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Business Intelligence und Analytics aus Big Data
für den öffentlichen Sektor und Behörden

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Die Arizona State University nutzt HDP® für innovative Forschungsprojekte

Die Arizona State University (ASU) ist die größte Universität der USA und wurde vom U.S. News & World Report zur „innovativsten Bildungseinrichtung Amerikas 2016“ gekürt. Im Rahmen der „Complex Adaptive Systems Initiative“ (oder CASI) hat die ASU einen genomischen Data Lake mit Petabytes genetischer Daten von Hunderten Einzelpersonen angelegt. So lässt sich besser erforschen, inwiefern sich jede einzelne Variation im Genom auf die Expression eines Krebsgens auswirken kann, wodurch wichtige Kenntnisse über potenziell lebensrettende Behandlungen erlangt werden.

Die Vorteile von Daten für den öffentlichen Sektor

Unternehmen im öffentlichen Sektor stehen vor der Herausforderung, Erkenntnisse für die Praxis aus Daten in zahlreichen Formaten aus vielen verschiedenen Quellen zu ziehen. Ihre Ressourcen- und Budgetbeschränkungen erschweren die Aufgabe zusätzlich. Mit der Hortonworks Connected-Data-Plattform können unsere Kunden aus ihren gesamten Daten zu einem tragbaren Preis Wettbewerbsvorteile erschließen.

Anwendungsfälle

Verwendung von Maschinen- und Sensordaten zur proaktiven Verwaltung öffentlicher Infrastrukturen

Metro Transit of St. Louis (MTL) betreibt das öffentliche Nahverkehrsnetz in der Metropolregion St. Louis. Die Hortonworks Data Platform hilft MTL dabei, seine Mission zu erfüllen, indem IoT-Daten aus den Smart-Bussen der Stadt gespeichert und analysiert werden. Dadurch konnte der Nahverkehrsbetreiber die durchschnittlichen Kosten der Busse pro gefahrene Meile von $0,92 auf $0,43 reduzieren – und das bei gleichzeitiger Verdopplung der jährlich zurückgelegten Meilen pro Bus. Hortonworks hat die MTL-Lösung in Zusammenarbeit mit LHP Telematics bereitgestellt, einem Branchenführer in der Entwicklung von individuellen Telematics-Lösungen, die in vernetzten Fahrzeugen installiert werden. Besagte Fahrzeuge kommen vor allem in der Schwerlastindustrie, im Transportwesen, im Dienstleistungsbereich und im Baubetrieb zum Einsatz. Die kombinierte Lösung sorgt dafür, dass das Busangebot von MTL viel zuverlässiger ist: die mittlere störungsfreie Zeit für städtische Busse konnte um das Fünffache von viertausend auf zwanzigtausend Meilen verbessert werden.

Zu den Kunden der Connected-Data-Plattformen von Hortonworks gehört zudem ein Verteidigungsministerium, welches mithilfe jener Plattformen Analysen und Präventivwartungen an seiner Flugzeugflotte durchführen kann. Dank HDP und HDF erhält der Kunde die Möglichkeit, relevante Vorhersageanalysen und verwertbare Informationen aus seinen Plattformen zu generieren. Zu den daraus hervorgehenden Ergebnissen gehören neben niedrigeren Gesamtbetriebskosten spürbare Verbesserungen im Lebenszyklus-Management, in der Betriebsbereitschaft, in der Sicherheit der Piloten sowie in der Angebotssteuerung.


Data-Warehouse-Optimierung in Unternehmen

Die Datenarchitekturen von Unternehmen umfassen heute standardmäßig ein Enterprise Data Warehouse. Allerdings leidet die Effizienz bestehender EDW-Lösungen unter dem Umfang und der Komplexität neuer Datenströme. Ob das transformative Potenzial von Big Data ausgeschöpft wird, hängt maßgeblich davon ab, ob eine Organisation bei der Verarbeitung dieser komplexen Daten richtig vorgeht und dabei Daten verschiedener Art und aus unterschiedlichen Datenquellen – aus sozialen Netzwerken, dem Internet, dem iOT und mehr – verwendet. Die Integration dieser neuen Datenquellen in bestehende EDW-Systeme ist oftmals kostspielig und weist eine große Komplexität auf.

Die Lösung „Data-Warehouse-Optimierung in Unternehmen“ von Hortonworks ist die einzige schlüsselfertige, auf Hadoop basierende Business-Intelligence-Lösung (BI-Lösung) der Branche. Die EDW-Optimierungs-Lösung wird von der Hortonworks Data Platform (HDP®) gemeinsam mit Technologien unserer Partner Syncsort und AtScale bereitgestellt. Mithilfe der EDW-Optimierungs-Lösung können Nutzer aus dem öffentlichen Sektor den Wert ihrer bereits existierenden EDW-Investitionen steigern. Gleichzeitig hilft sie ihnen dabei, die mit der Einführung einer neuen Lösung in vorhandene Infrastrukturen einhergehenden Herausforderungen zu bewältigen und Risiken und Kosten so gering wie möglich zu halten.

