Teradata Vantage jetzt mit mehr Funktionen für Data Science

Teradata hat seine Cloud-basierte Datenanalyse-Plattform „Vantage“ erweitert, um Datenanalysen kollaborativer und reibungsloser zu gestalten. Durch diese Erweiterungen wird die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Business-Analysten, Data Engineers, Sachbearbeitern und Abteilungsleitern, die unterschiedliche Tools und Programmiersprachen verwenden, deutlich verbessert. Mit Teradata Vantage erreichen Unternehmen eine schnellere Wertschöpfung, senken die Kosten und verbessern das Datenmanagement und die Datensicherheit.

Die wichtigsten Verbesserungen (kostenlos für alle Teradata Vantage-Kunden) umfassen:

1. Erweiterte native Unterstützung für R und Python, mit der Möglichkeit, mehr Vantage-native analytische Funktionen aufzurufen, sowie die Fähigkeit, eine breite Palette von Open-Source-Analysealgorithmen / -Paketen zu verwenden;
2. Automatische Generierung von SQL aus R- und Python-Code – so können Data Scientists und Business-Analysten leichter, schneller und nahtloser zusammenarbeiten, um neue Erkenntnisse schnell im Unternehmen zu nutzen;
3. Unterstützung für JupyterHub für Python, R und SQL zusätzlich zu der bestehenden Unterstützung für gängige Entwicklungsumgebungen wie JupyterLab und RStudio.

Mit diesen neuen Funktionen können Unternehmen End-to-End-Workflows im Bereich Data Science mit Vantage auf einer einzigen, skalierbaren, zuverlässigen und sicheren Plattform realisieren, ohne Datensilos oder Testdaten erstellen zu müssen. Auf diese Weise können Teams aus verschiedenen Abteilungen und Bereichen gemeinsam komplexe Analysen auf einer Plattform und mit denselben Daten durchführen und so effiziente Arbeitsabläufe sicherstellen. Diese konsistente und konsensbasierte Zusammenarbeit unter Einbeziehung aller wichtigen Stakeholder über Abteilungen hinweg ermöglicht es, Kurskorrekturen schnell und effizient vorzunehmen und langfristige Geschäftserfolge zu erzielen.

„Da Unternehmen zunehmend auf virtuelle Vernetzung angewiesen sind, um den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten, hat sich eine gute Zusammenarbeit als Schlüsselfaktor für den Erfolg in vielen Bereichen, insbesondere Analytics, herauskristallisiert“, so Sri Raghavan, Director of Data Science and Advanced Analytics Product Marketing bei Teradata. „Mit größerer Funktionalität und erweiterter Unterstützung für Data Science, die den Anwendern von Analyse-Tools helfen, besser zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, trägt Vantage dazu bei, Reibungsverluste in datenwissenschaftlichen Arbeitsprozessen zu vermeiden. So können Kunden geschäftskritische Erkenntnisse in Rekordzeit und in einem neuen Umfang gewinnen. Und angesichts der umfassenden Bereitstellungsoptionen für Vantage – Public Clouds einschließlich AWS, Azure und später in diesem Jahr auch Google Cloud Platform sowie Hybrid- und Multi-Cloud – erhalten Kunden die Flexibilität, die erweiterten Data Science-Funktionen der Plattform in der Umgebung ihrer Wahl zu nutzen.“

Zusätzlich zur verbesserten Zusammenarbeit bietet das Vantage-Update folgende Vorteile: geringere Kosten in Form von weniger oder gar keinen Fehlstarts, ungeeigneter Nutzung von Analysefunktionen oder die Bindung an eine bestimmte Form der Implementierung (z. B. On-Premise oder in der Cloud) sowie schnellere Iterationen zur Erreichung spezifischer Geschäftsziele. Die starke Unterstützung von Data Governance und Sicherheit durch Vantage gewährleistet zudem ein Höchstmaß an Zusammenarbeit, ohne die Risiken von unbefugten Zugriffen und Performance-Engpässen.

