BOSTON / DORTMUND - 17. Dezember 2014 – RapidMiner, die bedienungsfreundlichste moderne Analyse-Plattform, stellt heute erstmals RapidMiner Streams vor. Diese neue Anwendung führt Daten-Blending, Streaming-Datenanalyse und Modell-Scoring in Apache Storm Clustern aus. RapidMiner Streams ist Teil einer umfassenden Erweiterung der RapidMiner-Plattform, die Technologie-Ökosystem-Konnektivität und interaktive Web-Anwendungen in den Fokus der Weiterentwicklung stellt.
"Die Nutzung von Streaming-Daten ist bei unseren Kunden und Interessenten ein hoch relevantes Thema. RapidMiner Streams bedient den Appetit der Branche auf Anwendungen und Analysen, die Streaming-Daten einschließen - ein Bedürfnis, das vor allem durch das Internet of Things (IoT) und die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) angetrieben wird", sagte Ingo Mierswa, CEO RapidMiner.
RapidMiner Streams nutzt Apache Storm unter anderem für die Verarbeitung von Streaming-Daten aus sozialen Netzwerken, der industriellen Fertigung und von tragbaren Sensoren (Wearable Devices). Apache Storm Operationen können mit über 1.500 verschiedenen RapidMiner-Operationen kombiniert werden, um Analyseprozesse beispielsweise zur Vorhersage für die Echtzeit-Sentiment-Analyse, eingebettete Prognosen und automatisierte Aktionen in Betriebsleitsystemen und die Analyse und personalisierte Empfehlung körperlicher Aktivitäten zur Verbesserung von Fitness und Gesundheit zu erstellen.
"Während Unternehmen aller Art heutzutage gezwungen sind, immer mehr Daten aus immer mehr Quellen auszuwerten, bieten nur wenige Plattformen die erforderliche Vielseitigkeit und Einfachheit, um Advanced Analytics für jedermann leicht nutzbar zu machen. RapidMiner hat Bemerkenswertes bei dem Aufbau seiner Lösung geleistet, die beide Ziele zugleich erfüllt und Business-Anwendern Einblicke in große Datensätze ermöglicht", sagte Nik Rouda, Senior Analyst bei Enterprise Strategy Group.
Einfachere Konnektivität und vorausschauende Web-Anwendungen
Das Unternehmen gibt zudem zwei neue Releases seiner Core Advanced Analytics Plattform bekannt:
- RapidMiner Studio: Zusätzlich zu den bereits unterstützten 450 verschiedenen Datenquellentypen, bietet RapidMiner nun auch eine Integration von Qlik, Apache Solr und
Mozenda, um leistungsfähige Advanced Analytics in Kombination mit diesen führenden Plattformen zu ermöglichen.
- RapidMiner Server: Die Server-Lösung umfasst nun auch einen codefreien Anwendungs-Designer, mit dem Anwender ohne Programmierung prädiktive Anwendungen (Predictive Analytics Apps) wie beispielsweise Web-basierte Anwendungen, Ad-hoc Berichte oder die Einbettung von Vorhersagemodellen in ihre Geschäftsprozesse erstellen können.
RapidMiner Studio bietet nun auch eine Integration mit Qlik, einer der führenden BI-Plattformen, um Predictive Analytics Ergebnisse einfach in Qlik Reports und Dashboards visualisieren zu können. Die Integration mit Apache Solr, einer leistungsfähigen Textsuche-Plattform, ergänzt die Textanalyse-Fähigkeiten von RapidMiner um Solrs native Textindizierung und Suchfunktionen. Die Integration mit Mozenda, einer Web-Content-Extraction- und Scraping-Plattform, erleichtert die Aufnahme von Web-Daten in RapidMiner Analyse- und Prognoseprozesse.
Weitere Produktinformationen bietet der RapidMiner-Blog unter https://rapidminer.com/...
"Die Nutzung von Streaming-Daten ist bei unseren Kunden und Interessenten ein hoch relevantes Thema. RapidMiner Streams bedient den Appetit der Branche auf Anwendungen und Analysen, die Streaming-Daten einschließen - ein Bedürfnis, das vor allem durch das Internet of Things (IoT) und die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) angetrieben wird", sagte Ingo Mierswa, CEO RapidMiner.
RapidMiner Streams nutzt Apache Storm unter anderem für die Verarbeitung von Streaming-Daten aus sozialen Netzwerken, der industriellen Fertigung und von tragbaren Sensoren (Wearable Devices). Apache Storm Operationen können mit über 1.500 verschiedenen RapidMiner-Operationen kombiniert werden, um Analyseprozesse beispielsweise zur Vorhersage für die Echtzeit-Sentiment-Analyse, eingebettete Prognosen und automatisierte Aktionen in Betriebsleitsystemen und die Analyse und personalisierte Empfehlung körperlicher Aktivitäten zur Verbesserung von Fitness und Gesundheit zu erstellen.
"Während Unternehmen aller Art heutzutage gezwungen sind, immer mehr Daten aus immer mehr Quellen auszuwerten, bieten nur wenige Plattformen die erforderliche Vielseitigkeit und Einfachheit, um Advanced Analytics für jedermann leicht nutzbar zu machen. RapidMiner hat Bemerkenswertes bei dem Aufbau seiner Lösung geleistet, die beide Ziele zugleich erfüllt und Business-Anwendern Einblicke in große Datensätze ermöglicht", sagte Nik Rouda, Senior Analyst bei Enterprise Strategy Group.
Einfachere Konnektivität und vorausschauende Web-Anwendungen
Das Unternehmen gibt zudem zwei neue Releases seiner Core Advanced Analytics Plattform bekannt:
- RapidMiner Studio: Zusätzlich zu den bereits unterstützten 450 verschiedenen Datenquellentypen, bietet RapidMiner nun auch eine Integration von Qlik, Apache Solr und
Mozenda, um leistungsfähige Advanced Analytics in Kombination mit diesen führenden Plattformen zu ermöglichen.
- RapidMiner Server: Die Server-Lösung umfasst nun auch einen codefreien Anwendungs-Designer, mit dem Anwender ohne Programmierung prädiktive Anwendungen (Predictive Analytics Apps) wie beispielsweise Web-basierte Anwendungen, Ad-hoc Berichte oder die Einbettung von Vorhersagemodellen in ihre Geschäftsprozesse erstellen können.
RapidMiner Studio bietet nun auch eine Integration mit Qlik, einer der führenden BI-Plattformen, um Predictive Analytics Ergebnisse einfach in Qlik Reports und Dashboards visualisieren zu können. Die Integration mit Apache Solr, einer leistungsfähigen Textsuche-Plattform, ergänzt die Textanalyse-Fähigkeiten von RapidMiner um Solrs native Textindizierung und Suchfunktionen. Die Integration mit Mozenda, einer Web-Content-Extraction- und Scraping-Plattform, erleichtert die Aufnahme von Web-Daten in RapidMiner Analyse- und Prognoseprozesse.
Weitere Produktinformationen bietet der RapidMiner-Blog unter https://rapidminer.com/...
