics per Amazon Web Services (AWS). Contrariamente alle versioni precedenti di Aster Analytics che richiedevano sistemi dedicati, ora le aziende dispongono della flessibilità necessaria per ricavare preziosi insight dai propri dati ovunque essi si trovino, valorizzando gli investimenti Hadoop già effettuati.
Questa flessibilità supporta la strategia di Teradata per un’architettura cloud ibrida, l’ultima generazione in fatto di agilità, flessibilità e integrazione tra i sistemi – e un approccio più aperto agli analytics avanzati. Enormi volumi di dati generati dall’IoT, compresi sensori e dispositivi mobili digitali, hanno portato a un’architettura su misura che include Hadoop e cloud. Teradata offre ora opzioni significative per un approccio ibrido.
“Molte aziende sono alla ricerca di un modo per integrare gli analytics avanzati nella loro infrastruttura attuale, creando un ambiente multi-tenant preordinato. Teradata lo ha reso possibile grazie ad Aster Analytics per Hadoop e Aster Analytics per AWS “, ha detto Nik Rouda, Senior Analyst di ESG global. “Queste nuove opzioni consentono agli utenti di disporre di un ambiente analitico e di analizzare i dati già presenti in un data lake o nel cloud.
L’opzione AWS permette di evitare grandi investimenti CapEx e di sperimentare tecnologie analitiche avanzate pagando a consumo. In ogni caso, queste scelte permettono alle aziende di generare valore più velocemente e soddisfare le esigenze analitiche delle rispettive comunità di utenti – con notevoli vantaggi economici.”
In generale, i pacchetti di analisi avanzata open source non sono progettati per gli analisti aziendali: sono necessarie competenze specialistiche sia per il loro utilizzo che per la loro distribuzione e manutenzione.
Sebbene tali strumenti siano stati adattati per funzionare con Hadoop, essi non sono specificamente progettati per funzionare su Hadoop e, di conseguenza, richiedono in genere l’estrazione di dati all’interno di una piattaforma dedicata. Queste soluzioni non sono sufficientemente scalabili in termini di utenti, dati e casi d’uso.
“Uno dei principali punti di forza di Apache Hadoop è la sua estensibilità e capacità di abbracciare motori analitici e di elaborazione alternativi. L’aggiunta di Teradata Aster Analytics all’offerta del mercato è un vero e proprio passo in avanti e offre ai clienti un’opzione potente e innovativa per le applicazioni analitiche,” ha dichiarato Mike Olson, Chief Strategy Officer e co-fondatore di Cloudera, Inc.
Teradata Aster Analytics fornisce analisi di testo, path, pattern, graph, machine learning – tutto nella medesima interfaccia e sintassi. Le nuove opzioni offrono flessibilità con evidenti vantaggi:
Teradata Aster Analytics per Hadoop
- Amplia le possibilità di utilizzo e il valore del data lake Hadoop – Aster Analytics rende Hadoop accessibile a tutti gli analisti generici con competenze SQL e R. Aster supporta un maggior numero di utenti in tutta la comunità analitica.
- Funziona nativamente in Hadoop – Invece di spostare i dati da Hadoop su un server analitico, gli utenti possono accelerare il processo ed eliminare costi, ritardi e rischi per la sicurezza dovuti allo spostamento dei dati.
- Operazionalizza rapidamente le analisi su Hadoop – Gli utenti possono creare sandbox di sviluppo e ambienti di produzione sullo stesso cluster Hadoop per i medesimi dati. Inoltre, Aster offre AppCenter per aiutare gli analisti a costruire interfacce web-based per gli utenti aziendali.
Teradata Aster Analytics on AWS
- Accorcia il time-to-value – Le aziende possono rapidamente disporre di un sandbox analitico su cloud e sfruttare le analisi SQL preintegrate di Aster per velocizzare lo sviluppo. Se il modello dimostra di avere valore, gli utenti possono spostare gli stessi analytics in un ambiente “produttivo” sul cloud.
- Concede un impulso all’agilità analitica – Fornisce agli analisti un potente set di analisi multi-genere scalabili da sperimentare ripetutamente su grandi volumi di dati per tutto il tempo necessario.
- Fornisce incentivi finanziari – Consente alle aziende di sperimentare con le funzioni di analisi avanzate preintegrate e il loro patrimonio di dati senza i costi di un nuovo hardware, di installazione o di implementazione.
“La capacità di eseguire Aster Analytics nativamente su Hadoop rappresenta un grande passo avanti e consente di velocizzare notevolmente il ritorno sull’investimento Hadoop di qualsiasi azienda,” ha dichiarato Chris Twogood, vice president, Product and Services Marketing di Teradata.
“Aster ha sempre avuto lo scopo di connettere gli analisti con i big data su larga scala; ma ora per la prima volta le analisi avanzate su Hadoop sono completamente democratizzate. Di conseguenza gli analisti aziendali, così come i data scientist, possono accedere ai dati e analizzarli con algoritmi dei grafi, di path e machine learning Le nostre nuove opzioni di implementazione Hadoop e AWS offrono analisi agili e business-ready ad un maggior numero di utenti, più velocemente e con costi e rischi minimi.”
Teradata Aster Analytics su Amazon Web Services sarà disponibile da metà Settembre 2016. Teradata Aster Analytics su Hadoop 7.0 sarà disponibile da Ottobre 2016
Teradata (NYSE: TDC) aiuta le aziende ad estrarre più valore dai dati rispetto alle altre offerte disponibili sul mercato. Il portfolio leader di Teradata, che comprende soluzioni di analytics e servizi per i big data, aiuta le aziende ad ottenere un sostenibile vantaggio competitivo attraverso i dati.
Milano – 21 Settembre, 2016
