Teradata kondigt belangrijke nieuwe implementatie-opties aan voor ‘s werelds meest geavanceerde multi-genre analytics engine: Teradata Aster Analytics op Hadoop en Teradata Aster Analytics on Amazon Web Services (AWS). Hoewel eerdere versies van Aster Analytics dedicated systemen vereisten, hebben bedrijven nu de flexibiliteit om waardevolle analytische inzichten te vergaren met hun data, waar die zich ook bevindt, voortbouwend op hun bestaande investeringen in Hadoop.
Deze flexibiliteit ondersteunt Teradata’s strategie om een hybride cloud-architectuur te ondersteunen met de volgende generatie van agility, flexibiliteit en integratie tussen systemen. En daarmee de ondersteuning van een meer open benadering van advanced analytics. Enorme hoeveelheden data van het Internet of Things (IoT), waaronder die uit sensoren en digitale mobiele apparaten, hebben geleid tot een op maat gemaakte architectonische benaderingen waar Hadoop en cloud onderdeel van zijn. Teradata voegt hiermee aantrekkelijke waarde toe aan maatwerkoplossingen.
“Veel bedrijven zijn op zoek naar een manier om advanced analytics te integreren in hun bestaande infrastructuur in een georkestreerde, multi-tenant omgeving. Teradata heeft dit nu mogelijk gemaakt met Aster Analytics op Hadoop en Aster Analytics op AWS,” zegt Nik Rouda, Senior Analyst van ESG Global. “Deze nieuwe opties stellen gebruikers in staat om een analytische omgeving op te zetten waarmee zij analyses kunnen doen op data die men al heeft in een data lake of cloud. Door de AWS-optie kunnen zij afzien van grote Capex-investeringen en betalen naar gebruik, terwijl ze experimenteren met geavanceerde analytische technologie. In beide gevallen stellen deze keuzes organisaties in staat om hun time time to value te versnellen en tegemoet te komen aan de analytische eisen van hun gebruikersgemeenschappen, wat aanzienlijke financiële voordelen biedt.”
In het algemeen zijn open source advanced analytics-pakketten niet ontworpen met business-analisten in gedachte. Ze vereisen vaak gespecialiseerde vaardigheden om deze te gebruiken, implementeren en onderhouden. Geavanceerde analytische tools zijn weliswaar vaak aangepast om met Hadoop te werken, maar niet specifiek ontworpen om ook op Hadoop te draaien. Het resultaat is dat het doorgaans noodzakelijk is om gegevens te extraheren naar een dedicatedplatform. Dergelijke oplossingen zijn niet schaalbaar genoeg voor grote aantallen gebruikers, data en uses cases.
“De grootste kracht van Apache Hadoop is de uitbreidbaarheid en de mogelijkheid om alternatieve analytische en processing-engines te omarmen. De toevoeging van Teradata Aster Analytics aan het marktaanbod is een echte vooruitgang en geeft klanten een krachtige nieuwe keuze voor veeleisende analytische applicaties,” zegt Mike Olson, Chief Strategy Officer en mede-oprichter van Cloudera, Inc.
Teradata Aster Analytics biedt tekst, path, pattern, graph, machine learning en statistieken, allemaal binnen dezelfde interface en syntax. Deze nieuwe optie biedt flexibiliteit met de volgende voordelen:
Aster Analytics op Hadoop
- Verbreedt het gebruik en de waarde van een Hadoop data lake– Aster Analytics maakt Hadoop toegankelijk voor algemene business-analisten met SQL- en R-vaardigheden. Met Aster kunnen meer gebruikers deel uitmaken van de analytische community.
• Draait native op Hadoop– In plaats van data uit Hadoop te verplaatsen naar een analytische server, kunnen gebruikers de kosten, vertragingen en veiligheidsrisico’s die gepaard gaan met dit dataverkeer wegnemen en het proces versnellen. - Maakt analytics op Hadoop snel operationeel– Gebruikers kunnen snel ontwikkel-sandboxen en productie-omgevingen aanmaken op dezelfde Hadoop-cluster met dezelfde data. Bovendien helpt Aster AppCenter analisten om web-gebaseerde interfaces te bouwen voor zakelijke gebruikers.
Aster Analytics op AWS
- Versnelt time to value – Bedrijven kunnen snel een analytische sandbox aanmaken in de cloud en gebruik maken van Aster’s vooraf gedefinieerde SQL-gebaseerde analyses om de ontwikkeling te versnellen. Als dit model waarde aantoont, dan kan dezelfde analytics eenvoudig naar de ‘productieomgeving’ in de cloud verplaatst worden.
- Verhoogt analytische agility– Biedt de analist de mogelijkheid om met een krachtige set van multi-genre analytics op grote schaal te kunnen experimenteren, en dit te herhalen met enorme hoeveelheden data, voor zo lang als dat nodig is.
- Zorgt voor financiële prikkels– Stelt bedrijven in staat om te experimenteren met standaard ingebouwde geavanceerde analytische functies en hun data-assets, zonder de kosten van nieuwe hardware, installatie of implementatie.
“De mogelijkheid om Aster Analytics native op Hadoop te draaien is een belangrijke doorbraak in de markt die het rendement op de Hadoop-investering van elk bedrijf enorm versnelt,” zegt Chris Twogood, Vice President, Product en Marketing Services van Teradata. “Aster was altijd al gericht op het op grote schaal verbinden van analisten met big data. Nu is geavanceerde analytics op Hadoop voor de eerste keer volledig gedemocratiseerd Hierdoor krijgen zowel business-analisten als data-scientists toegang tot data en kunnen deze analyseren met path, machine learning en graph algorithms. Onze nieuwe implementatieoptie voor Hadoop en AWS brengen bedrijfsklare agile analytics in de handen van meer gebruikers, sneller en met minimale kosten en risico’s.”
