Schlagwort-Archiv: Big Data

Big Data umfasst Methoden und Technologien zur Analyse großer Datenmengen.

eoda auf der useR! Conference 2015 in Aalborg: Die Highlights vom ersten Präsentationstag – Teil 2

Nach dem ersten Teil der Highlights vom Mittwoch, folgt hier der zweite Teil mit einem Überblick über die weiteren Themen und Inhalte der Sessions vom ersten Präsentationstag der useR! 2015.

Computational Performance

Der aus unserer Sicht interessanteste Vortrag der Performance Session kam von Helena Kotthaus von der TU Dortmund. In ihrem Vortrag hat sie das Projekt TraceR vorgestellt, ein Tool zur Performancemessung. Im Unterschied zu anderen Ansätzen ist die Performance Messung hier direkt in den R Interpreter implementiert, was zu präziseren Messergebnissen führt.

In ihrem Vortrag hat sich Kotthaus auf die Messung der Performance von parallelisierten Prozessen konzentriert, einem zunehmend relevanten Problem bei der Erstellung von performantem R Code.

TraceR bietet eine visuelle Ausgabe der Ergebnisse. Die Laufzeit der einzelnen Prozesse, der CPU Verwendung pro Prozess, sowie die Auslastung des RAM werden übersichtlich dargestellt. So lässt sich leicht erkennen, ob eine Veränderung in der Anzahl der Prozesse zu einer verbesserten Performance führt. Die Performanceverbesserung steigt nicht zwingend linear, sondern erreicht an einem bestimmten Punkten – je nach Hardware Setting und Problemstellung – ein Optimum. TraceR kann dabei helfen dieses zu finden.

Business

Anders als der Titel „Statistical Consulting using R: a DRY approach from the Australian outback“ vermuten ließ, hat Peter Baker mit einem erfrischenden Vortrag die Business Session eröffnet. Seine erste These lautete: Egal was der Kunde in einem ersten Gespräch über das zu lösende Problem sagt: Es kommt immer anders.

Sein DRY (Don‘t Repeat Yourself) Ansatz läuft darauf hinaus, wiederkehrende Prozesse zu standardisieren und zu automatisieren. Hierzu hat Baker ein R Paket namens dryworkflow (derzeit nur über GitHub verfügbar) entwickelt, dass einige Standardaufgaben übernimmt: Hierzu gehören unter anderem das Anlegen einer Ordnerstruktur und eines git repositories inklusive erstem Commit. dryworkflow bietet damit eine Alternative zum ProjectTemplate Paket, das einen ähnlichen Funktionsumfang abdeckt.

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eoda auf der useR! Conference 2015 in Aalborg: Die Eindrücke vom „Tutorial Tuesday“

Mit dem „Tutorial-Tuesday“ hat gestern in Aalborg die useR! Conference 2015 begonnen. Unser Team vor Ort hat viele der Tutorials besucht und die wichtigsten Informationen für die R-User zusammengefasst:

Rocker: Using R on Docker (Dirk Eddelbuettel)

Seit einiger Zeit schon gehört Docker zu den am heißesten diskutierten Ansätzen in der IT-Welt. Docker ist eine Abstraktionsschicht, vergleichbar mit einer Virtualisierungsumgebung. Innerhalb von Docker finden sich Container, die einer virtuellen Maschine (VM) entsprechen. Im Unterschied zu VMs sind Docker Container jedoch leichtgewichtig: Sie benötigen kein eigenes Betriebssystem, sie verbrauchen deutlicher weniger Disk space, sie lassen sich schnell und einfach erstellen, verteilen und initialisieren. Docker läuft auf allen gängigen Betriebssystemen und wird von nahezu allen wichtigen Cloudanbietern (Microsoft Azure, Amazon, Digital Ocean etc.) unterstützt.

