Skalieren Sie die Datenwissenschaft in Ihrem Unternehmen und handeln Sie in Echtzeit

Analysieren Sie Echtzeitdaten und automatisieren Sie Entscheidungen, um Maßnahmen auf der Grundlage von Informationen abzuleiten

Ermöglichen Sie schnellere Innovation und sichern Sie sich wichtige Wettbewerbsvorteile - mit Data Science und Streaming Analytics. Algorithmen sind nur ein Teil von Advanced Analytics . Ein durchgängiger Analytics-Lebenszyklus ist enorm wichtig, um heute erfolgreich zu sein. Dafür müssen Unternehmen in der Lage sein, innerhalb eines vollständig auditier- und steuerbaren Frameworks auf Modelle zuzugreifen, diese aufzubereiten, zu visualisieren, zu modellieren, zu implementieren, zu bewerten, zu überwachen und neu zu trainieren. Um sich von der Konkurrenz abzuheben, muss Ihr Unternehmen hochvolumige, gestreamte Daten direkt in Ihren Geschäftssystemen auswerten.

  • TIBCO ist Leader im Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms 2020

Vorteile

Vereinfachen, zusammenarbeiten und mehr erreichen

Big Data-Technologien sind sehr komplex. Durch die Vereinfachung des durchgängigen Analytics-Lebenszyklus innerhalb von Big Data-Ökosystemen wie Spark und Hadoop können Sie Data Science-Methoden im großen Stil anwenden. Die Zusammenarbeit von datenwissenschaftlichen, branchenspezifischen und IT-Teams bei großen Daten- und anderen fortschrittlichen Analyseprojekten steigert die Effizienz und Produktivität des gesamten Unternehmens.

Anomalien identifizieren und Maßnahmen einleiten

Indem Sie große Mengen an Streaming-Daten am Netzwerkrand und direkt in den Unternehmenssystemen analysieren, können Sie Anomalien identifizieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen direkt an den betroffenen Stellen einleiten. Angesichts der ständig zunehmenden Datenmengen ist es wichtig, Daten zu analysieren, zu filtern, zusammenzuführen und Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Dies verringert die Notwendigkeit, sämtliche gesammelten Daten zu bewegen und zu speichern.

Operationalisierung, Monitoring, Verwaltung, Vertrauen

Viele Organisationen haben Schwierigkeiten mit der Operationalisierung von Analysen. Indem Sie Analytics-Modelle trainieren, aktualisieren und neue Modelle automatisch am Netzwerkrand oder direkt innerhalb von Unternehmenssystemen implementieren, erzielen Sie leicht verständliche, vertrauenswürdige Ergebnisse, auf deren Grundlage Sie handeln können. Dies ist insbesondere angesichts permanenter Datenveränderungen und sich verschlechternden Modellen relevant.

Customer: University of Iowa Hospitals and Clinics

Nutzen Sie wertvolle Erkenntnisse für fundierte Handlungen

Dank der vollständigen Transparenz aller Daten an jedem beliebigen Ort kann Ihr Unternehmen mit unseren hochentwickelten Analysefunktionen die besten Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Einsichten und Informationen treffen. Verbessern Sie die Geschäftsergebnisse, indem Sie Analysen in Unternehmensprozesse integrieren und Entscheidungen automatisieren. Durch eine Lösung mit integriertem kontinuierlichem Feedback können Sie und Ihre Organisation sich ständig verbessern, Prozesse verfeinern und wertvolle Erkenntnisse aufbauen.

Schnellere und einfachere Analysen

Accelerators sind wiederverwendbare Templates für Geschäftsanwendungen, die zur Lösung spezifischer Unternehmensprobleme konzipiert wurden. Von IoT-Drilling und vernetzten Fahrzeugen bis hin zu Bestands- und Risikomanagement in Echtzeit – mit unseren Analytics-Accelerators können Sie Herausforderungen und Probleme effektiv lösen. Dabei handelt es sich um erweiterbare und wiederverwendbare Designmuster und Referenzarchitekturen, die in der TIBCO-Community umfassend dokumentiert und frei verfügbar sind.

Schnell und richtig reagieren

Reagieren Sie im Bruchteil einer Sekunde auf Ereignisse und stellen Sie sicher, dass die richtigen Personen zur richtigen Zeit die richtigen Maßnahmen einleiten, um Probleme schnell korrigieren zu können. Nutzen Sie Microservices für Edge-Scoring und moderne serverlose Anwendungen mit einem extrem kleinen Footprint auf Basis von Open-Source-Technologien.

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