Podejmowane przez analityków danych działania mające na celu osiągnięcie maksymalnych korzyści z języka modelowania statystycznego R są utrudniane ograniczeniami złożonych z pojedynczych serwerów i ograniczonych do działania w pamięci operacyjnej środowisk przetwarzania danych. Ograniczenia takich środowisk wpływają na zmniejszenie ilości możliwych do przetworzenia danych i mogą prowadzić do zmniejszenia wydajności złożonej analityki. Firma Teradata znosi ograniczenia w zakresie wykorzystania mocy obliczeniowej i pamięci operacyjnej dzięki zrównoleglonemu przetwarzaniu algorytmów analityki R w ramach bazy danych. Obsługa języka R w ramach bazy danych pozwala przetwarzać ogromne ilości danych z dużo większą szybkością tak, aby wyniki analiz odpowiadały potrzebom organizacji. Ponadto, nowe rozwiązanie firmy Teradata umożliwia zintegrowanie szczegółowych danych pochodzących z różnych źródeł oraz pozwala na wdrożenie szerszego zakresu algorytmów dla podniesienia jakości działań analitycznych.
R to rozwijany na zasadach open source język modelowania statystycznego wraz z narzędziami aplikacyjnymi dla inżynierów danych oraz analityków. Badanie ankietowe firmy Rexer Analytics pokazuje wzrost popularności języka R wśród inżynierów danych. Z analizy wynika, że język R wykorzystuje 70% respondentów.
Teradata Aster R zapewnia możliwość wykorzystania opartej na R analityki w firmach - powiedział Scott Gnau, dyrektor Teradata Labs. Aby wesprzeć analityków danych zamierzających wykorzystać możliwości języka R, firma Teradata zapewnia możliwość wykorzystania znanej składni oraz narzędzi podpartych ogromną mocą obliczeniową oraz bogatym zestawem narzędzi analitycznych. Dodatkowo, analitycy zyskują dostęp do ogromnej ilości zintegrowanych danych pochodzących z wielu źródeł.Rozwiązanie Teradata Aster R opiera się na wysokiej wydajności platformie przetwarzania wyposażonej w niezbędne funkcje bezpieczeństwa, zarządzania danymi oraz zestaw narzędzi analitycznych.
Gwałtowny wzrost skali wykorzystania języka R oraz jego udowodniona wieloma wdrożeniami wartość biznesowa dowodzą, że organizacje poszukujące nowych sposobów użycia analiz jako czynnika wzrostu dla prowadzonej działalności powinny uczynić z tej technologii element strategii wykorzystania analityki predykcyjnej - powiedział James Taylor, dyrektor generalny firmy Decision Management Solutions. Organizacje zamierzające wykorzystać potencjał R powinny zwrócić się do dostawców dysponujących solidnymi planami wsparcia tej technologii i oferujących skalowalne rozwiązania.Przykład wykorzystania
Dostawca przesyłanych strumieniowo, dostępnych w Internecie treści filmowych oczekiwał możliwości prognozowania wysokości przyszłych obrotów oraz podejmowania działań mających na celu zatrzymanie potencjalnego odpływu najbardziej zyskownych klientów, przy jednoczesnym zwiększeniu jakości świadczonych usług. Zadanie opracowania metod wykorzystania danych do lepszego zrozumienia preferencji nabywczych klientów oraz ich potrzeb w zakresie oferowanych usług powierzono analitykowi danych. Jednak z powodu ograniczonych zasobów pamięci oraz mocy obliczeniowej zgromadzenie i zintegrowanie wszystkich niezbędnych danych okazało się niemożliwe. Jeżeli analizy miałyby być prowadzone przy użyciu środowiska in-memory opartego na możliwościach pojedynczej maszyny serwerowej, to czas ich przygotowania najprawdopodobniej wykluczyłby możliwość skutecznej odpowiedzi na potrzebę biznesową.
Dzięki wdrożeniu oprogramowania Teradata Aster R możliwe stało się przezwyciężenie ograniczeń w zakresie dostępnej pamięci oraz mocy obliczeniowej. Za sprawą konsoli administracyjnej możliwa jest orkiestracja wszystkich przepływów analitycznych. Szybkie, prowadzone w ramach bazy danych analizy mogą być w łatwy sposób wykonywane na wszystkich potrzebnych danych, w tym: metadanych filmów, historii oglądanych filmów oraz wyszukiwanych treści, a także danych pochodzących ze środowisk ApacheTM HadoopTM i Teradata. Dzięki przygotowanym w ten sposób analizom dostawca strumieniowych treści filmowych może podejmować decyzje odpowiadające potrzebom klientów i zapobiegające odejściom klientów.
Korporacyjne usługi wsparcia oraz zestawy najlepszych praktyk związanych z wykorzystaniem rozwiązania Teradata Aster R będą dostępne w ramach oferty usług Teradata Consulting Services oraz Teradata Customer Services.
Powszechna dostępność oprogramowania Teradata Aster R jest planowana na czwarty kwartał 2014 roku.
Źródło: TERADATA
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