Dirk Eddelbuettel, Mitentwickler des populären C++ Interfaces Rcpp, stellte in seinem Tutorium Rocker vor. Rocker steht für R on Docker. Es handelt sich dabei nicht um ein R Paket, sondern um ein Set von R-Instanzen, die sich in Docker Containern befinden. Eddelbuettels Kern-Anwendungsszenario ist das Testing. Mit Hilfe von Docker lässt sich Code automatisiert auf unterschiedlichen R Versionen testen. Rocker lässt sich leicht erweitern –  sei es für spezielle Einsatzszenarien oder generelle Anwendungsfälle, die dann über den Docker Hub veröffentlicht werden können.

Ein anderes interessantes Anwendungsfeld von Docker ist die Reproduzierbarkeit von Analysen. Mit Docker lassen sich Skripte für bestimmte R-Versionen inklusive aller verwendeter Pakete in den verwendeten Versionen in einen Container packen und archivieren. Docker bietet damit eine weitere Alternative zu den gängigen Ansätzen Packrat von RStudio und checkpoint von Revolution Analytics.

Statistical analysis of Network data (Gábor Csárdi)

Netzwerke sind heutzutage allgegenwärtig. Beispiele hierfür sind die Kontakte in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter, Verlinkungen von einer Internetseite zur anderen oder der Verkehrsflussfluss zwischen Flughäfen. Gábor Csárdi, Maintainer des weitverbreiteten igraph-Pakets, hat mit seinem Tutorial einen spannenden Überblick darüber gegeben, wie sich die vielzähligen Verbindungen und Strukturen innerhalb eines Netzwerks mit den Methoden der Netzwerkanalyse untersuchen lassen.
Zu Beginn des Tutorials wurden verschiedene Datenstrukturen zur Repräsentation von Netzwerkdaten vorgestellt. Im zweiten Teil lag der Fokus auf den Methoden, mit denen sich die Struktur des Netzwerks beschreiben lassen. Welche Knoten sind besonders gut vernetzt? Über wie viele Ecken sind die Knoten in einem Netzwerk miteinander verknüpft? Die Netzwerkanalyse mit R gibt Antworten auf diese Fragestellungen.
Anschließend wurden verschiedene Ansätze präsentiert, mit denen sich Gruppen innerhalb eines Clusters identifizieren lassen. Zum Abschluss gab Csárdi einen kurzen Überblick über die Visualisierung von Netzwerken.

Alles in allem gab das Tutorial einen guten Einblick in die zentralen Begriffe der Netzwerkanalyse und hat Lust auf mehr gemacht.

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[R] Kenntnis-Tage 2015: The first holistic R Event in the German-speaking community

The event aims at connecting R users from all industrial and academic sectors and facilitating the interconnectedness of the German-speaking R community as well as the exchange of practical and theoretical knowledge about R.

From September 29 to October 02 the [R] Kenntnis-Tage 2015 with topics ranging from big data over programming and data mining up to predictive analytics will take place in Kassel, Germany. We are looking forward to all interested registering here.

Also, if you would like to know more about eoda, one of the pioneering integrators of R in Germany, please feel free to browse around here.

We hope to see you in Kassel in autumn!

The official program of the [R] Kenntnis-Tage 2015 in Kassel, Germany.

The official program of the [R] Kenntnis-Tage 2015 in Kassel, Germany.

Topics of the event: programming with R, cluster analysis, data mining, predictive analytics, model optimization, data management, performance optimization with C++, text mining, profiling, debugging, visualization, ggplot, base R, interactive graphics, big data, introduction to R

Pressemeldung – Data Mining meets Database: eoda und EXASOL beschließen Partnerschaft

Nürnberg/Kassel, 07.05.2015 – Der Kasseler Datenanalyst eoda ist neuer Partner der EXASOL AG und verknüpft die In-Memory Datenbank EXASolution mit seiner Serviceplattform „Results as a Service“ – dem bewährten Lösungsverbund aus analytischen Applikationen und einer skalierbaren Plattform.
Das renommierte IT-Marktforschungsinstitut Gartner sieht die EXASOL AG als einen der führenden Hersteller von analytischen In-Memory Datenbanksystemen an. EXASolution, das Kernprodukt des Nürnberger Unternehmens, steht für einfache Integrierbarkeit und hohe Performance – ideal im Zeitalter von Big Data und als leistungsfähige Basis für die Analyse-Plattform von eoda.
Neben der Verknüpfung mit der eoda Serviceplattform steht die Verbindung der EXASOL Datenbank mit der Open Source Statistiksprache R im Zentrum der Partnerschaft. Auf Basis dieses Verbundes entwickelt eoda für die Anwender maßgeschneiderte Lösungen mit einem Schwerpunkt auf Data Mining und Predictive Analytics.

