Espresso ist ein intuitiver und leicht zu implementierender BI-Beschleuniger. Er besteht aus unserer zukunftsweisenden Analytics-Database und lässt sich mit Data Virtuality verknüpfen – einem Tool, das User dabei unterstützt, Ihre Daten in Exasol zu laden. Auf diese Weise können Nutzer ihre BI-Daten einfach replizieren und mit Espresso verbinden – statt mit ihrem bestehenden Datenmanagementsystem. Auch zusätzliche Datenquellen können in wenigen Klicks mit eingebunden werden. Auf diese Weise baut Espresso einen persistenten Datencache mit allen relevanten Daten auf. Praktisch: Dank des optionalen, KI-gestützten Add-Ons Veezoo wird es für Nutzer noch leichter, Daten abzufragen. Das funktioniert so: Sprechen oder geben Sie eine Frage in einfacher, natürlicher Alltagssprache ein und schon kommt die Antwort – genau wie bei ChatGPT!

Espresso wird als Acceleration Layer zwischen bestehende Datenquellen wie Core DWH, Datalake oder Datalakehouse sowie das BI-Frontend geschaltet. Das Data Virtuality Tool managt Vielfalt und Korrektheit der Daten ganz ohne komplexe ELT-Prozesse, während der schnelle Exasol-Cache für die Geschwindigkeit sorgt.

Es ist ganz leicht! Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf, um eine kostenlose Demo anzufordern, und Sie können es selbst in Aktion sehen. Unser Team wird Sie durch jeden Schritt führen, und Sie werden bald sehen können, wie Espresso nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integriert wird, um wichtige Erkenntnisse basierend auf Ihren Daten und Abfragen zu liefern.

Wenn Ihre Organisation mit ihrem BI-Reporting hadert und Berichte oft zu lange dauern.
Wenn Sie neue Use Cases und Anforderungen der Business-Bereiche einfach nicht liefern können.
Wenn Sie sich mit Standardberichten begnügen müssen, statt tiefgehenden Insights durch ad-hoc Datenexploration zu generieren.
Wenn Ihre Dateninfrastruktur zu schlecht performt aufgrund zu vieler Nutzer, Dashboards oder Datenvolumina.

Sie können die Verbesserung durch Espresso sofort spüren. Einfach Ihre wichtigsten Datensätze in Espresso laden und Ihren BI-Bericht darauf umstellen. Sie werden sehen: Der Performance-Boost durch den In-Memory Cache Layer ist sofort erkennbar.

Doch Sie erhalten nicht nur bessere Insights – Sie können auch Kosten sparen:

• Vermeiden Sie teure Upgrades Ihrer bestehenden Systeme
• Entlasten Sie bestehende Systeme, die auf einem verbrauchsbasierten Bezahlmodell aufbauen
• Profitieren Sie davon, dass bessere Entscheidungen schneller gefällt werden - schließlich können mehr Mitglieder Ihres Teams jetzt mehr Fragen stellen und Geschäftsprozesse positiv beeinflussen
• Geben Sie Ihren Administratoren mehr Zeit, sich mit Themen zu befassen, die Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren, anstatt die Datenbank zu optimieren (siehe Forrester TEI). Denn Exasol optimiert sich selbst!

Das Exasol AI Lab ist ein vorkonfigurierter Container, der es Data Scientists ermöglicht, Exasol für typische Data Science/AI-bezogene Aufgaben zu nutzen, wie das Laden von Daten, die Datenaufbereitung, das Modelltraining, die Modelloptimierung und die Modellbereitstellung. Die Kernkomponente des AI Labs ist die in der Data-Science-Gemeinschaft äußerst beliebt Jupyter-Notebook-Umgebung, und das AI Lab enthält Exasol-Pakete, -Erweiterungen und -Routinen, die die Konfiguration und Einrichtung der Datenbank für AI/ML-Anwendungsfälle vereinfachen. Um den Nutzern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen, bietet das AI Lab Beispiel-Notebooks, die klassische ML-Anwendungsfälle (z. B. Scikit-Learn) zeigen. Hier wird z.B. erläutert, wie Sie Exasol in AWS Sagemaker integrieren oder die Transformers-Erweiterung nutzen können, um Modelle aus Huggingface direkt in Exasol zu verwenden. Das Exasol AI Lab basiert auf Open-Source-Technologien, kann kostenlos genutzt und als Docker-Container von Docker Hub heruntergeladen werden. Zusätzlich können Amazon Machine Image und andere virtuelle Maschinen-Images wie VMDK von Exasols GitHub-Repository heruntergeladen werden: https://github.com/exasol/ai-lab.

Espresso integriert nativ TurinTech – so können Nutzer das volle Potenzial ihres Codes und ihrer Daten mit GenAI erschließen. Data Scientists wird es so ermöglicht, ihre Machine-Learning-Modelle oder LLMs zu optimieren, um direkt in Produktion zu gehen und teure Infrastrukturkosten zu vermeiden. Im Vergleich zu den Standard-Data-Science-Tools können Benutzer den resultierenden Modellcode extrahieren und erhalten so maximale Kontrolle und Transparenz im KI-Workflow. Durch die Anwendung von autoML-Techniken sind Unternehmen in der Lage, Best Practices anzuwenden, Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit und ihres Ressourcenverbrauchs abzustimmen und so sicherzustellen, dass sie auditierbar und für regulatorische Einschränkungen zertifiziert sind.