Расширенная аналитика данных, предоставляемая ADB, используется для решения широкого спектра задач в различных областях, включая финансы, промышленность, автомобилестроение, правительственный сектор, энергетику, образование, розничную торговлю и многое другое.

Одной из особенностей ADB является возможность анализировать множество типов данных, использовать существующие знания SQL и обучать больше моделей за меньшее время за счет архитектуры MPP.

Кроме того, ADB предоставляет аналитику вида in-database, которая позволяет выполнять анализ данных непосредственно в БД вместо экспорта и обработки данных во внешней аналитической системе.

Arenadata DB является отличным решением для машинного обучения – изучения компьютерных алгоритмов, которые автоматически совершенствуются через опыт. Apache MADlib – это основанная на SQL и предназначенная для машинного обучения библиотека с открытым исходным кодом, которая работает в режиме in-database в ADB, как и в PostgreSQL.

Сочетание ADB и Apache MADlib помогает улучшить параллелизм, масштабируемость и прогностическую точность развертывания моделей машинного обучения. Преобразование данных и возможности техники feature engineering также доступны в MADlib для машинного обучения, включая дескриптивную и индуктивную статистику, pivoting, реконструкцию сессий по времени и кодирование/преобразование категориальных переменных.

Благодаря способности ADB обрабатывать большие объемы данных на высоких скоростях, эта СУБД становится мощным инструментом для интеллектуальных приложений, взаимодействующих на основе неограниченного количества уникальных сценариев.

Например, телекоммуникационные компании могут использовать возможности Arenadata DB AI в интеллектуальных датчиках систем IoT (Internet of Things), предназначенных для сбора и анализа данных с целью повышения операционной эффективности, безопасности и качества обслуживания.