Verbindung von EXASolution und R für hochwertige Analyseergebnisse

R ist eine objektorientierte Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse und gleichzeitig eine der besten Alternativen zur Analyse und Visualisierung von Daten.
„Als Servicepartner der EXASOL AG mit dem Schwerpunkt auf Datenanalyse wollen wir den Kunden das durch die R-Anbindung entstehende Potenzial aufzeigen und es für sie nutzbar machen – branchen- und themenübergreifend, wie zum Beispiel bei Absatzprognosen, Kundenanalysen und Predictive Maintenance. Unser Ziel ist die optimale Verbindung zwischen der Datenbank und R, um die Performance weiter zu verbessern und unseren Kunden performante Lösungen für Data Mining und Predictive Analytics Anwendungen zu liefern“, erklärt Heiko Miertzsch, Geschäftsführer von eoda die Ziele der Partnerschaft.
Die bestehende R-Schnittstelle erlaubt EXASolution-Nutzern schnelle und risikoarme „In Database Analytics“. Die R-Anwendungen können durch automatische Übersetzung in die Datenbanksprache SQL direkt auf die Daten in der EXASOL-Datenbank angewendet werden. Der aufwändige Export und Import der Daten entfällt genauso wie der Engpass des begrenzten lokalen Arbeitsspeichers.

„Results as a Service“ auf EXASolution – Data Science für das Business

Die nahezu unbegrenzten Möglichkeiten von R in Form von anwenderfreundlichen Apps bietet eoda mit der Serviceplattform „Results as a Service“. Diese unterstützt Data Science Teams dabei, Business Anwendern die Ergebnisse aus Data Mining, Predictive Analytics oder Machine Learning zu präsentieren. In Zukunft bietet eoda das Analyse-Framework auch auf der EXASOL-Datenbank an. Mit dieser Architektur sind die Kunden optimal für die Anforderungen rund um Big Data aufgestellt und profitieren von einem schnellen Deployment und einer hohen Skalierbarkeit.

eoda und EXASOL: Handlungsschnelle Partner für kundenorientierte Lösungen

„Wir bieten unseren Kunden für den globalen Wettbewerb individuelle, leistungsfähige und zielgerichtete Lösungen, die sich optimal an ihre Anforderungen anpassen. eoda und EXASOL stehen für höchste Kundenorientierung, innovative Ansätze und ein flexibles sowie agiles Vorgehen beim Umsetzen von Projekten jeder Größenordnung“, erläutert Aaron Auld, CEO der EXASOL AG. In Zukunft sollen die Kunden beider Unternehmen von der gemeinsamen Philosophie der Partner profitieren.

Über die eoda GmbH
eoda ist ein IT-Unternehmen, das auf Data Mining und Predictive Analytics spezialisiert ist. Das Portfolio umfasst Beratung, Software-Entwicklung, analytische Lösungen und Training. Die Leistungen des interdisziplinären Teams erstrecken sich dabei über den gesamten Workflow von der Datenerfassung und -erhebung über die Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse. eoda kombiniert fundiertes Wissen über Geschäftsprozesse mit der kompetenten Anwendung der passenden statistischen Analyseverfahren.
Mit der R-Akademie bietet eoda ein ganzheitliches Schulungs- und Weiterbildungskonzept für die freie Statistiksoftware R an. Mit der leistungsfähigen Serviceplattform „Results as a Service“ ermöglicht eoda Anwendern die Nutzung hochwertiger analytischer Apps – On-Premise oder als SaaS. Als Partner von Exasol, Microsoft, Oracle, Salesforce, Revolution Analytics, RStudio, und talend stellt eoda ein umfassendes Portfolio im Umfeld hochwertiger Datenanalyse bereit.

