Blogg

Houston Analytics Accelerator – ett genombrott i SPSS-Teradatas laddningsmetoder

I arbetslivet – liksom i livet överlag – finns det saker som påfrestande, men som man bara måste uthärda. Eller måste man?? Ett sådant obligatoriskt arbetsskede som ofta belastar analytikerns vardag, en verklig tidsbov, är laddningen av data i databasen, till exempel på plattformen Teradata Aster. I praktiken har det funnits två alternativ:

Om analytikerns tidsbovsallergi ligger på en acceptabel nivå, kan modellen SPSS + ODBC vara ett fungerande val, ett lätt men långsamt sätt att ladda data på Aster. Modellen fungerar alltså bra i nattkörningar, men inte heller det räcker alltid.

Ett annat alternativ är att välja ett snabbt, men till svårighetsgraden mer utmanande sätt: NCluster Loader sparar mycket tid, men kräver fler arbetsskeden och specialkunnande, i de flesta fall är det mer personavhängigt. Risker lurar alltså även i snabbheten.

En snabb och enkel laddning från IBM SPSS Modeler till Teradata Aster

Numera behöver man inte längre välja mellan snabbhet och lätthet. För det nervpåfrestande tredje skedet har Houston Analytics utvecklat en tredje lösning som är både snabb och lätt: Accelerator. Det är ett verktyg som tillsammans med SPSS och NCluster bildar en helhet som sätter krokben för såväl långsamheten hos SPSS+ODBC-modellen som utmaningen hos NCluster Loader. Enligt utvecklingsteamet är det så lätt att använda Accelerator att vem som helst kan ladda data.

Accelerator löser de tidsutmaningar som dataladdningarna på plattformen Teradata Aster medför i analytikerns vardag. Fint bl.a. för dem som våndas med laddningstiderna i IoT-världen. Laddningstiderna minskar dramatiskt. Med Accelerator reduceras laddningstiden för till exempel 1 000 000 rader från ett dygn till fem sekunder.

Man behöver inte längre fylla simbassängen med litermått eller gräva fram vattenpumpen längst inne i garaget, då vattenslangen är uppfunnen. Samma analogi kan nu tas i bruk i datavärlden.

Ville Laitinen, CTO Houston Analytics