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Pentaho Analyzer – flexibles Analysetool für das Open Data Warehouse

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So analysieren Sie übersichtlich und kinderleicht mit Open Source Ihre Data Warehouse Daten

Kinderleicht zu bedienende Software, die gleichzeitig auch reich an Funktionalität ist, muss nicht immer teuer sein.

Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, gehört in der heutigen digitalen Zeit für Controlling, Produktion und Marketing zum Standard. Manager und Mitarbeiter Ihres Unternehmens benötigen einen einfachen, schnellen und leicht verständlichen Überblick über Zahlen, Daten und Fakten des Unternehmens und der Prozesse.

Als Datenintegrations- sowie Analyse-Tool bietet Ihnen Pentaho auf Open Source Basis einen kinderleichten, schnellen Einstieg sowie übersichtliche Dashboards. Auch ganz ohne Programmierkenntnisse sind Sie in der Lage, mit Pentaho die Daten Ihres Data Warehouse aufzubereiten, zu visualisieren und interaktiv miteinander zu teilen.

Erfahren Sie in unserem Artikel, wie Pentaho die Daten aus Ihrem Data Warehouse für Sie perfekt aufbereitet und visualisiert.

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Mondrian – quelloffener OLAP Server für relationale Datenbanksysteme

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OLAP Server – Mondrian als ideale Open Source Lösung für relationale Datenbanksysteme

Online Analytical Processing (OLAP) beinhaltet die Arbeitsschritte innerhalb eines Data Warehouse und visualisiert dabei über mehrere Dimensionen riesige Datenmengen. OLAP gibt es in verschiedenen Varianten wie relationales (ROLAP), multidimensionales (MOLAP) oder hybrides (HOLAP). Je nachdem, aus welchen Quellen die Daten stammen, wird das entsprechende Online Analytical Processing eingesetzt.

Der Java-basierten OLAP-Server Mondrian ist in der Lage, Schnittpunkte verschiedener Dimensionen zu finden, zum Beispiel alle Fahrräder eines Typs, die in einer Region für einen bestimmten Preis in einem bestimmten Zeitraum verkauft wurden.

Erfahren Sie in unserem Artikel, welches Online Analytical Processing für Sie am besten geeignet ist.

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Hadoop Yarn – Big Data beschleunigen

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Hadoop Yarn: der Big-Data-Turbo für Ihre Cluster-Umgebung

Das Hadoop Yarn-Framework bearbeitet Daten parallel und verteilt sie in einer Cluster-Umgebung mittels Container. Verschiedene Anwendungen werden auf speziellen Hosts voneinander getrennt, sodass sich die Ressourcenleistung Ihres Clusters erheblich verbessert.
Die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit von Yarn sorgt unter anderem dafür, dass Sie große Datenmengen effektiver verarbeiten und Ihr Hadoop-Cluster besser auslasten.

Erfahren Sie mehr zu den Vorteilen von Hadoop Yarn.

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Datenanalyse auf Knopfdruck: Big Data für Fachanwender

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Big Data Analyse auf Knopfdruck mit Open Source – mit Praxisbeispielen

Möchten Sie mit nur wenigen Klicks aussagekräftige Analysen erstellen? Möchten Sie Ihre Kunden, Prozesse und den Markt besser verstehen und daraus die richtigen Schlüsse ziehen?

Viele Unternehmen setzen nach wie vor für Ihre Auswertungen und Reporting auf Analysetools und -prozesse, die oft langwierig, komplex und fehleranfällig sind.

In unserem Artikel stellen wir Ihnen verschiedene Unternehmen vor, die Big Data Analysen auf Knopfdruck eingeführt haben und erfolgreich betreiben. So gelang Unternehmen im Börsenumfeld, im Hausverwaltungsbereich, im E-Commerce- und eGaming-Sektor mit Pentaho und Co. der Durchbruch in Sachen Big Data Analyse auf Knopfdruck.

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Splunk – Big Data vereinfachen

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IoT: Vereinfachen Sie Big Data spürbar mit Splunk Enterprise

Mit Splunk Enterprise indizieren, verarbeiten und analysieren Sie sämtliche Ihrer Betriebs- und Geschäftsdaten zu sinnvollen Informationen. Splunk integriert dabei Ihre Daten und präsentiert sie Ihnen in einer leicht verständlichen Benutzeroberfläche.

Splunk ist zu den meisten Betriebssystemen kompatibel, erkennt automatisch Ereignismuster und kann bequem für Ihre Bedürfnisse individualisiert werden.

Erfahren Sie in unserem Artikel, welche weiteren Vorteile Ihnen Splunk für das Verarbeiten und Analysieren Ihrer Daten bringt.

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Apache Spark – Framework für Echtzeitanalysen

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Apache Spark: Schnelles Verarbeiten auch bei großen Datenmengen

Große Datenmengen auf geclusterten Computern schnell verarbeiten? Apache Spark ist für diese Aufgabe die perfekte Lösung. Schon Pinterest- und Airbnb-Admins sind auf den Geschmack dieser Technologie gekommen. Die In-Memory-Funktion von Spark ermöglicht es, Daten in kürzester Zeit zu verarbeiten.
Bei paralleler Datenverarbeitung verteilt Spark gekonnt die Jobs in den Arbeitsspeicher. Das hält Zugriffe auf das Hadoop Distributed File System (HDFS), HBase, Apache Hive oder Cassandra gering.