Weitere Informationen erhalten Sie unter www.eoda.de

Über die EXASOL AG
Die EXASOL AG ist führender Hersteller von analytischen Datenbanksystemen.
Das Kernprodukt EXASolution ist eine auf In-Memory-Technologie basierende Software für professionelle, parallele und schnelle Datenanalysen. EXASolution bietet branchenunabhängig umfassende Lösungsszenarien für Business Intelligence, Customer Insight und Data Warehousing bis hin zu komplexen Predictive Analytics in Echtzeit.

Die EXASOL AG wurde im Jahr 2000 in Nürnberg gegründet und unterhält Niederlassungen in den USA, Brasilien, Israel und England. Am Hauptsitz Nürnberg stehen Aaron Auld (CEO), Mathias Golombek (CTO), Sean Jackson (CMO) sowie das Team für Qualität, Leidenschaft und partnerschaftliche Kundenbeziehungen. Start-ups, mittelständische Firmen sowie etablierte globale Unternehmen setzen bereits auf die Technologie „Made in Germany“, darunter Adidas, XING, Sony Music, Olympus, Zalando, King, stayfriends, Semikron und Webtrekk.

Weitere Informationen finden Sie uns auf www.exasol.com.

Pressemitteilung: [R] Kenntnis-Tage 2015: Das umfassende Event für die Statistiksprache R

Kassel, 23.04.2015 – eoda, einer der Pioniere in der professionellen Anwendung der Statistiksprache R, veranstaltet Ende September in Kassel mit den [R] Kenntnis-Tagen ein zweitägiges Event für die immer größer werdende deutschsprachige R-Community. Die [R] Kenntnis-Tage vereinen konzentriert vielfältige Themen für Anwendungsfälle wie Data Mining, Predictive Analytics oder Datenvisualisierung mit anregendem Networking und aufschlussreichen Success Stories aus der Praxis.

„Mit den [R] Kenntnis-Tagen wollen wir deutschsprachigen R-Nutzern eine Plattform bieten, auf der wir die vielfältigen Möglichkeiten von R für Data Science zeigen und die Teilnehmer dazu inspirieren, Ihre eigene Erfolgsgeschichte im Umfeld von R zu schreiben“, erklärt Oliver Bracht, Chief Data Scientist bei eoda, die Hintergründe der Veranstaltung.

Die freie Wahl aus einem ganzheitlichen Themenangebot

Die erfahrenen Trainer von eoda präsentieren in zwei parallel laufenden Schulungstracks in sich abgeschlossene Module zu vielfältigen Themen im Umfeld der Datenanalyse. Die Teilnehmer haben die Freiheit, aus diesen Modulen gezielt die Themen auszuwählen, die sie und ihr Unternehmen weiterbringen.

Die Module behandeln den effizienten Einsatz von R in Produktivumgebungen, wichtige statistische Methoden und das beliebte Thema Datenvisualisierung. „Der Leitgedanke der [R] Kenntnis-Tage ist es, jedem Teilnehmer in kürzester Zeit das Wissen und wertvolle Anregungen zu vermitteln, um ihm den maximalen Nutzen in der Anwendung von R zu ermöglichen“, erläutert Bracht das Ziel der ganzheitlichen Veranstaltung.

Aufbau der eoda [R] Kenntnis-Tage 2015

Aufbau der eoda [R] Kenntnis-Tage 2015

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Pressemitteilung: Microsoft übernimmt den Open Source R-Spezialisten Revolution Analytics

Kassel, 27.01.15. Microsoft hat mit Revolution Analytics einen der führenden R-Spezialisten übernommen. Zwei eoda Partner bündeln ihre Kräfte und stellen interessante Optionen für Big Data in Aussicht. R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für statistische Datenanalyse mit über 6.000 Erweiterungspaketen, die in allen Branchen und Anwendungsbereichen von der Absatzprognose über die Gendatenanalyse bis zur Portfoliooptimierung genutzt wird und gewissermaßen die Lingua franca in der Community der Data Scientists ist. Im letzten Tiobe-Index im November kletterte R auf Platz 12 der populärsten Programmiersprachen. Revolution Analytics bietet Professional Services und kommerziellen Support für R und unterstützt mehrere Open-Source-R-Projekte, darunter ParallelR, das die Parallelisierung von R Scripten bzw. Algorithmen ermöglicht oder RHadoop, das die Ausführung von R-Code auf Hadoop Clustern erleichtert. Mit Paketen wie ScaleR, DistributedR und ConnectR bietet Revolution Analytics auch kommerzielle Pakete im Rahmen von „Revolution R Enterprise“ an, die die Performance von komplizierten Algorithmen in R auf großen Datenbeständen erhöhen. Hierzu hat Revolution Analytics mit dem XDF-Format auch ein eigenes File Format entwickelt.

