Teradata, azienda focalizzata sulle soluzioni per l’analisi dei Big Data e sulle applicazioni per il marketing, lancia Teradata Aster Connector per Spark, integrazione di Apache Spark analytics con Teradata Aster Analytics. Il connettore permette ad Aster Analytics di eseguire le funzioni analitiche preinstallate di entrambe le soluzioni, dando vita così ad un vero e proprio ambiente analitico multi-genere avanzato.
Ciò permette a chiunque sia in grado di utilizzare Aster Analytics di eseguire analisi avanzate su Spark senza la necessità di conoscere o dover imparare Scala.
Teradata Aster Connector per Spark conforma i Big Data attraverso soluzioni analitiche selfservice e focalizzate sul business. In particolare, Teradata Aster Connector per Spark offre agli utenti i seguenti vantaggi:
– I clienti possono ora utilizzare sia le tecniche di Aster Analytics sia quelle di Spark (ad esempio, Teradata Aster nPath, utilizzato per il pattern matching, e l’analisi neurale di rete deep learning con Spark), scegliendo poi di implementare quella più efficace.
– I clienti sono in grado di integrare diverse funzioni in un unico flusso di lavoro ed eseguirlo su Aster Analytics. Per esempio, per supportare lo sviluppo di un determinato modello dati, potrebbe essere invocata una funzione di decodifica di testo di Aster Analytics seguita da un algoritmo di apprendimento automatico Spark. Questa sequenza può essere replicata per altri tipi di funzioni.
– I clienti possono eseguire un algoritmo di clustering su Aster Analytics e uno simile su Spark, confrontando poi i risultati per decidere quale sia l’approccio più efficace.
