Microsoft Azure Deutschland ist jetzt verfügbar -

Transkript

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3 Einordnung und Überblick Data Scientist Operationalisierung IT-Abteilung Anwendungsentwickler

4 Der Data Scientist agil Tool seiner Wahl möglichst wenig Zeit Skalierung Code für die Operationalisierung

5 Der IT Mitarbeiter zentrale Anlaufstelle für die Datenhaltung Insellösungen vermeiden wenige standardisierte Schnittstellen

6 Der Anwendungsentwickler Tool seiner Wahl komplexe analytische Modelle machen zugänglich Prozesse Real-Time Abfragen Batch-

7 Was ist der Microsoft SQL Server? Was ist R? Was ist der Microsoft R Server und welche Optionen zur Operationalisierung bietet er? Wie lassen sich der R Server und der SQL Server zusammenbringen? Compute Contexts Stored Procedures Reporting Services

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9 What is R? Was ist R? Language Platform Community Ecosystem Eine Programmiersprache für Statistik und Data Science Ein Framework für Visualisierungen Open Source Wird genutzt von 2.5M+ Data Scientists und Statistikern Wird im Rahmen vieler Statistik-Studiengänge gelehrt, wodurch viele Studienabgänger R gut kennen Viele aktive Nutzergruppen in aller Welt CRAN Packages: frei verfügbare Erweiterungen, Algorithmen und Datensätze

10 Die Popularität von R wächst! Quelle: IEEE Spectrum 7/2015

11 Herausforderungen beim Unternehmenseinsatz R setzt Spezialwissen für die Skalierung auf große Datenmengen voraus Operationalisierung und Modellverwaltung erfordern viel Aufwand. Kommerzieller Support nicht direkt verfügbar.

12 Microsoft R Produkte Freie Open Source R Distribution Erweitert und bereitgestellt durch Microsoft Sichere, skalierbare und unterstützte R Distribution Mit kommerziellen Komponenten von Microsoft Copyright Microsoft Corporation. All rights reserved.

13 The Microsoft R Server Platform Open source R interpreter R Freely-available huge range of R algorithms High-speed & direct Available for: High-performance XDF SAS, SPSS, delimited & fixed format text data files Hadoop HDFS (text & XDF) Teradata Database SQL Server 2016 ODBC 100% Compatible with existing R scripts, functions and packages Performance enhanced R interpreter Adds high-performance math library to speed up linear algebra functions Adds package management utilities Ready-to-Use high-performance big data big analytics Fully-parallelized analytics Data prep & data distillation Descriptive statistics & statistical tests Range of predictive functions User tools for distributing customized R algorithms across nodes Wide data sets supported thousands of variables Distributed computing framework Delivers cross-platform portability

14 Operationalisierung von R AzureML R package

15 Herausforderungen beim traditionellen Analytics Ansatz

16 Nutzung sämtlicher Möglichkeiten von R Statistik, Visualisierung & Predictive Analytics Gutes, weit verbreitetes Know-How vorhanden inklusive Microsoft R Server Big Data Möglichkeiten: Skalierung in Rechenzeit Skalierung mit der Datenmenge in der Datenbank Zusammenarbeit von Data Scientists und Data Engineers Minimierung von Datenduplikation Minimierung von Datentransfer in einer sicheren Umgebung Daten liegen nur in einer zentralen Stelle Sicherheitfeatures des SQL Servers stehen zur Verfügung + SQL Server 2016 Copyright Microsoft Corporation. All rights reserved.

17 R Skript auf Server R Code in Stored Procedure Verwendung jeder R IDE möglich Setzen eines SQL Server Compute Contex Ausführung von RevoScaleR rx Funktionen auf dem Server Ausführung von Open-Source R Funktionen mittels rxexec Erstellung einer Stored Procedure Direkte Nutzung von R Code möglich Entwicklungsunterstützung via R Tools for Visual Studio Nutzung wie normale SQL Queries

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23 Data Scientist IT-Abteilung Anwendungsentwickler

24 Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

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