한국테라데이타(대표 최승철)는 오늘, ‘테라데이타 애스터 애널리틱스(Teradata Aster Analytics)’와 ‘아파치 스파크(Apache Spark)’ 분석의 통합을 지원하는 ‘스파크를 위한 테라데이타 애스터 커넥터(Teradata® Aster® Connector)’를 발표했다.
이 새로운 커넥터는 두 솔루션의 내장된(pre-built) 분석 기능이 애스터 애널리틱스(Aster Analytics)에서 원활히 실행되도록 지원함으로써 진정한 멀티-장르(multi-genre)의 고급 분석 환경을 만들어준다. 이를 통해 애스터 애널리틱스(Aster Analytics)를 사용할 수 있는 사람이면 누구나 스칼라(Scala)를 배울 필요없이 스파크(Spark) 기반 고급 분석을 실행할 수 있다.
또한, ‘스파크를 위한 테라데이타 애스터 커넥터’는 셀프 서비스 및 비즈니스 중심의 분석 솔루션을 통해 빅데이터 민주화(democratize)를 실현한다. 많은 비즈니스 사용자들에게 사용편의성을 제공함으로써 기업들은 수익을 위한 통찰력을 빠르게 확보하고, 비즈니스 성과를 높일 수 있다. 특히, 이 솔루션은 사용자들에게 다음과 같은 많은 선택권과 이점을 제공한다.
고객들은 애스터 애널리틱스(Aster Analytics) 및 스파크(예를 들어, 스파크를 통한 딥러닝 신경망 분석 및 패턴 매칭(pattern matching)에 사용되는 테라데이타 애스터 앤패스(Teradata Aster nPath®)의 기술을 모두 사용할 수 있으며, 평가를 통해 최고의 통찰력을 위한 실행 기법을 선택할 수 있다.
고객들은 애스터 애널리틱스(Aster Analytics)에서 실행되는 하나의 워크플로우에서 다양한 기능을 사용할 수 있다. 예를 들어, 스파크 머신 러닝 알고리즘에 이어 애스터 애널리틱스(Aster Analytics)의 텍스트 파서(text parser) 기능이 실행됨으로써 보다 탁월한 데이터 모델을 개발할 수 있다. 이러한 연속적인 실행은 다른 기능 유형에도 동일하게 적용된다.
고객들은 애스터 애널리틱스(Aster Analytics) 및 스파크(Spark)에서 클러스터링 알고리즘을 운영할 수 있고, 어떠한 접근방법이 더 나은지 결과를 비교할 수 있다.
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