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Big Data mit Microsoft

Einmal Datensee und zurück

1. April 2016, 13:04 Uhr | Autor: Markus Raatz / Redaktion: Diana Künstler

Fortsetzung des Artikels von Teil 3

Programmiersprache R als Bestandteil des Servers

Dieser Übergang funktioniert auch in die andere Richtung. Data Scientisten werten Daten am häufigsten mit Hilfe von "R" aus. Die Programmiersprache ermöglicht die Erstellung von Statistiken und grafischen Auswertungen, aber auch Vorhersagen aus polystrukturierten Daten. Wollte man diese Funktionen auch für Daten in relationalen Datenbanken nutzen, so musste früher zunächst ein R-System parallel zum DB Server aufgebaut werden. In SQL erzeugte Daten wurden in der Regel in einer Textdatei zwischengespeichert, zeitversetzt im R-System eingelesen, ausgewertet und rückübertragen - aufwendig und zeitintensiv.

Ab SQL 2016 wird "R" nun auch Bestandteil des Datenbankservers, der Zusatzaufwand für ein Parallelsystem entfällt somit komplett. R-Skripte können dann direkt im Datenbank-Server ausgeführt und somit alle Vorhersagen und statistischen Auswertungen auch auf die in der relationalen Datenbank gespeicherten Daten angewandt werden.

Dieses Zusammenspiel von traditioneller Datenbank und polystrukturierten Daten unter Hadoop ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, ohne komplexe Architekturen und ständige Unterstützung durch interne Data Scientisten ihre Chancen bei Big Data wahrzunehmen.

Markus Raatz ist Vorstand bei Ceteris. Das Beratungsunternehmen unterstützt bei Konzeption und Aufbau.