Die Lösung kann in kurzer Zeit implementiert werden, lässt schnelle Business-Intelligence mit Hadoop Wirklichkeit werden und reduziert Kosten, indem weniger wichtige Workloads aus dem EDW entfernt werden und kosteneffiziente Archivierungen in Hadoop vorgenommen werden.


Gesundheitsversorgung an Universitäten

Das Gesundheitswesen steht heute vor schwierigen Herausforderungen und Entscheidungen. Forscher, Klinikärzte und Verwaltunsgmitarbeiter müssen wichtige Entscheidungen treffen – und das oftmals ohne ausreichende Daten. Hortonworks bietet Connected-Data-Plattformen (basierend auf Apache™ Hadoop® und Apache NiFi) an, um Daten aus dem Gesundheitswesen besser verfügbar und nutzbar zu machen.

Durch die Zusammenarbeit mit Hortonworks erhalten Forscher Zugriff auf Genomdaten, mithilfe derer neue Krebstherapien entwickelt werden können. Ärzte können Vitalfunktionen von Patienten und Sensordaten in Echtzeit kontrollieren, Krankenhäuser ihre Wiederaufnahmequoten reduzieren und Universitäten wird die zeitlich unbegrenzte Speicherung medizinischer Forschungsdaten ermöglicht.


Vermeidung von Betrug und Ausschuss

Das explosionsartige Datenwachstum hat die Komplexität der Arbeit von Regierungsbehörden weiter erhöht: Neben der effizienten Erfüllung ihrer eigentlichen Aufgaben müssen sich Behörden zunehmend der Aufdeckung von Betrug, Ausschuss und Missbrauch widmen. Eine staatliche Behörde mit zahlreichen Leistungsempfängern entschied sich deshalb für Apache Hadoop und Hortonworks Data Platform, um betrügerische Leistungsforderungen aufzudecken. Infolge der Implementierung konnte der ETL-Prozess von 9 Stunden auf 1 Stunde reduziert werden. Dies erlaubte es der Behörde, neue Datenmodelle zu betrügerischen, verschwenderischen oder missbräuchlichen Aktivitäten zu erstellen. Nachdem sich die Effizienz ihres ETL-Prozesses maßgeblich gesteigert hatte, konnte die Behörde ihre gewonnene Verarbeitungszeit und ihre Ressourcen so nutzen, dass sich die täglich verarbeitete Datenmenge um ein Dreifaches erhöhte. Da Hadoop bei der Verarbeitung von Daten die Read- und nicht die klassische Load-Methode verwendet, möchte die Behörde nun auch weitere historische sowie kontextuelle Daten (etwa Social-Media-Beiträge und sonstige Online-Inhalte) analysieren. So können betrügerische, verschwenderische oder missbräuchliche Aktivitäten leichter identifiziert werden.

Intelligente Städte

Mit der anhaltenden Tendenz zu einer vernetzten Welt begegnen wir großen Schwierigkeiten – und noch größeren Chancen. Stadt-, Kommunal- und Landesverwaltungen stehen vor der gewaltigen Herausforderung, eine für vernetzte Technologien konzipierte Infrastruktur in einer „Internet of Anything“-Umgebung zu errichten und zu verwalten. Diese vernetzten Geräte (Sensoren, Smart Meter, medizinische Geräte, Geräte der Verkehrstelematik, Sensoren im Flottenmanagement, Geräte im Notrufsystem, etc.) generieren große Mengen an Daten, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen, damit die wertvollen Erkenntnisse und nützlichen Informationen zeitnah verfügbar werden. Zudem können durch die Speicherung und den Zugriff auf diese Daten historische Erkenntnisse gewonnen und Prognoseanalysen erstellt werden.

Mithilfe der Connected-Data-Plattformen von Hortonworks wird es Organisationen im öffentlichen Sektor ermöglicht, eine moderne, für Unternehmen geeignete Data-Analytics-Plattform aufzubauen, die zudem hochskalierbar und mandatfähig ist. Unter Verwendung von Hortonworks Data Flow (HDF) werden Daten verschiedener Sensoren und Geräte gesammelt, zusammengefügt, korreliert, in Echtzeit verarbeitet und zielgerichtet mit der Ausführung einer gewünschten Aufgabe betraut. Diese Daten werden daraufhin in der Hortonworks Data Platform (HDP) gespeichert. Hier lassen sich Datenvolumen auf Petabyteebene mithilfe von Standard-Hardware speichern und verarbeiten – und das zu weitaus geringeren Kosten als bei traditionellen Systemen. Bei steigender Datennachfrage können zusätzliche Knoten problemlos zu einem Cluster hinzugefügt werden.

