Revolution Analytics veröffentlicht Revolution R Enterprise 6.0

  • Unterstützung für Microsoft HPC Cluster, Windows Azure und IBM LSF Cluster
  • Erweiterte Funktionen für Predictive Analytics mit Big Data
  • Eigenes Dateiformat, um große Daten lokal zu berechnen

Revolution Analytics, der führende Anbieter von professioneller Software für die freie Statistik-Programmiersprache R, gibt die neuste Version von Revolution R Enterprise bekannt. Die Version 6.0 unterstützt weitere Cluster und Cloud Plattformen, ergänzt neue Prognose Modelle für Big Data, vereinfacht den Umgang mit großen Daten in lokalen Umgebungen und unterstützt Open Source R 2.14.2.

Revolution R Enterprise 6.0 erweitert die Möglichkeiten, große Datenbestände sehr performant zu analysieren. Allgemeine lineare Modelle (ALM), die häufig in Prognosemodellen Verwendung finden, wie Logistische-, Poisson-, Gamma-, oder Tweedie-Modelle werden mit einer hoch performanten C++ Implementierung unterstützt. Benutzer können darüber hinaus Modelle mit beliebigen Verteilungen der ALM-Familie mit einer benutzerdefinierten Link-Funktion in R modellieren. In einem Beispiel demonstriert Revolution Analytics die Anwendung einer Tweedie Regression auf 8,5 Millionen Versicherungsfälle in weniger als 2,5 Minuten.

Für die optimierten Berechnungsschritte werden große Datenmengen sehr schnell per Streaming an die CPU übergeben. Diese Streams lassen sich auf mehrere Prozessoren verteilen. Dabei kann die Verteilung sowohl auf einem Server als auch auf mehreren Knoten in einem Cluster erfolgen. Revolution R Enterprise 6.0 unterstützt sowohl Linux-basierte Cluster mit IBMs Platform LSF Grid Software als auch Cluster mit Microsoft HPC Server. Über den HPC Server können Big Data Analysen auch in der Windows Azure Cloud gerechnet werden.

Ein weiteres wichtiges Feature betrifft die Datenhaltung. Revolution R Enterprise 6.0 ergänzt Open Source R um das XDF Dateiformat, ein optimiertes Speicherformat, um große Datenmengen lokal zu speichern. Eine lokale XDF-Kopie erlaubt es, gleiche Daten mehrmals zu analysieren und so die Netzwerklast gering zu halten. Für den Zugriff auf SAS oder SPSS-Dateien werden in diesem Zusammenhang keine SAS oder SPSS Lizenzen benötigt. Andere Datenbankformate können ebenfalls standardmäßig von R eingelesen werden.

„Vor allem unter TCO-Gesichtspunkten gibt es zurzeit keine bessere Lösung als Revolution R Enterprise 6.0, um Big Data im unternehmenskritischen Umfeld gewinnbringend zu analysieren. Das gilt gleichermaßen für erfahrene Anwender, die R in bestehende Analytik-Umgebungen integrieren möchten, wie auch für diejenigen, die beginnen, sich experimentell die richtigen Modelle für ihre Prognosen zu erarbeiten“ fasst Heiko Miertzsch, CEO von eoda, die Neuerungen zusammen. eoda ist der erste Implementierungspartner von Revolution Analytics in Deutschland.

Wie schon bei vorherigen Versionen unterstützt Revolution Analytics die Community und stellt Anwendern aus Hochschulen eine kostenfreie Version zur Verfügung.

 

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