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ÜBERSICHT

Past is prelude. Historical data provides signals that indicate what may happen in the future. By understanding signals coming from machines and sensors, server logs and other new data sources, organizations can use Hortonworks big data predictive analytics to predict future events and become more proactive.

Hadoop captures, stores and processes the large volumes of data streaming from connected devices and sensors that measure your business. A combination of Hadoop predictive analytics with a variety of data science and iterative machine-learning techniques can make confident real-time recommendations that reduce costs, improve safety, and inform investments.

PROGNOSEANALYSEN ERÖFFNEN NEUE NUTZUNGSMÖGLICHKEITEN

PRÄVENTIVE WARTUNG

Sensor data rapidly streams into companies and quickly grows to terabytes. Use HDP® Hadoop predictive analytics capabilities to predict when a piece of equipment may fail and then fix it before it breaks. A leading oilfield services company uses HDP to collect and analyze huge volumes of sensor data to anticipate equipment issues and perform maintenance before pumps break and jeopardize production.

Öl- & Gassektor nutzt Hadoop

RESSOURCENOPTIMIERUNG

Durch die Analyse der Ressourcennutzung und die Anpassung an sich ändernde Bedingungen können Unternehmen das Optimum aus ihren begrenzten Quellen herausholen. HDP kombiniert alle Daten und die Verarbeitungs-Engines, die benötigt werden, um Ressourcenanforderungen zu modellieren und in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen. Einer der größten Energieversorger der Welt nutzt HDP, um ein hohes Volumen an Smart-Meter-Daten zu erfassen und genauere Analysen zum prognostizierten Verbrauch durchzuführen. So lässt sich die Produktion an die Nachfrage anpassen, wodurch überschüssige Stromerzeugung vermieden und gleichzeitig die ausreichende Deckung des Strombedarfs gewährleistet wird.

Hersteller nutzen Hadoop »

VERHALTENSDATEN

Durch die Ermittlung historischer Muster gekoppelt mit der Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Sie sofort sehen, wo und wie Sie aktiv werden müssen, bevor es zu spät ist. Sie können Vorhersagen zu wahrscheinlichen Folgen treffen und Maßnahmen ergreifen, mit denen sich positive Ergebnisse maximieren (oder negative Ergebnisse minimieren) lassen. UC Irvine Health nutzt HDP, um die Wahrscheinlichkeit der Neuaufnahme im Krankenhaus vorherzusagen und proaktiv einzugreifen. Patienten mit kongestiver Herzinsuffizienz neigen zu Flüssigkeitsansammlungen im Körper, wodurch sie an Gewicht zunehmen. UCIH entlässt diese Herzpatienten mit einer Waage und der Anweisung, sich einmal täglich zu wiegen. Diese Gewichtsdaten werden drahtlos an Hadoop übertragen, wo ein Algorithmus ermittelt, welche Gewichtsänderungen auf ein Risiko der Wiedereinweisung hindeuten. Außerdem informiert das System die Ärzte über diese Fälle.

Fallstudie: UCIH »

ANWENDUNGSFÄLLE FÜR PROGNOSEANALYSEN

ANWENDUNGSFALL 1
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ANALYSE VON MASCHINEN- UND SENSORDATEN

Machines know things. Sensors stream low-cost, always-on data. Hadoop makes it easier for you to store and refine that data and identify meaningful patterns, providing you with the insight to make proactive business decisions using big data predictive analytics. See how Hadoop can be used to analyze heating, ventilation and air conditioning data to maintain ideal office temperatures and minimize expenses

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