Eine vollständige Liste der neuen Funktionen und der Unterstützung für Data Science auf der Vantage-Plattform enthält:

– Erweiterte Auswahl an Analysefunktionen: Bietet Data Scientists und Business-Analysten eine größere Auswahl an leistungsstarken Analysefunktionen, die sie für eine bessere Zusammenarbeit nutzen können:

• Weitere Vantage-Funktionen verfügbar durch R und Python: Bietet eine erweiterte Auswahl von nativen Vantage-Analysealgorithmen (z.B. für maschinelles Lernen), die von R und Python zusätzlich zu SQL aufgerufen werden.
• Zugang zu mehr R- und Python-Analysefunktionen: Erweitert die Auswahl von Open-Source-R- und Python-Analysealgorithmen (z.B. Scikit-Learning), die mit Vantage verwendet werden können. Vantage lässt sich nicht nur in Open-Source-Sprachen und -Tools integrieren, sondern bietet auch eine große Bandbreite an nativen und Open-Source-Algorithmen, um praktisch jede Herausforderung im Geschäftsbetrieb zu meistern.
• Verfügbarkeit einer neuen Analytics-Bibliothek: Ergänzt einen neuen Satz skalierbarer, erweiterter Analysefunktionen, die direkt in Vantage erstellt wurden, einschließlich einer Reihe von Datenaufbereitungs- und Modellierungsfunktionen, mit deren Hilfe Datenwissenschaftler weniger Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen und mehr Zeit haben, um Erkenntnisse zu liefern.

– Automatische Generierung von SQL-Statements zur Erleichterung der Kommunikation zwischen mehreren Benutzergruppen: Erleichtert Data Scientists, Business-Analysten und Entwicklern die Zusammenarbeit durch eine einzige Standard-Datenverwaltungssprache (SQL) bei gleichzeitiger Verwendung einer Sprache ihrer Wahl (z.B. R und Python):

• SQL generiert aus R und Python: Ermöglicht es R- und Python-Programmierern, die von Vantage verwendeten SQL-Statements mit der Funktion show_query() zu zeigen. Auf diese Weise können auch Programmierer, die nicht mit Python/R vertraut sind, komplexe analytische Workflows verbessern und ausführen.
• Von Vantage Analyst generiertes SQL: Ermöglicht es Geschäftsanwendern und Business-Analysten, grundlegende Erkenntnisse aus der grafischen Oberfläche von Vantage Analyst zu gewinnen und auch das zugrunde liegende SQL-Skript automatisch zu generieren, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Die Skripts können dann für fortgeschrittenere Implementierungen an Entwickler weitergegeben werden.

– Kollaborative Entwicklungsumgebung: Während R-, Python- und SQL-Skripts von Analysten durch die Wahl einer integrierten Entwicklungsumgebung (z. B. RStudio, JupyterLab, Teradata Studio) ausgeführt werden können, erleichtert die Unterstützung von Teradata für JupyterHub – das die Ausführung von R- und SQL-Skripts zusätzlich zu Python ermöglicht – eine bessere Zusammenarbeit auf Code-Ebene und den Austausch bewährter Verfahren.

Die Integration dieser Funktionalität in Vantage ermöglicht es aktuellen und zukünftigen Teradata-Analytics-Partnern, die Leistungsfähigkeit der Teradata-Plattform innerhalb ihrer eigenen Toolsets und Sprachen reibungsloser zu nutzen.

Diese neuen Fähigkeiten unterstützen die „Analytics 1-2-3“-Strategie von Teradata, die besagt, dass Organisationen ihre Initiativen im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) nur dann erfolgreich skalieren können, wenn sie sich an schnellen Experimenten und einer agilen Modellbildung beteiligen. Dazu müssen sie kuratierte Funktionen mit hohem Vorhersagewert verwenden. Dies gewährleistet eine Umsetzung auch in größerem Maßstab und eine schnellere Bereitstellung der Modelle.

Teradata Vantage ist die führende hybride Multi-Cloud-Softwareplattform zur Datenanalyse, die Analysen, Data Lakes und Data Warehouses miteinander vereint und so das Ökosystem deutlich vereinfacht. Indem Vantage as-a-Service in der Cloud bereitgestellt wird, können Unternehmen Silos eliminieren und alle ihre Daten jederzeit kostengünstig abfragen, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden – in der Cloud, in mehreren Clouds, On-Premise oder einer beliebigen Kombination. So erhalten sie einen vollständigen, ganzheitlichen Überblick über ihr Unternehmen. Die as-a-Service-Abonnements von Vantage umfassen Vantage-Software, Hochleistungs-Infrastruktur und Umgebungsmanagement in einem praktischen Paket.

Verfügbarkeit

Der erweiterte Support für Data Science auf Vantage ist für Teradata-Kunden kostenlos und jetzt automatisch verfügbar, mit Ausnahme der Analytics-Bibliothek, die Ende Q4 2020 verfügbar sein wird.