Die Zusammenarbeit von Revolution Analytics und Microsoft besteht auf der technischen Ebene schon länger. Schon seit Jahren kann man aus der Revolution Analytics IDE den „Compute Context“ auf Azure umstellen und mit R auf der Microsoft Cloud rechnen. Mit Azure ML hat Microsoft kürzlich ein Framework zur Datenanalyse auf Azure vorgestellt, in dem R eingebunden ist.
Andere Datenbankanbieter haben sich schon länger zu R positioniert. So ist R beispielsweise eine der Analysesprachen für die In Memory Datenbank HANA von SAP. Oracle bietet mit Oracle R Enterprise einen Konnektor für R an, der In-Database-Analysen ermöglicht. Auch nahezu alle anderen Hersteller wie zum Beispiel Teradata oder Exasol bieten Integrationslösungen für R an.

Logischer Schritt und spannender Ausblick

„Der Schritt ist aus der Sicht beider Unternehmen logisch“, kommentiert Heiko Miertzsch, CEO des deutschen R-Spezialisten eoda, Partner von Microsoft und Revolution Analytics, den Schritt: „Microsoft war beim Thema R gegenüber den direkten Wettbewerbern immer etwas spät dran und Revolution Analytics allein auf Dauer wohl zu klein, um im zunehmend wettbewerbsintensiven Big Data Markt ganz vorne mitzuspielen. Microsoft hat eine gefüllte Kriegskasse und Revolution Analytics sehr viel Know-How und interessante Lösungen und Services zu R sowie eine breite Kundenbasis. Beide Unternehmen arbeiten bereits länger zusammen und haben mit Hortonworks einen gemeinsamen strategischen Partner für Hadoop, eine zunehmend wichtige technologische Plattform.“
Ein weiterer Aspekt der Zusammenarbeit dürfte auch die R-Community sein. R zieht weltweit eine riesige Entwicklergemeinde an, die Lösungen für Analytics mit R entwickeln und Revolution Analytics unterstützt 150 User Groups weltweit.

Mit Spannung dürfen Microsoft-Kunden und R-Nutzer nun abwarten, was als nächstes folgt. Mit R.NET kündigt sich bereits eine interessante Integrationsschicht zwischen R und der Microsoft-Welt an. „Bei vielen unseren Kunden wird Open Source R gewissermaßen heimlich betrieben, weil die Verantwortlichen Haftungsfragen im Open Source Umfeld scheuen. Der Name Microsoft und entsprechende Angebote könnten hier helfen. Wir stehen in jedem Fall bereit, unsere Kunden bei der bestmöglichen Integration und Nutzung von R zu unterstützen und werden die Entwicklung verfolgen“, fasst Miertzsch die Bedeutung der Übernahme zusammen.

eoda erweitert das beliebte deutschsprachige R-Schulungsprogramm für den professionellen Einsatz

Der Kasseler Datenanalysespezialist eoda stellt das neue Kursprogramm der R-Akademie für das Jahr 2015 vor. Die eoda R-Akademie ist ein umfassendes deutschsprachiges  Schulungsprogramm für die freie Statistiksprache R. Seit 2011 befähigt eoda mit seinem etablierten Trainingsprogramm Anwender dazu, dass nahezu unbegrenzte analytische Potential von R für sich zu nutzen.

