Teradata® Aster® Connector per Spark dà un impulso alla democratizzazione dei dati

Teradata Aster Connector per Spark conforma i Big Data attraverso soluzioni analitiche self- service e focalizzate sul business; essendo utilizzabile in modo semplice da parte di molti utenti a vari livelli in azienda, le imprese sono in grado di estrarre il massimo valore dai dati il più velocemente possibile migliorando così le performance aziendali. In particolare,  Teradata Aster Connector per Spark offre agli utenti molte scelte e vantaggi:

1. 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.
2. 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.
3. 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.

Teradata Aster Connector per Spark sarà disponibile a livello globale nel quarto trimestre del 2016. Questo annuncio è stato fatto allo Spark Summit 2016, di cui Teradata è Silver Sponsor.