JRB - stock.adobe.com

Promethium navigiert Analysten durch das Big-Data-Dickicht

Das noch junge Unternehmen Promethium möchte mit seiner Anwendung Daten einen Sinn verleihen und die Datenverarbeitung und -analyse beschleunigen.

Analysten und Data Scientists verschwenden vor der Datenauswertung viel Zeit mit dem Entdecken und der Aufbereitung der Daten. Promethium möchte das Problem beseitigen, indem es die Daten in einen Kontext setzt und die zentralen Fragen der Datenanalyse beantwortet.

Der aktuelle Datenanalyseprozess umfasst nach Angaben von Kaycee Lai, CEO und Gründer von Promethium, sieben mühsame Schritte: Daten entdecken, Daten verschieben, Daten aufbereiten, SQL-Anweisungen erstellen, Daten abfragen, Daten visualisieren und Daten verwalten.

Fragen beantworten, bevor man Fragen stellt

Das Start-up stellt den klassischen Analyseprozess auf den Kopf, indem es mit den Fragen an die Daten beginnt. „Ein Analyst beantwortet mit Promethium, im Gegensatz zu klassischen Tools, bei denen dies drei bis vier Monate dauert, eine Frage in drei Minuten“, sagt Lai.

Das Data Navigation System (DNS), wie die Anwendung von Promethium genannt wird, schlägt hierfür Fragen vor, die die Datenanalysten wahrscheinlich haben. Die für die Beantwortung der Fragen relevanten Daten werden automatisch mit den zur Verfügung gestellten Datenquellen verknüpft. Die Anfrage wird anschließend gestellt und validiert. Alle zuvor manuell abgearbeiteten Aufgaben, zum Beispiel Quellensuche und Modellerstellung, laufen automatisch ab.

Abbildung 1: Kaycee Lai, CEO von Promethium, möchte mit seiner Lösung den Business-Intelligence- und Analyseprozess verkürzen.
Abbildung 1: Kaycee Lai, CEO von Promethium, möchte mit seiner Lösung den Business-Intelligence- und Analyseprozess verkürzen.

Promethium bietet außerdem Erklärungen zu den Abfragen und zeigt, warum die Lösung die angezeigten Daten aus einer Tabelle der Quelldatenbanken ausgewählt hat. Die Analysezeit soll sich dadurch drastisch verkürzen.

Die Plattform vereint maschinelle mit menschlicher Intelligenz: „Die Menschen können bei jedem Schritt mit den Antworten, die sie erhalten, nicht einverstanden sein. Dies ist keine Blackbox und man kann sein Wissen proaktiv einbringen“, erläutert Lai. „Anwender verstehen dadurch vor allem die Struktur des Ergebnisses und können mit dem Modell spielen, um die gewünschte Antwort zu erhalten.“

Promethium arbeitet mit verschiedenen Partnern zusammen, um die Integration seiner Lösung zu unterstützen, darunter Oracle (Data Sourcing), Informatica (Data Lineage), AWS und Microsoft Azure (Cloud-Plattform), Starburst (Datenvirtualisierung) und Tableau (Datenvisualisierung).

„Diese Unternehmen richten sich nicht unbedingt an Geschäftsleute, sondern an Datenspezialisten. Wir arbeiten daher mit diesen Unternehmen zusammen, um die Daten für Geschäftsleute zugänglich zu machen“, erklärt Lai.

Datennavigation mit natürlicher Sprache

Das Data Navigation System stellt Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zur Verfügung. Dies ermöglicht es Anwendern, SQL-Abfragen aus menschlichen Sprachanfragen zu generieren, was die Datenbereitstellung in den Geschäftseinheit erleichtert.

„Über die SQL-Abfragen mit natürlicher Sprache lassen sich Daten über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg zusammenstellen“, erklärt Lai die Idee dahinter. „Das System lokalisiert die Daten und zeigt, wie diese zusammengehören.“

Die Abfragen aller angebundenen Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses und Cloud-Datenquellen soll laut Lay weniger als einer Sekunde dauern. Das System identifiziert bei der Abfrage auch Datenduplikate und die Herkunft der Daten, um die Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien sicherzustellen.

Abbildung 2: Promethium unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Tools.
Abbildung 2: Promethium unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Tools.

Die Promethium-Plattform unterstützt für die Abfrage unter anderem Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, Teradata, Cloudera, Hortonworks, Snowflake, Amazon Aurora und Athena.

Das Data Navigation System stellt fünf Module bereit:

  • Data Discovery mit den Tools Smart Bot und Smart Explorer;
  • Data Modeling mit den Tools NLP Question Builder, Data Map Builder und Directions;
  • SQL Builder mit dem Tool SQL AI;
  • Data Virtualization mit dem Tool Kaleidoskop zur Überwachung und Überprüfung von SQL-Befehlen; und
  • Data Governance mit dem Tool Guardian zur Überwachung der Compliance.

Die Analytics-Plattform von Promethium ist als Software as a Service (SaaS) über die Public Cloud oder in der Virtual Private Cloud (VPC) eines Kunden verfügbar. Eine On-Premises-Version ist ebenfalls erhältlich.

Promethium stellte seine Produkte im Rahmen der IT Press Tour vor, die mehrmals im Jahr Besuche bei Start-ups und IT-Unternehmen organisiert.

Nächste Schritte

Software für das Datenmanagement aus dem Silicon Valley.

Machine Learning in Datenanalysen kann Storage-Probleme lösen.

IoT-Datenanalyse: Performance und Integration entscheidend.

Erfahren Sie mehr über Datenverwaltung

- GOOGLE-ANZEIGEN

ComputerWeekly.de

Close