RapidMiner 6

Die Übernahme des Plugin-Herstellers Radoop erschließt RapidMiner die Möglichkeiten der Hadoop-Infrastruktur für prediktive Analysen. Zudem hat sich die Benutzeroberfläche von RapidMiner stark verändert. Besonders die Analyse- und Visualisierungsfunktionen sind stark verbessert worden. Es ist nun wohl das mächtigste und am einfachsten zu bedienende Analysetool auf dem Markt.

Dank seiner überarbeiteten, intuitiv zu bedienenden grafischen Benutzeroberfläche können Analyseprozesse einfach gestaltet werden. Der Einstieg ist damit auch Nutzern ohne Programmierkentnisse möglich. In komplexeren Projekten unterstützt die grafische Darstellung die Zusammenarbeit heterogener Teams aus Fachanwendern, Analysten und Entwicklern. Daten können beispielsweise aus dem lokalen Speicher, aus einer Datenbank oder natürlich auch aus Hadoop-Clustern verwendet werden. So stellen auch sehr große Datenbestände keine Hürde für RapidMiner dar.

Mitgelieferte Methoden und eigene Algorithmen

RapidMiner liefert hunderte (ca. 500) Methoden für das Laden von Daten, Daten-Transformation, Daten-Modeling und die Visualisierung von Daten. Sollten die mitgelieferten Methoden Ihren Ansprüchen nicht mehr gerecht werden, ist es – dank leistungsstarker offenen APIs – möglich, eigene Algorithmen zu integrieren. Daten können aus einer Vielzahl an Quellen geladen werden, darunter:

  • Excel,
  • Access,
  • Oracle,
  • IBM DB2,
  • Microsoft SQL,
  • Sybase,
  • Ingres,
  • MySQL,
  • Postgres,
  • SPSS,
  • dBase und
  • Text Files.

RapidMiner enthält nun Radoop - Was ist Radoop?

Radoop ist ein Big Data Analyse Tool, das in die aktuellste Version des RapidMiner Studio integriert ist. Es zeichnet sich nicht nur durch eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche aus, sondern ermöglicht es auch nicht-technischem Personal Analyseprozesse in einem Hadoop-Cluster zu starten und somit aus den Unternehmensdaten direkt Wert zu schöpfen.

Radoop liefert neben ETL, Datenanalyse und Visualisierung auch ausführliche Methoden für Predictive Analytics. Mit Predictive Analytics werden aus aktuellen und historischen Daten präzise Prognosen für die Zukunft erstellt. Radoop lässt sich im Zusammenspiel mit allen gängigen Hadoop-Lösungen verwenden – darunter auch die wohl bekanntesten Distributionen von Hortonworks HDP, MapR und Cloudera.

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