Einzelansicht einer Ressource

Ganz egal ob Soldat, Student oder Militärflugzeug – Kunden im öffentlichen Sektor fühlen sich von den Daten aus unterschiedlichen Quellen und in verschiedenen Formaten, die oftmals in isolierten Architekturen gespeichert werden und die für eine Ansicht der Daten auf einzigartige Anwendungen und/oder komplexe Übersetzungen angewiesen sind, oftmals überfordert. Die Korrelation der Daten in diesen Umgebungen ist sowohl kompliziert als auch kostspielig und nur in den wenigsten Fällen verfügen diese Systeme über eine Möglichkeit der Kommunikation.

Mithilfe der Connected-Data-Plattform von Hortonworks können Kunden im öffentlichen Sektor eine Analytics-Data-Plattform erstellen, die sowohl die Einzelansicht von Data in Motion als auch von Data at Rest ermöglicht. Echtzeitdaten aus Sensoren oder anderen Quellen (beispielsweise Social Media) werden unter Verwendung von Hortonworks Data Flow (HDF) gesammelt, logisch korreliert und miteinander verknüpft. Sobald diese Daten gesammelt und korreliert sind, werden sie in der Hortonworks Data Platform (HDP) gespeichert. Hier werden die unveränderten Daten zeitlich unbegrenzt gespeichert und können für zukünftige historische Analysen und andere erweiterte Analysen verwendet werden.

Die Einzelansicht der Ressource wird durch die sogenannte „Entity Resolution“ implementiert und aktiviert. In diesem Prozess werden unterschiedliche, mit der Ressource in Verbindung stehende Datenstücke miteinander verknüpft. Dies geschieht unter Verwendung von Attributen, die einzigartig für die jeweilige Ressource sind; wie beispielsweise eine Seriennummer, ein Kennzeichen, ein Studentenausweis oder eine Sozialversicherungsnummer.

Fallstudien unserer Kunden

Arizona State University
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Arizona State University

Die Arizona State University (ASU) ist von der Anzahl der eingeschriebenen Studenten (83.000) und Fakultätsmitgliedern (3.300) her die größte öffentliche Universität der USA. Die vom Universitätsausschuss im Jahr 2014 genehmigte Satzung basiert auf dem Modell „New American University“, das von Michael M. Crow, dem Präsidenten der ASU, entwickelt wurde. Es definiert die ASU als „eine umfassende ...

UNOS
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UNOS

The United Network for Organ Sharing (UNOS) is the private, non-profit organization managing the United States organ transplant system. UNOS brings together hundreds of hospitals, transplant centers, organ procurement professionals, and thousands of volunteers. The mission of UNOS is to advance organ availability and transplantation by uniting and supporting communities for the benefit of patients…

Die MITRE Corporation transformiert den Luftverkehr
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Die MITRE Corporation transformiert den Luftverkehr

Die MITRE Corporation® ist ein nicht gewinnorientiertes Unternehmen, das mehrere staatlich geförderte Forschungs- und Entwicklungszentren (FFRDCs) betreibt. Eines dieser FFRDC ist das Center for Advanced Aviation System Development (CAASD), das dem öffentlichen Interesse durch Förderung der Sicherheit, des Schutzes, der Effektivität und der Effizienz der Luft- und Raumfahrt in den Vereinigten Staaten und weltweit dient. Änderungen des ...

Metro Transit – St. Louis
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Metro Transit – St. Louis

Metro Transit of St. Louis (MTL) betreibt das öffentliche Nahverkehrsnetz in der Metropolregion St. Louis. Das Unternehmen beschreibt seine Mission als „Erfüllung der Verkehrsbedürfnisse der Region durch Bereitstellung sicherer, zuverlässiger, zugänglicher und kundenorientierter Dienstleistungen auf finanziell verantwortungsvolle Weise.“ Die Bewältigung der Herausforderung, einen sicheren und zuverlässigen Nahverkehr bereitzustellen, um die Sicherheit der …

UC Irvine Health
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UC Irvine Health

UC Irvine Health vertraut auf Hadoop und die Hortonworks Data Platform, um den Klinikbetrieb und die wissenschaftliche Forschung an der medizinischen Fakultät zu verbessern. Das Team entwickelt derzeit einen quantifizierten medizinischen Ablauf, der die Anzahl der Wiederaufnahmen reduziert, neue Forschungsprojekte schneller realisierbar macht und die medizinischen Daten von Patienten auf Minutenbasis verfolgt. Eine Hadoop-Plattform für zwei unterschiedliche ...