Wael Elrifai ist Director Enterprise Solutions bei Pentaho
Wael Elrifai ist einer der Referenten auf dem Pentaho User Meeting. Er arbeitet bei Pentaho, wo er für die Enterprise-Lösungen zuständig ist. Ich habe mich mit Wael über seinen Vortrag auf dem PUM17 unterhalten und weshalb Anwender unbedingt die neue Version der BI-Suite ausprobieren sollten. zum Artikel
Treffpunkt für alle Pentaho-Anwender: das Pentaho User Meeting
Hadoop Yarn sorgt für eine effiziente Clusterauslastung
Unternehmen, die eigene Big-Data-Umgebungen aufbauen wollen, sollten einen Blick auf Apache Storm werfen: Das fehlertolerante und skalierbare System gehört zu den bekanntesten Big-Data-Lösungen im Open-Source-Bereich und hat sich auf die Fahnen geschrieben, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Überdies erlaubt Storm die Ausgabe von Daten, während die Berechnung im Hintergrund weiterläuft. zum Artikel
Turboschnell Big-Data-Analyse
Wie Controller mit hohem Bedarf an Rechenpower große Datenmengen extrem schnell analysieren können, zeigen wir in unserem Screencast „Big Data für Controller“. Die Kombination von Hadoop mit der BI-Suite von Jedox lässt eine um hundertmal schnellere Cube-Befüllung und Auswertungen zu.
Big Data Dashboard
Webanalysten sammeln viele Daten über die Online-Aktivitäten eines Unternehmens. Sind die Daten aber nicht übersichtlich aufbereitet, bergen sie die Gefahr, dass das Gesamtbild verloren geht. Daher kommt für solche Zwecke am besten ein Digital-Analytics-Dashboard zum Einsatz, mit dem große Datenmengen übersichtlich dargestellt werden können. zum Artikel
Pentaho Analyzer: flexibles Analysetool für das Open Data Warehouse
Die Datenpräsentation bildet die Schnittstelle zwischen System und Anwender – aus Vertrieb, Controlling, Produktion und zunehmend auch dem Marketing ist sie heute kaum mehr wegzudenken. Mit den Datenintegrations- und Analysemöglichkeiten von Pentaho sind auch Anwender ohne Programmierkenntnisse in der Lage, Daten aus dem Data Warehouse aufzubereiten, zu visualisieren und interaktiv miteinander zu teilen. zum Artikel
Mondrian bietet gute Abfragegeschwindigkeit bei großen DatenmengenDatenbanken
Die Arbeitsschritte innerhalb eines Data Warehouse basieren auf dem Online Analytical Processing. OLAP dient zur mehrdimensionalen Visualisierung großer Datenmengen. Zusammenhängende Daten werden typischerweise in Form eines Würfels dargestellt. Ob relationales (ROLAP), multidimensionales (MOLAP) oder hybrides (HOLAP) Online Analytical Processing eingesetzt werden sollte, ist u.a. davon abhängig, ob die Daten aus einer Datenbank kommen oder aus operativen Systemen. zum Artikel
Hadoop Yarn sorgt für eine effiziente Clusterauslastung
Der MapReduce-Algorithmus, der in Hadoop zur Datenanalyse eingesetzt wird, ist für die vielfältigen Anwendungsgebiete nicht immer optimal, da er ursprünglich für die Batch-Verarbeitung entwickelt wurde. Um eine größere Skalierbarkeit, Teilbarkeit und Zuverlässigkeit eines Hadoop-Clusters zu erreichen, haben die Entwickler mit Hadoop Yarn deshalb eine hierarchische Modifizierung am Cluster-Framework vorgenommen. zum Artikel
Inhaltlich und kulinarisch gehaltvoll: Der Data Analytics Lunch
Davon träumen viele Controller und Marketer: Big Data auf Knopfdruck auswerten zu können. In den meisten Unternehmen ist man davon noch weit entfernt. Wie es gehen kann, zeigen die Anwenderbeispiele unserer Eventreihe „Data Analytics Lunch“: Vom 28. Juni bis 17. Juli tourten wir mit Best Practice-Fällen durch Österreich und Deutschland – um Unternehmen aufzuzeigen, wie sie die Kluft zwischen ihren Daten und den Fachanwendern schließen können. Eine Zusammenfassung der Beiträge und Anwenderbeispiele (pdf-Download).
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Splunk holt die Informationen aus den Daten
Unternehmen, die aus ihren Betriebs- und Geschäftsdaten alle wichtigen Informationen herausholen wollen, bietet der Analyse-Spezialist Splunk mit „Splunk Enterprise“ eine flexibel konfigurierbare Lösung, die fast sämtliche Arten von Daten indizieren, verarbeiten und auswerten kann. zum Artikel
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