Als flexible Hochgeschwindigkeitslösung verarbeitet Spark sowohl Batch-orientierte als auch iterative oder Streaming-Analysen meisterhaft.
Lesen Sie mehr, wie Spark auch Ihre Datenmengen beschleunigt und welche Vorteile das System für Sie hat.

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Swissport: weltweite Verrechnung mit SAP auf Pentaho-Basis

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Dream-Team: wie Swissport mit Pentaho und SAP Daten erfolgreich verarbeitet

Swissport setzt Pentaho bereits seit vielen Jahren wegen seiner Flexibilität, Zuverlässigkeit und Vielseitigkeit im Umgang mit Big Data zielführend ein. Bisher benutzte Swissport Pentaho unter anderem zum Auswerten von Flügen, Services und Personal. Zuletzt kam eine weitere, wichtige Integration hinzu. Swissport kombiniert Pentaho mit SAP für weltweite Verrechnungen. Pentaho ist in dieser Kombination für das Verarbeiten der Daten zuständig. Erfahren Sie in unserem Artikel, wie Swissport mit Pentaho uns SAP seine Prozesse schneller, flexibler und einfacher gestaltet und wie auch Sie Ihre Daten mit Pentaho und SAP verarbeiten können.

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Spaltenorientierte Datenhaltung im Data Warehouse (OSS)

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Hohe Abfragegeschwindigkeit Ihres Data Warehouse trotz riesiger Datenmengen – so gelingt es

Bei den Datenbanken unterscheidet man zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken. Die meisten Datenbanken arbeiten zeilenorientiert. Dies hat erheblichen Einfluss auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit Ihrer Daten, denn eine zeilenorientierte Verarbeitung führt zu deutlichen Performance-Einbußen. Eine höhere Performance ist daher nur mit großem Aufwand durch Server-Cluster und Tuning bzw. Indizierung möglich.

Infobright ist eine analytische Datenbank, welche spaltenorientiert arbeitet. Dies bietet Ihnen hohe Performance-Vorteile beim Verarbeiten (riesiger) Datenmengen. Gleichzeitig ist Infobright zu vielen auf MySQL basierenden Datenbanken kompatibel.

Unser Beitrag verrät Ihnen die Arbeitsweise von Infobright, welche Vorteile die Datenbank für Sie und Ihr Unternehmen hat und warum Sie Infobright für große Datenmengen verwenden sollten.

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Pentaho in der Lebensmittelindustrie – Interview mit Deutsche See

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Pentaho im erfolgreichen Einsatz beim Lebensmittel-Riesen Deutsche See

Der Marktführer für Fisch und Meeresfrüchte, Deutsche See, nutzt seit Jahren die Stärken von Pentaho für seine umfangreichen Daten-Analysen. Helmut Borghorst von Deutsche See weiß daher die zahlreichen Vorzüge von Pentaho im täglichen Einsatz zu schätzen. Er ist bei Deutsche See seit vielen Jahren der Leiter der eigenen Softwareentwicklung des Warenwirtschaftssystems im Verkauf, der Faktura, EDI-Abwicklung und der BI-Tools. Pentaho wird beim Fisch- und Meeresfrüchtespezialisten in Einkauf, Controlling, Marketing, Produktion, Verkauf, Logistik und von der Geschäftsführung genutzt. Die Bereitstellung einer hohen Datenmenge in einer grafischen Oberfläche, sowie die rasante Weiterentwicklung und der leicht zukaufbare Support gefallen Herrn Borghorst besonders gut an Pentaho. Suchen Sie ein Daten-Tool, mit dem Sie Ihre Daten aufbereiten, analysieren und in einer übersichtlichen Oberfläche darstellen können? Dann überzeugen Sie sich selbst, wie auch Herr Borghorst, von der Flexibilität, den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und dem einzigartigen Support von Pentaho.

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Infobright – MySQL-Engine mit effektiver Datenkompression

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Infobright: Intelligente Datenkompression für hohe Schnelligkeit bei Analysen

Haben Sie mit einer ständig wachsenden Datenmenge und steigenden Kundenerwartungen zu kämpfen, aber Ihre IT-Ressourcen sind nur begrenzt?

Mit der modernen Data Warehouse-Architektur Infobright analysieren Sie Ihre Daten äußerst flexibel in Turbogeschwindigkeit. Sparen Sie deutlich an Kosten, denn dank hochmoderner Datenkompression verbrauchen Ihre riesigen Datenmengen deutlich weniger Speicherplatz. In unserem Artikel stellen wir Ihnen die Vorteile von Infobright vor und wie Sie damit Ihre Daten spürbar flexibler – auch bei nur begrenzten IT-Ressourcen – verarbeiten und auswerten.

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