Was ist eine Analyseplattform?
Eine Analyseplattform umfassende Fähigkeiten Verbinden, Einlesen, Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Daten in großem Umfang. Die Datenplattform muss mehrere On-Premises und mehrere Cloud unterstützen, damit Analysen überall dort durchgeführt werden können, wo sich die Daten befinden. Die Plattform muss sicher sein und mit verschiedenen Programmier-APIs, Business Intelligence BI) und Visualisierungstools, data science sowie Entwicklungssprachen kompatibel sein. Sie bildet die Grundlage für die Gewinnung von Erkenntnissen, Training und die Ausführung Maschinelles Lernen sowie für die Unterstützung anderer Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI).
Daten in die Analyseplattform einlesen
One of the most common challenges a business faces is getting vast quantities of data with different data types into the data analytics platform. Data integration technology provides the ability to connect to multiple data sources to load batch, real-time, and streaming data to the data platform. It has to ingest and store structured, semi-structured and unstructured data.
Datenumwandlung
Die in der Analyseplattform aggregierten Daten Analyseplattform aus verschiedenen Quellen. Die Datentransformation kann ein Schritt in derETL-Pipeline (Extract, Transform, Load) sein, bei dem Daten in einheitlichere Formate umgewandelt und unerwünschte Daten entfernt werden. Zu den Transformationen können das Filtern, die Vereinheitlichung von Datumsformaten und die Anpassung von Datentypen gehören, um die Analyse zu vereinfachen. Komplexere Transformationen können das Zusammenführen multiple data , das Füllen von Lücken mittels Interpolation, die Durchsetzung von Datenqualitätsstandards sowie die Datenmaskierung aus Compliance-Gründen umfassen.
Skalierung der Datenanalyse Analyseplattform
Moderne spaltenorientierte Datenbanken bieten erstaunliche Fähigkeiten riesige Datenmengen und eine große Anzahl gleichzeitiger Nutzer. Auf einem einzelnen Server ermöglicht die Vektorverarbeitung abfragen einzelner abfragen alle verfügbaren CPU und Caches auszunutzen. Dies ist ein großer Fortschritt in Sachen Leistung, dochNutzer erfordern einen weiteren Schritt: Cluster . Eine Cluster Analyseplattform eine Workload mehrere Server verteilen, aus denen der Cluster besteht.
Die Cloud Datenverarbeitung bietet den zusätzlichen Nutzen elastischen Skalierung, indem Rechenressourcen On Demand zugewiesen werden, On Demand den Anforderungen Nutzeroder abfragen jederzeit gerecht On Demand werden. Beim Blockspeicher werden Rechenleistung und Speicher voneinander entkoppelt, sodass sie unabhängig voneinander skaliert werden können.
Wenn Daten nicht auf einem einzigen Cluster gespeichert werden können, lassen sich mithilfe von Data Meshes, Data Fabrics und verteilten Abfragen eine einheitliche virtuelle Ansicht erstellen, die sich über mehrere verteilte Datenbankinstanzen erstreckt.
SQL für Analysen nutzen
Standardbasiertes SQL ist nach wie vor die gängigste Sprache zum Erstellen von Abfragen. Abfrage-Editoren erleichtern das Schreiben von SQL-Abfragen erheblich, da sie die Syntax bereits während abfragen überprüfen. Außerdem bieten Editoren die Möglichkeit, Abfragen zu speichern, sodass abfragen Änderungen an einer abfragen schnell und einfach vornehmen abfragen . Die meisten BI-Tools verwenden visuelle Editoren, mit denen Benutzer SQL-Abfragen erstellen können, indem sie Datenbankobjekte per Mausklick und Drag-and-Drop in einen Arbeitsbereich ziehen.
Datenvisualisierung
Viele Analyseplattformen bieten abfragen an, doch nur wenige verfügen über integrierte Diagrammfunktionen, mit denen sich Datenzusammenhänge sofort visualisieren lassen. Datenanalysten exportieren Daten häufig aus der Analyseplattform Tabellenkalkulationsprogramme und Visualisierungstools, um sie grafisch oder visuell darzustellen. Kachelbasierte 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, sobald die zugrunde liegenden Daten aktualisiert werden.
Weitergabe analytischer Erkenntnisse
In den 1980er Jahren bedeutete der Austausch von Erkenntnissen noch, Berichte auszudrucken. Heute ist es dank der Möglichkeit, ein dashboard Cloud sicherer Authentifizierung dashboard der Cloud zu veröffentlichen, ganz einfach, Daten zu teilen. Viele Analysetools können Berichte direkt in PowerPoint und Excel exportieren, um Erkenntnisse auf einfache Weise zu vermitteln.
Datensicherheit
Eine Analyseplattform in der Lage sein, Daten sicher zu verwahren. Zu den Mechanismen zur Datensicherung gehören die Verschlüsselung von Data-at-Rest übertragenen Data-at-Rest , Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Rollentrennung. Sensible Daten müssen zum Schutz der Privatsphäre maskiert oder verschleiert werden, beispielsweise personenbezogene Daten.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
Eine Analyseplattform ist eine Softwarelösung, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen sammelt, verarbeitet und analysiert. Sie hilft Unternehmen, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, data-driven Entscheidungen zu treffen und Trends durch Dashboards und Berichte zu visualisieren.
Eine Analyseplattform ist wichtig, weil sie durch die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung ermöglicht. Sie verbessert die betriebliche Effizienz, identifiziert Wachstumschancen und verbessert das Kundenerlebnis.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören Datenintegration, Echtzeitanalysen, prädiktive und präskriptive Modellierung, Visualisierungstools, Reporting und Unterstützung für Maschinelles Lernen. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, Daten effektiv zu analysieren und informierte Entscheidungen treffen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Business Intelligence (BI)-Tools bieten Data Analytics Advanced Analytics Fähigkeiten, Echtzeitverarbeitung, Scalability und Integration mit multiple data . Sie unterstützen prädiktive Analyse und KI-gesteuerte Einblicke über das Standard-Reporting hinaus.
Zu den Vorteilen gehören eine verbesserte Entscheidungsfindung, eine gesteigerte betriebliche Effizienz, tiefere Kundeneinblicke, Wettbewerbsvorteile und die Fähigkeit, Trends vorherzusagen. Außerdem können Unternehmen mithilfe von Echtzeitdaten schnell auf veränderte Marktbedingungen reagieren.
Eine erfolgreiche Implementierung erfordert die Definition klarer Analyseziele, die Integration aller relevanten Datenquellen, die Sicherstellung der Datenqualität, die Auswahl der richtigen Plattform, die zu den Geschäftsanforderungen passt, und die Training der Teams, damit sie die vollen Fähigkeiten für Einblicke und Entscheidungsfindung nutzen können.
