Was ist eine Analyseplattform?

Eine Analyseplattform bietet umfassende Funktionen zum Verbinden, Aufnehmen, Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Daten in großem Umfang. Die Datenplattform muss mehrere On-Premises und mehrere Cloud unterstützen, damit Analysen überall dort ausgeführt werden können, wo sich die Daten befinden. Die Plattform muss sicher sein und mit mehreren Programmier-APIs, Business Intelligence (BI), Visualisierungs- und Data Science Tools sowie Entwicklungssprachen zusammenarbeiten. Sie bildet die Grundlage, auf der Sie Erkenntnisse gewinnen, für Training und die Ausführung von ML-Modellen (Maschinelles Lernen) und die Unterstützung anderer Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI).

Eingabe von Daten in die Analyseplattform

Eine der häufigsten Herausforderungen für Unternehmen besteht darin, große Datenmengen mit unterschiedlichen Datentypen in die Daten Analyseplattform. Datenintegrationstechnologie bietet die Möglichkeit, eine Verbindung zu multiple data herzustellen, um Stapel-, Echtzeit- und Streaming in die Datenplattform zu laden. Sie muss strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aufnehmen und speichern.

Datenumwandlung

Die in der Analyseplattform aggregierten Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Die Datentransformation kann ein Schritt in derETL-Pipeline (Extract Transform Load) sein, bei dem Daten in einheitlichere Formate konvertiert und unerwünschte Daten entfernt werden. Zu den Transformationen gehören das Filtern, das Ändern von Datumsformaten, damit sie einheitlich sind, und das Ändern von Datentypen, um die Analyse zu erleichtern. Komplexere Transformationen können das Zusammenführen multiple data , das Füllen von Lücken durch Interpolation, das Durchsetzen von Datenqualitätsstandards und das Maskieren von Daten aus Gründen der Compliance umfassen.

Skalierung der Analyseplattform

Moderne kolumnare Datenbanken können erstaunliche Funktionen für riesige Datenmengen und eine große Anzahl gleichzeitiger Nutzer bieten. Auf einem einzelnen Server ermöglicht die Vektorverarbeitung einer einzigen Anfrage die Parallelisierung von Operationen, um alle verfügbaren CPU und Caches zu nutzen. Dies ist ein großer Schritt in Richtung Leistung, aber Nutzer müssen den nächsten Schritt machen: Cluster sein. Eine Cluster Analyseplattform kann eine Workload auf mehrere Server verteilen, die den Cluster bilden.

Cloud Datenverarbeitung bietet den zusätzlichen Nutzen einer elastischen Skalierung, indem Rechenressourcen On Demand zugewiesen werden, um den Bedarf des Nutzeroder die Last der Anfrage zu jedem Zeitpunkt kennenlernen . Blockspeicher entkoppeln Rechen- und Speicherleistung, sodass sie unabhängig voneinander skalieren können.

Wenn Daten nicht auf einem einzigen Cluster gehalten werden können, können Datennetze, Data Fabrics und verteilte Abfragen eine einzige virtuelle Ansicht erstellen, die sich über mehrere verteilte Datenbankinstanzen erstreckt.

SQL für die Analyse verwenden

Das auf Standards basierende SQL ist nach wie vor die gebräuchlichste Sprache zum Schreiben von Abfragen. Anfrage machen das Schreiben von SQL-Abfragen viel einfacher, da sie die Syntax beim Schreiben der Anfrage überprüfen. Editoren bieten auch die Möglichkeit, Abfragen zu speichern, so dass Änderungen an einer Anfrage schnell und einfach vorgenommen werden können. Die meisten BI-Tools verwenden visuelle Editoren, die es dem Benutzer ermöglichen, SQL-Abfragen durch Klicken und Ziehen von Datenbankobjekten in einen Arbeitsbereich zu erstellen.

Visualisierung von Daten

Viele Analyseplattformen ermöglichen die Bearbeitung von Anfrage , aber nur wenige bieten integrierte Diagramme zur sofortigen Visualisierung von Datenbeziehungen. Datenanalysten exportieren Daten üblicherweise aus der Analyseplattform in Tabellenkalkulationen und Visualisierungstools zur grafischen oder visuellen Darstellung. Gekachelte Dashboards in Tools wie Tableau, Qlik und Looker bieten mehr Diagrammtypen als eine Tabellenkalkulation. Ihre Visualisierungen können häufig aktualisiert werden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben, wenn die zugrunde liegenden Daten aktualisiert werden.

Gemeinsame Nutzung von analytischen Erkenntnissen

In den 1980er Jahren bedeutete der Austausch von Erkenntnissen das Ausdrucken von Berichten. Heute ist es einfach, ein dashboard mit sicherer Authentifizierung in der Cloud zu veröffentlichen und Daten zu teilen. Viele Analysetools können Berichte direkt nach PowerPoint und Excel exportieren, um Erkenntnisse einfach zu vermitteln.

Sicherung von Daten

Eine Analyseplattform muss in der Lage sein, Daten sicher zu halten. Zu den Mechanismen zur Sicherung von Daten gehören die Verschlüsselung von Data-at-Rest und in Bewegung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Rollentrennung. Sensible Daten müssen maskiert oder verschleiert werden, um die Privatsphäre zu schützen, z. B. persönlich identifizierbare Daten.

Actian und die Data Intelligence Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.