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R – Auf dem Weg zur Lingua Franca in der Datenanalyse

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R im Unternehmensumfeld und Zusammenspiel mit anderer Software

Die Relevanz und Reichweite von R lassen sich nicht zuletzt auch dadurch ableiten, wie sich große Anbieter positionieren. Die jüngsten Entwicklungen um R zeigen, dass nahezu alle wichtigen Player, die im Umfeld Big Data, Data Mining oder Business Intelligence unterwegs sind, R für sich entdeckt haben. Exemplarisch seien hier IBM Netezza, Oracle R Enterprise, SAP HANA, SAS oder Jaspersoft genannt.

Mit Revolution Analytics gibt es auch eine Art „Red Hat“, einen kommerziellen Entwickler und Serviceleister, für R. Revolution Analytics ist der führende Anbieter für kommerzielle Software und Services basierend auf dem Open Source Projekt R. Das Unternehmen erweitert R um Aspekte hohe Leistungsfähigkeit, Produktivität und Verfügbarkeit.

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Das Kernprodukt Revolution R Enterprise erfüllt die Anforderungen der großen Unternehmen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Biowissenschaften, Handel, Industrie und Medien an eine Software zur Datenanalyse.

R wird den Weg von Linux gehen

Die Parallelen mit Linux sind bereits jetzt unübersehbar. Gestartet als ein Projekt einer kleinen Gruppe Wissenschaftler hat sich R längst zur Lösung für unternehmenskritische Anwendungen etabliert – wenn auch vor allem in Europa noch versteckt.

Mit Hilfe von R und einigen fortschrittlichen Analysespezialisten werden bereits heute Bausparverträge gerechnet, Stahl produziert oder Getränke in der Lebensmittelindustrie wetter- und saisonabhängig abgefüllt. Und auf der diesjährigen internationalen useR-Konferenz hat ein Verteter der U.S. Food and Drug Administration dargelegt, dass R sehr wohl für klinische Studien zugelassen ist. Unter Compliance-Gesichtspunkten ist dies eine Art Ritterschlag.

Die schnell zunehmende Entwickler- und Nutzergemeinde aus den Universitäten sorgt für weitere Innovation, Verbreitung sowie qualifizierte Spezialisten. Mittel- und langfristig wird R die übergreifende Sprache – die Lingua Franca - für analytische Anwendungen und das wichtigste Hilfsmittel wenn es daran geht, aus Big Data Wissen zu entlocken und Nutzen aus den Daten zu generieren.

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