Fast Data Analytics.

Mithilfe von Fast Data Analytics fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen. Erfahren Sie mehr über Möglichkeiten der Echtzeitdatenverarbeitung.

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Fast Data Analytics.

Fundierte Entscheidungs-unterstützung in Echtzeit.

Die Anforderungen der Unternehmen an Daten (z.B. für Predictive Maintenance) und die daraus abgeleiteten Entscheidungsgrundlagen und Vorhersagen steigen stetig und beeinflussen den Geschäftserfolg maßgeblich. Wir sind heute in der Lage, nahezu alle Daten in ihren vielfältigen Formaten zu integrieren, zu analysieren und zu interpretieren. Doch nur wer in der Lage ist, dies auch in Echtzeit zu tun, kann rechtzeitig fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, zeitkritische Services anbieten und echte Mehrwerte für sein Business generieren.

Gerade im IoT-Umfeld, in dem enorm viele Echtzeitdaten produziert und idealerweise direkt aktiv ausgewertet werden, ist der Einsatz von Fast Data Analytics-Plattformen unumgänglich. Durch individuelle Use Cases profitieren heute zahlreiche Branchen von Realtime-Streaming. So muss beispielsweise für die aktive Steuerung und Überwachung von Maschinen auf Basis von Sensordaten eine Realtime-Datenintegration sichergestellt werden. In der Finanz- und Versicherungsbranche hingegen können wiederum Bonitäts- und Plausibilitätsprüfungen bei Onlineanträgen durch ein Realtime-Scoring realisiert werden. Mit Hilfe von Streaming Analytics und Echtzeit-Dashboards werden so weitere konkrete Mehrwerte für das Business geschaffen. Gleichzeitig dürfen natürlich die Ansprüche an Security und Data-Governance nicht unter der Echtzeitverarbeitung leiden.

Fast Data Analytics – mehr Geschwindigkeit = höherer Nutzen?

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Fachliche und technische Anforderungen an eine Fast-Data-Plattform.

Die Anforderungen an eine nutzenstiftende Fast Data Analytics-Plattform sind vielfältig. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten fachlichen und technischen Aspekte heraus, die wir gemeinsam mit Ihnen diskutieren und konkretisieren.

Fast_Data

Fachliche Anforderungen:

  • Integration und Verarbeitung der Daten in Echtzeit
  • Entgegennehmen von Echtzeitdaten (Streaming Hub)
  • Generische Integration von Quellen (MTGen)
  • Bereitstellen der Daten in Echtzeit-Dashboards
  • Förderung der Kollaboration
  • Schaffung von Schnittstellen
  • Anwendung von „industrialisierten“ Data Science-Modellen auf die gestreamten Daten in Echtzeit (z. B. für Prognosen)
  • Echtzeitvorhersagen im Kontext Data Science (Analytics Hub)
  • Einfacher Zugriff auf Datenbasis

Technische Anforderungen:

  • Entstehung der Plattform in der Cloud oder On-Premise
  • Bereitstellung der Plattform als Infrastructure-as-a Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) oder Software-as-a-Service (Saas)
  • Welche Datenmengen müssen integriert werden?