Open Source Lösungen in Statistica integrieren

Mit Statistica können Sie eine Vielfalt von weiteren analytischen Plattformen in Ihre Analysen integrieren. Die populärsten Kandidaten zur Integration sind die Programmiersprachen R und Python. Beide stehen unter Open Source Lizenzen zur Verfügung und entwickeln sich rasant.

R-Integration

Die R-Integration ist schon viele Jahre in Statistica verfügbar und bietet Ihnen viele Einsatzmöglichkeiten:

  • Ausführen von R-Skripten direkt in Statistica und automatisches Arbeiten mit der in Statistica geöffneten Tabelle
  • Integration von R-Skripten in Statistica Visual Basic
  • Bereitstellen von R-Funktionen in Knoten im Statistica Workspace
  • Zentrales Verwalten von R basierten Analysen mit Benutzerrechten und Versionsverwaltung mit dem Statistica Server
  • Server-basiertes Ausführen von R

R können Sie also ganz unterschiedlich in Statistica nutzen: Auf dem Desktop, zentral verwaltet und ausgeführt mit dem Server als Skript und integriert in Workspace-Knoten.

R und Statistica in validierter Pharma-Umgebung

Ein Kunde aus dem Pharma-Bereich nutzt den Statistica Server und die R-Integration, um die Produktion von Medikamenten zu überwachen. Der Kunde profitiert dabei davon, dass in Statistica einfach Datenquellen verwaltet und validierte Systeme gebaut werden können. Dies kombiniert er mit den fortschrittlichen Möglichkeiten von R, um komplexe Prognosemodelle zu bauen. Mit diesem System werden viele tausend Kenngrößen verglichen und überwacht. Die Ergebnisse werden in Reports für die Fachabteilungen und Behörden zusammengefasst.

R und Statistica zu Kreditrisikoprognose

Im Finanz-Sektor setzt ein Kunde den Statistica Server und die R-Integration ein, um schnell und einfach analytische Workflows zur Kreditrisikoprognose zu erhalten. Die einfache Bedienoberfläche von Statistica sowie die Möglichkeit, mit dem Statistica Server R-Komponenten zu verwalten und zur Verfügung zu stellen, erleichtern dabei die Arbeit des Kunden. Gleichzeitig sinkt der Aufwand, um die R Komponenten zu verwalten.

Weitere Integrationsmöglichkeiten in Statistica

Python

Die R-Integration von Statistica ist eine Erfolgsgeschichte. Aber es gibt noch weitere Integrationsmöglichkeiten. Die Programmiersprache Python beispielsweise kann in Statistica Knoten genutzt und so in analytische Prozesse integriert werden. Python wird in Version 2 und 3 unterstützt und Statistica bringt auch eine eigene IronPython-Engine mit, die bei jeder Installation von Statistica enthalten ist. Python hat sich von einer eleganten Programmiersprache zu einer analytischen Plattform mit vielen Funktionen insbesondere im Bereich Deep Learning entwickelt und bietet damit eine sinnvolle Ergänzung zu Statistica.

C#

Ähnlich wie Python wird auch eine C# Integration angeboten (C# ist allerdings kein Open Source). C# ist eine insbesondere in der Anwendungsentwicklung verbreitete mächtige Programmiersprache, deren analytische Möglichkeiten allerdings nicht so umfangreich sind wie bei R und Python. Dafür bietet C# Zugriff auf die vielen .Net Bibliotheken und starke Möglichkeiten zur Interaktion mit der Windows-Umgebung.

Spark Scala

Statistica bietet eine Spark Scala Integration. Diese unterscheidet sich insofern von anderen Integrationen, als dass es sich hierbei eher um eine Fernsteuerung von Spark handelt. Andere Integrationen werden im Gegensatz dazu lokal auf dem Statistica System ausgeführt. Dies ist ein sinnvoller Ansatz, daSpark eine Umgebung ist, um Big Data Analysen auf einem Cluster auszuführen. Die Datenmengen, die dabei umgesetzt werden, sind für einzelne Computer in der Regel zu umfangreich. Deshalb lagert man die Berechnungen in einen Cluster aus. Die Integration von Spark Scala sieht bei der Bedienung genauso aus, wie die Python und C# Integration, nur werden die Berechnungen auf einem anderen System ausgeführt.