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Big Data Predictive Analytics
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ÜBERSICHT

Vergangene Daten als Indikator für die Zukunft. Historische Daten geben Hinweise darauf, was in der Zukunft passieren kann. Durch die Auswertung solcher Hinweise aus Maschinen und Sensoren, Server-Logs und anderen neuen Datenquellen können Unternehmen zukünftige Events vorhersagen und proaktiver reagieren.

Hadoop erfasst, speichert und verarbeitet große Datenströme aus internetfähigen Geräten und Sensoren, mit denen sich Ihre Geschäftsabläufe messen lassen. Verschiedene, in der Datenwissenschaft und im Bereich iteratives, maschinelles Lernen eingesetzte Techniken stellen sichere Echtzeit-Empfehlungen bereit, durch die sich die Kosten reduzieren lassen, die Sicherheit verbessert wird und Investment-Entscheidungen getroffen werden können.

PROGNOSEANALYSEN ERÖFFNEN NEUE NUTZUNGSMÖGLICHKEITEN

PRÄVENTIVE WARTUNG

Sensordaten strömen im Eiltempo in Unternehmen und summieren sich schnell zu mehreren Terabytes. Nutzen Sie HDP® , um vorherzusagen, wann ein Gerät auszufallen droht, und reparieren Sie es rechtzeitig vorher. Ein führendes Unternehmen aus dem Ölsektor setzt HDP ein, um ein riesiges Volumen an Sensordaten zu erfassen und zu analysieren. So lassen sich Gerätefehler im Vorfeld erkennen und Wartungsarbeiten durchführen, bevor Pumpen kaputtgehen und die Förderung gefährdet ist.

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

Maschinen wissen sehr viel. Sensoren streamen kosteneffiziente, permanent aktive Daten. Mit Hadoop können Sie diese Daten ganz einfach speichern und aufbereiten. Damit lassen sich nützliche Muster erkennen, anhand derer Sie mithilfe von Prognoseanalysen proaktiv Unternehmensentscheidungen treffen können. Erfahren Sie, wie Sie Hadoop zur Analyse von Daten bezüglich Beheizung, Lüftung und Klimatisierung nutzen können, um im Büro stets für ideale Temperaturen zu sorgen und dabei Geld zu sparen.

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