Rapid-I und Radoop: Partnerschaft für nutzerfreundliche Big Data Analytics.

 

Mit der ersten vollständig Hadoop-basierten Extension können auch Terabyte und Petabyte von Daten transformiert und analysiert werden.

Rapid-I, ein führender Anbieter von Open-Source-Lösungen für Predictive Analytics, Data Mining und Text Mining, treibt in enger Kooperation mit dem Unternehmen Radoop, einer Ausgründung aus der University of Technology and Economics in Budapest, die Entwicklung von Big-Data-Analyselösungen voran. Als erstes Ergebnis dieser Zusammenarbeit bietet die RapidMiner-Extension Radoop erstmals die Möglichkeit, auch Datenvolumen im Terabyte- und Petabyte-Bereich einfach zu analysieren. Die Entwicklung dieser Erweiterung ist der erste Schritt einer langfristigen Geschäftspartnerschaft zwischen Radoop und Rapid-I.

Radoop verbindet die Stärken von RapidMiner und Hadoop. Die RapidMiner-Extension ermöglicht die Durchführung und Anpassung von ETL und Datenanalysen auf Hadoop Clustern. Dazu wurden die optimierten Datenanalysefähigkeiten von Hive und Mahout mit der nutzerfreundlichen RapidMiner-Oberfläche zusammengebracht. Das Resultat ist eine leistungsstarke und einfach einsetzbare Lösung zur Datentransformation und -analyse, die als erste ihrer Art vollständig integriert auf Hadoop aufsetzt.

Radoop und RapidMiner helfen Anwendern dabei, die mit herkömmlichen Analyselösungen einhergehenden Einschränkungen bei der Datengröße zu überwinden. Die Extension lässt z.B. die Auswertung von riesigen Log-Datenmengen, die bei hochfrequentierten Websites entstehen, zu. Die Lösung dient der Entdeckung von Segmenten und Mustern und liefert Informationen, die in fundierte Handlungen umgesetzt werden können. Die Erhebung von Daten zum Online-Nutzerverhalten in Echtzeit dient der Erstellung von prädiktiven Modellen, die die Grundlage für Vorhersagen und Personalisierung bilden.

Eingesetzt werden kann Radoop überall, wo es besonders große Datenmengen zu bewältigen gilt: in der Wissenschaft, im Transportwesen (in Form von GPS-Daten) oder im Web (z.B. facebook- oder twitter-Daten). Darüber hinaus sind weitere Branchen wie z.B. Herstellung oder Finanzwesen prädestiniert für den Einsatz der Lösung.

Die wichtigsten Funktionen von Radoop auf einen Blick:

• Skalierbarkeit: Selbst Datenmengen im Terabyte- und Petabyte-Bereich können analysiert werden
• enge Integration mit den Algorithmen und der Nutzeroberfläche von RapidMiner
• Drag & Drop: Die Datenschnittstelle ist selbst für Anwender ohne technische Expertise einfach zu nutzen
• höhere Akzeptanz durch vereinfachte Nutzung komplexer Big-Data-Systeme

"Die Zusammenarbeit mit Rapid-I im vergangenen Jahr war großartig", erklärt Zoltán Prekopcsák, Gründer und CEO von Radoop. "Unsere Partnerschaft ist ein Beleg für unser Engagement, in Zukunft Big-Data-Herausforderungen gemeinsam zu meistern. Mit der Kombination von RapidMiner, RapidAnalytics und Radoop können Analyseaufgaben jeder Art und Größenordnung gemeistert werden."

"Big-Data-Analysten haben die ganze Zeit auf eine Lösung wie RapidMiner gewartet. Das Workflow-basierte Interface erlaubt die einfache Konstruktion komplexer Datenverarbeitungsprozesse – und Radoop bietet nun die gleiche Nutzererfahrung für Big Data", ergänzt Gabor Makrai, Gründer und CTO von Radoop.

Erstmals vorgestellt wurde die Big-Data-Analyselösung auf der Anwenderkonferenz RCOMM 2011 in Dublin und im Folgenden erfreute sie sich sehr großen Zuspruchs u.a. auf der Hadoop World, der führenden Konferenz für Hadoop und Big Data. Weitere Informationen zu Radoop gibt es unter: http://blog.radoop.eu/.

"Die Extension nimmt eine Vorreiterfunktion ein und wird bereits begeistert eingesetzt", betont Dr. Ingo Mierswa, Geschäftsführer von Rapid-I. "Mit Radoop wird das Beste aus zwei Welten zusammengeführt: Die Analyse großer Datenvolumen, die Hadoop ermöglicht, und eine intuitive Nutzeroberfläche, die RapidMiner ins Spiel bringt. Die Echtzeiteinblicke, die die Lösung bietet, erlauben eine enge Verzahnung mit operativen Geschäftsprozessen und verschaffen Unternehmen damit einen echten Nutzen, z.B. als frühzeitige Detektion von Kunden mit Abwanderungstendenzen oder Vertriebsoptimierungen durch Kombination der CRM-Daten mit Social-Media-Analysen."