Neue Kurse für den professionellen Einsatz von R im Unternehmenskontext

Mit dem Anspruch Interessenten ein möglichst ganzheitliches Kursangebot rund um die Themen R und Datenanalyse anzubieten hat eoda die R-Akademie für das kommende Jahr nochmals weiterentwickelt. Das bedeutet, dass neben den bewährten Modulen neue Kurs entstanden sind, die das bereits bestehende Angebot der R-Akademie abrunden. „R entwickelt sich zunehmend zur plattformübergreifenden Lingua franca für Datenanalysten. Dies hat zur Folge, dass die Nutzerzahlen stetig steigen und damit einhergehend R immer häufiger auch in Deutschland im Unternehmensumfeld zum Einsatz kommt. Die dadurch entstehenden besonderen Anforderungen hinsichtlich Reproduzierbarkeit, Teamarbeit oder Kompatibilität haben wir bei der Konzeption unseres neuen Kursprogramms aufgegriffen.“ erklärt Heiko Miertzsch, Geschäftsführer von eoda, die Vorteile des neuen Angebotes für die Teilnehmer.

Der Aufbau der eoda R-Akademie 2015

Der Aufbau der eoda R-Akademie 2015

Konkret wird die R-Akademie 2015 um fünf Kurse erweitert:

  • Multivariate Statistik mit R II
  • Paketerstellung in R
  • R im produktiven Unternehmensumfeld
  • Datenmanagement mit R
  • Werbewirkungsanalyse mit R

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CRM-Daten Bereinigung: Unterstützung der Migration zu Microsoft Dynamics CRM®

CRM-Migration als Erfolgsfaktor im Vertrieb

Wie wichtig aktuelle, leicht nutzbare und hochwertige Kundendaten in einer zentralen Datenbasis im Vertrieb sind, hat ein innovativer Industriekonzern früh erkannt. Bereits in den 1980er Jahren entwickelte er ein eigenes CRM-System zur Unterstützung der Vertriebsprozesse.

Um in Zeiten komplexer werdender Anforderungen und neuer technischer Möglichkeiten die Arbeit der in die Vertriebsprozesse involvierten Fachabteilungen weiter zu erleichtern und zu verbessern, entschied sich der Konzern zu einer Migration zu Microsoft CRM©.

In der Analyse vor der Migration zeigte sich schnell, dass die schlechte Datenqualität, die vor allem aus den limitierten Möglichkeiten des Legacy-Systems herrührte eine 1:1 Migration der Daten unmöglich machte. Ein wesentlicher Faktor einer erfolgreichen Migration, stellt die Nutzerakzeptanz dar. Das neue System zeigte schonungslos die Schwächen des alten Systems wie limitierte Feldgrößen, verschiedene Zeichensätze, erzwungene Großschreibung, oder unklare Bedeutung der Felder auf. Die Datenqualität stand im Widerspruch zu den Möglichkeiten, die das neue System bot. Neben der Nutzerakzeptanz, spielt gerade im Vertrieb die Datenqualität für Prozesse wie Kundenansprache oder Logistik eine nicht zu unterschätzende Rolle.

Die Verbesserung der Datenqualität durch Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung der Kundendaten kristallisierte sich als ein wesentlicher Aspekt der System-Migration heraus.

Die Lösung: CRM Migration auf der Basis bereinigter Daten

Eine manuellen Datenbereinigung war in Anbetracht des umfangreichen Datenbestand mit tausenden Kundendaten aus über 40 Ländern nicht praktikabel. eoda wurde angefragt eine schnelle und zielführende Verbesserung der Datenqualität mittels einer automatisierten Bereinigung und Strukturierung der Daten durchzuführen.

Als Spezialist für die Verbesserung der Datenqualität auch in großen Datenbestände passte eoda einige der Applikationen der hauseigenen Serviceplattform „Results as a Service“ auf die speziellen Anforderungen beim Kunden an und führte das Data Cleansing mit intelligenten Algorithmen durch.

Datenanalyse und Mustererkennung

Das Data Cleansing umfasst neben der Analyse der Daten auch eine Mustererkennung. „Die Mustererkennung macht es möglich selbst in unstrukturierten Daten, mit unterschiedlichen Fehlerbildern anhand von bestimmten Merkmalen automatisiert die entsprechenden Informationen zu identifizieren“ erklärt Oliver Bracht, CEO und zuständiger Projektleiter bei eoda, das Vorgehen. Die intelligente Mustererkennung erkennt typische Muster wie Städtenamen, Telefonnummern und andere länderspezifische Merkmale der Kontakte.

