Yüksek Performanslı Veri Ambarı ve Analitik

Transkript

1 Yüksek Performanslı Veri Ambarı ve Analitik Umut Şatır Predictive Analytics Solution Architect, CEE Ayhan Önder Pure Data for Analytics CTP

2 2

3 Paris Hilton Kim Kardashian 3

4 Analitik Veri Ambarı 4

5 5 Neden?

6 Neden? Veriyi yönetmek yeterli değil. 6

7 Neden? Veriyi yönetmek yeterli değil. Veriden bilgi elde etmek gerekiyor. 7

8 Analitik Derken Ne Kastediyoruz? İşiniz ile ilgili sorular sormak. Soruları veri ile yanıtlamak.

9 Analitik Türleri İş Zekası Gerçekler Geçmiş ve bugüne yönelik ölçümler Tahmine Dayalı Analitik İzler, eğilimler, ilişkiler Gelecek davranışlarını tahmin etmek

10 İş Zekası Hangi medikal uygulamalar daha yüksek sağlık sigortası taleplerine neden oluyor? 10

11 Tahmine Dayalı Analitik Bu müşteriyi en çok etkileyecek öneri nedir? 11

12

13 IBM SPSS Modeler Farklı veri kaynaklarına erişim ve zengin veri hazırlama fonksiyonları Zengin algoritma yelpazesi Otomasyon özellikleri Kullanıcı dostu ve esnek arayüz Devam eden karar verme sürecinde tekrarlanabilirlik sağlar.

14 Farklı Sektörlerde Analitik Uygulamalar Smarter Banking Smarter Government Smarter Healthcare Smarter Retail Smarter Insurance Smarter Telecommunications

15 IBM SPSS Modeler & IBM Pure Data for Analytics

16 IBM Pure Data System for Analytics Analitik İhtiyaçlarınız için İş Yükü Optimize Sistem Analitik Uygulamalar BI / Analiz/ Fonksiyonel Endüstri Veri İçerik Raporlama Görselleştirme Uyg. Uyg. Madenciliği BI / Rep Analitiği IBM Big Data Platformu Görselleştirme ve Keşif Uygulama Geliştirme Sistem Yönetimi Hızlandırıcılar Hadoop Sistemi Akışkan veri işleme Veri Ambarıı Veri Entegrasyonu ve Sahipliği PureData System for Analytics

17 PureData System for Analytics Kullanıcı deneyimini bütünüyle değiştiriyor Amaç optimize Analitik sistem Entegre Veri Tabanı, Sunucu ve Veri Saklama Ünitesi Standart Arayüzler üzerinden erişim Düşük Sahip Olma Maliyeti Hız: Geleneksel çözümlere* göre kat hızlı Basitlik: Minimal yönetim ve optimizasyon Ölçeklenebilirlik: Petabyte ölçeğinde veri kapasitesi Akıllı: Yüksek performanslı ileri düzey analitik * IBM Müşterilerden alınan geri bildirimlere dayanmaktadır,. Geleneksel çözümler ifadesiyle profesyonel olarak bütün olarak imal edilmiş iş yükü optimize sistemler dışındaki sistemler kastedilmektedir.

18 IBM PureData System for Analytics içerisinde neler var? Optimize Donanım ve Yazılım Donanım Hızlandırıcılı AMPP Mimari Disk Ünitesi Kullanıcı verileri, aynalama, swap alanı Yüksek performanslı veri tarama Yüksek performanslı analitik amaçlı tasarım Optimizasyon ihtiyacı yok SMP Host SQL Çözümleyici Sorgu Planları Otomatik Optimizasyon Yönetim Snippet Blades FPGA bazlı donanım temelli sorgu hızlandırıcı Göz alıcı yüksek performans Kompleks analitik fonksiyonlar veriler diskten okunurken işlenir

19 IBM PureData System for Analytics Raporlamanın Ötesinde Derinlemesine Analitik Optimizasyon İş Zekası Raporlama ve Ad-hoc Sorgular Tahminleme En iyi seçim hangisi olur? Ne olacak? Etkisi ne olur? Ne oldu? Ne zaman, nerede? Ne kadar? IBM Corporation

20 IBM Netezza Analytics Tanay GPU Appliance, Fuzzy Logix IBM InfoSphere BigInsights Cloudera IBM InfoSphere Streams Geliştirme Kütüphaneleri Kullanıcı Tanımlı Yapıar (UDF,UDA, UDTF,UDAP) Dil Desteği (MapReduce, Java, Python, Lua, Perl, C, C++, Fortran, PMML) 3. Parti Analitik Sağlayıcılar Revolution Analytics Fuzzy Logix SAS Zementis IBM SPSS Mathworks Hazır Veri Tabanı içi Yetkinlikler Transformations Mathematical Geospatial Predictive Statistics Time Series Data Mining IBM SPSS SAS Revolution Analytics Eclipse İş Zekası Araçları Apache Hadoop PureData for Analytics AMPP Platformu Görselleştirme Ürünleri

21 Hazır Veri Tabanı içi Analitik Yetkinlikler Statistics Descriptive Statistics+ Distance Measures* Hypothesis Testing* Chi-Square & Contingency Tables* Univariate & Multivariate Distributions+ Transformation s Data Profiling / Descriptive Statistics+ General Diagnostics Statistics+ Sampling Data prep Time Series Autoregressive+ Forecasting* Mathematical Basic Math* Permutation and Combination* Greatest Common Divisor and Least Common Multiple* Conversion of Values* Exponential and Logarithm* Monte Carlo Simulation* Gamma and Beta Functions Matrix Algebra+ Area Under Curve* Interpolation Methods* Data Mining Predictive Geospatial Association Rules+ Clustering+ Linear Regression+ Logistic Regression+ Geospatial Data Type Geometric Functions * Fuzzy Logix DB Lytix yetkinlikleri Feature Extraction+ Discriminant Analysis* Classification Bayesian Sampling Geometric Analysis + Netezza Analytics ve Fuzzy Logix DB Lytix yetkinlikleri Model Testing

22 İleri Düzey Analitik Geleneksel Yöntem SPSS Veri Ambarı Veri Analitik Sistem SQL ETL ETL Talep Tahminleme ETL SQL C/C++, Java, Python, Fortran, Sahtecilik Algılama SQL

23 IBM Netezza Analytics Zorlu Analitik Çalışmaları Basitleştirir Analitik Araçlar Veri Ambarı Veri Analitik Sistem ETL SQL ETL Talep Tahminleme ETL SQL SQL C/C++, Java, Python, Fortran, Sahtecilik Algılama SQL

24 Veri Tabanıİçi Analitik ile Verimliliğinizi arttırın PureData Farkı Daha az Efor PureData Öncesi PureData Sonrası Basit Verileri taşımayın Tutarlı Örneklem kullanmak zorunda kalmayın Hızlı Veri Tabanı içi skorlama Kolay sahip olunabilir Düşük altyapı maliyeti Yüksek Analist verimliliği

25 Teşekkürler... Soru & Cevap