Zertifizierung bestanden

Sinequa passt zur MapR Converged Data Platform

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Sinequa ist für den Einsatz auf der MapR Converged Data Platform zertifiziert.
Sinequa ist für den Einsatz auf der MapR Converged Data Platform zertifiziert. (Bild: Sinequa)

Die Big-Data-Such- und Analyse-Software Sinequa ist nun für den Einsatz im Zusammenspiel mit der MapR Converged Data Platform zertifziert. Durch die Kombination sollen sich direkt umsetzbare Erkenntnisse aus in Hadoop gespeicherten Big-Data-Beständen erzielen lassen.

Die vereinten Such- und Analysemöglichkeiten von Sinequa und MapR ermöglichen den Zugang zu strukturierten und unstrukturierten Informationen in Big-Data-Umgebungen. Da die Integration bidirektional erfolgt ist, lassen sich Spark-MLlib- und Spark-GraphX-Bibliotheken für die Anreicherung des Sinequa Logical Data Warehouse durch Clustering, Klassifikation und Empfehlungen nutzen. „Die Analysestärke der Sinequa-Plattform ermöglicht MapR-Nutzern eine 360-Grad-Sicht zu spezifischen Themen, erzeugt aus in Hadoop gespeicherten Big-Data-Beständen. Mit ihren über 150 Konnektoren, Natural Language Processing und Semantik für 21 Sprachen hilft sie MapR-Anwendern, in Echtzeit Einsichten aus ihren Daten zu gewinnen und auf dieser Basis bessere Geschäftsentscheidungen treffen“, verdeutlicht Xavier Pornain, Vice President Sales & Alliances von Sinequa.

Sichere Interoperabilität

Sinquea setzt auf fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache in Verbindung mit der Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten sowie deren Indizierung. Auf diese Weise lassen sich komplexe Big-Data-Projekte, schnelle und tiefgehende Inhaltsanalysen sowie eine agile Entwicklungsumgebung für Search Based Applications umsetzen. „Die Zertifizierung bestätigt, dass die Sinequa-Plattform alle Interoperabilitätstests bestanden hat und in Produktionsumgebungen mit MapR eingesetzt werden kann“, erklärt Xavier Guerin, Vice President EMEA Business Development, Partner & Allianzen von MapR. „Unternehmen erhalten damit Echtzeit-Einblicke und umsetzbare Informationen und generieren größeren Wert aus ihren Big Data-Implementierungen“, ergänzt er.

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