Der Trend zu Big Data geht auch an Syncsort und ihrer Datenintegrationslösung »DMExpress« nicht spurlos vorbei. Um für diesen Trend gewappnet zu sein, wurde nun Dmexpress für die Hortonworks-Data-Platform (HDP) zertifiziert. Darüber hinaus ist Syncsort offizielles Mitglied im »Hortonworks Technology Partner Program«. HDP basiert auf dem Apache-Framework Hadopp und empfiehlt sich als eine hochgradig skalierbare Open-Source-Plattform für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenvolumen.

Dmexpress wird von vielen größeren Unternehmen rund um die Welt genutzt, um die Entscheidungsfindung bei der Analyse großer Datenmengen zu beschleunigen. Dabei werden laut Syncsort auch die Betriebskosten für die dafür benötigten Data-Warehousing-Umgebungen gesenkt. Durch den Einsatz von Dmexpress zusammen mit HDP sollen die Integration und der Austausch großer Datenmengen zwischen Unternehmenssystemen und dem »Hadoop Distributed File System« (HDFS) wesentlich vereinfacht und beschleunigt werden.

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»DMExpress« mit Hadopp auf Big-Data-Kurs

»Durch die Kombination beider Lösungen können Anwender neue Informationen gewinnen und größeren Nutzen aus ihren Daten ziehen«, sagt Mitch Ferguson, Vice President of Business Development bei Hortonworks. »Die Geschwindigkeit und Effizienz, mit der Syncsort Dmexpress Daten mit Apache-Hadoop austauscht, beschleunigt nicht nur die Datenverarbeitung, sondern auch den Entscheidungsfindungsprozess bei der Anwendung von Big-Data-Lösungen. So können unsere Kunden intelligente Entscheidungen treffen und sich von ihren Mitbewerbern abheben.«

»Syncsort und Hortonworks haben ein gemeinsames Ziel: Den Einsatz und die Nutzung von Apache-Hadoop so weit wie möglich zu vereinfachen – durch eine Kombination mit bewährten Big-Data-Lösungen der Enterprise-Klasse«, sagt Mitch Seigle, Vice President, Marketing and Product Management bei Syncsort. »Mit Syncsort Dmexpress und Hortonworks Data Platform steht den Anwendern jetzt eine leistungsstarke Umgebung zur Verfügung, mit der sie den Geschäftswert ihrer Daten maximieren und die Kosten ihrer Hadoop-Implementierung minimieren können.«