Data Cleansing zur Unterstützung einer CRM-Migration

Data Cleansing zur Unterstützung einer CRM-Migration

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eoda Results as a Service – Plattform für analytische Applikationen

Mit Results as a Service bietet die eoda GmbH einen Lösungsverbund aus analytischen Applikationen auf einer skalierbaren Plattform. Die Anwendungen lösen verschiedene analytische Problemstellungen aus Bereichen wie Reporting, Data Mining oder Predictive Analytics – auch für Big Data. Zum Beispiel lassen sich mit „associateR“ Assoziationsanalysen durchführen, wie sie in der Warenkorbanalyse angewendet werden. Der „optimizeR“, löst Optimierungsprobleme die typischerweise im Kampagnenmanagement vorkommen. Eine andere Anwendung, „fuzzychekC“, findet ähnliche Einträge in Listen wie in Adressdatenbanken mit dem Ziel die Datenqualität durch die Vermeidung von Duplikaten zu verbessern. Reporting und Social Media Analysen sind andere Anwendungsgebiete. Weitere Apps befinden sich in der Entwicklung. Die Plattform bringt eine Reihe von Funktionen mit, die den Betrieb und die Administration vereinfachen wie die LDAP Integration, ein Wiki, APIs oder Schnittstellen zu Datenquellen.

"Results as a Service" von eoda

„Results as a Service“ von eoda

Maßgeschneiderte Anwendungen und geringer Administrationsaufwand

Results as a Service ist vor allem ein Angebot für Fachabteilungen, die schnell eine analytische Anwendung zum Laufen bekommen möchten. Die Plattform kann auf einem Cloud Dienst oder auf einer eigenen Infrastruktur betrieben werden. Das modulare Konzept erlaubt es, die Anwendungen schnell bedarfsgerecht anzupassen und zu verbinden, so dass ganzheitliche Lösungen entstehen.

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Be data driven: Der Unterschied zwischen Kreisklasse und Weltklasse?

Wenn am 12. Juni in Sao Paulo das erste Spiel der Fußballweltmeisterschaft 2014 angepfiffen wird, schaut die Welt gebannt für einen Monat nach Brasilien. Fasziniert von einem Sport der trotz seiner langen Tradition seine Einfachheit bewahrt hat. Diese Schlichtheit ermöglicht es, dass Menschen auf der ganzen Welt, unabhängig von Alter oder Talent, dem runden Leder nachjagen können. Doch mit steigender Professionalität beschränkt sich die Einfachheit zunehmend auf die Grundzüge des Spiels. Abseits des Platzes werden die Unterschiede zwischen Freizeitkickern und Vollprofis immer größer.

Datenanalyse als Erfolgsfaktor im Profifußball

Wo im Amateurbereich abseits von Punkten und Toren kaum belegbare Leistungskennzahlen existieren setzt der Profisport zunehmend auf die Macht der Zahlen. Laufwege, Zweikämpfe, Torschüsse – der Fußball wird zu einem Big Data Phänomen. Beim Streben nach dem maximalen Erfolg setzen die Trainer auf die Erkenntnisse aus den Daten. Die tägliche Trainingsarbeit basiert auf detaillierten Leistungsdiagnostiken und der genauen Kenntnis über Stärken und Schwächen der Spieler.  Der Deutsche Fußball Bund setzt beispielsweise für die Weltmeisterschaft in Brasilien auf Spielanalysen in Echtzeit und die präzise Erfassung von Laufwegen und Pässen für jeden Spieler.

Heatmap zu den Laufwegen eines Profifußballers (Quelle: www.abseits.at)

Heatmap zu den Laufwegen eines Profifußballers (Quelle: abseits.at)

Dank der analytischen Fähigkeiten des Physikers Stephen Hawking kennen sogar die wenig erfolgsverwöhnten Engländer ihre Erfolgsformel für die Fußballweltmeisterschaft 2014.

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