Zu großer Aufwand, um vorhandene Datenschätze zu untersuchen?


Es gibt wichtige Erkenntnisse, aber der Aufwand, diese Datenmengen zu untersuchen, ist einfach zu groß.


Unzählige Daten an unterschiedlichsten Datenquellen werden isoliert und ohne ein smartes und kontext-basiertes Monitoring erfasst.


Die ganzheitliche Analyse von Sensordaten und Verknüpfung von Datenquellen ermöglichen eine intelligente Mustererkennung und ex-post Analyse seltener Häufigkeiten.

ODOSCOPE ist eine sehr schnelle Lösung, um jenseits von transaktionellen Analysen in aufwändigen und teuren Data Warehouse-Lösungen Datenmuster zu erkennen und die Qualität erhobener Daten zu evaluieren.

ODOSCOPE operationalisiert Daten, stellt über eine Decision Engine Handlungsempfehlungen zur Verfügung
und erlaubt manuelle und automatisierte Interventionen.


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ODOSCOPE In-Memory Data Grid als Analytics Layer auf einem Data Lake


Für Echtzeitanalysen großer Datenmengen und die schnelle Visualisierung von Daten, Datenzusammenhängen (Korrelationen) und Auffälligkeitsmustern

  • Datenvirtualisierung erlaubt die Beschleunigung und Optimierung von Prozessen
  • kein aufwändiges Setup eines Data Warehouses
  • keine langwierigen und ressourcen-intensiven ETL-Prozesse
  • sehr schnelle Systemabfragen in nur wenigen Millisekunden

ODOSCOPE als Decision Engine für kontinuierliche Stream-Daten


Für große Mengen von kontinuierlich einlaufenden Sensordaten aus unterschiedlichen Datenquellen


  • fortlaufendes Data Monitoring (quantitativ und qualitativ) und ad-hoc Alerts (präventiv und ex-post)
  • Handlungsempfehlungen über die ODOSCOPE Decision Engine in Millisekunden, manuelle und automatisierte Interventionen wie voraussehende, proaktive Wartungs-, Infrastruktur- und sonstige Entscheidungsmaßnahmen
  • Sensor- und Stream-Daten für Logistik, Energieversorgung (Smart Grid), Handel, Außenwerbung, Healthcare, Medikation, quantitative Genetik, Serverinfrastruktur, Verkehrssteuerung, Telemetrie, IoT, Maschinenparks, Autonomes Fahren, Financial Fraud Detection etc.

So funktioniert der Analytics Layer

1.

Bereitstellung/
Verknüpfungsmöglichkeit der Daten


  • Daten aus den unterschiedlichsten Datenquellen
  • Datenformate und Datenquellen wie SFTP, S3 Buckets, lokale Datenbanken, …

2.

Indizierung des Datensatzes



  • Datenvirtualisierung
  • Nutzung von 1st Party Daten
  • keine Kopien oder Duplikate, kein aufgesetztes Hosting/Storage

3.

Erstellung der Datenlandkarte im ODOSCOPE Dashboard


  • Visualisierung von Mustern, Events, Korrelationen
  • Ausführung beliebiger Analysen für einzelne Segmente und Filter oder die Gesamtheit der Daten durch Business Owner, Incident Verantwortliche, Controller oder Operator
  • Simulationen von Mustern und Interventionsmechanismen

4.

Korrelation aller Datenpunkte und
grafische Darstellung


  • Visualisierung der statistisch signifikanten Zusammenhänge (Ereignisse/Ergebnisse)
  • präzise Data Insights

So funktioniert die ODOSCOPE Decision Engine

1.

Permanenter Daten-Feed

  • fortlaufender Zugang zur Virtualisierung der Datenhistorie der Sensoren und Datenquellen
  • real-time Datenanalyse

2.

Echtzeit Live-Anfrage


  • über ODOSCOPE-Integration in die Prozesse, wenn eine Entscheidung erforderlich ist oder sein könnte
  • Peer Group-Datenabgleich

3.

Vergleich aktueller Daten und Datenhistorie in Echtzeit

  • Rückspiegelung von Ergebnissen, Erkenntnissen und Entscheidungsoptionen

4.

Entscheidung und Handlung

  • Warnungen und Handlungsempfehlungen
  • Einleitung von Maßnahmen
  • Berücksichtigung erfolgter Maßnahmen

Hybrid-Cloud – Edge-enabled – Analytics Grid für latenzkritische Anwendungen

  • intuitive, ad-hoc Analysen mit dem ODOSCOPE In-Memory Analytics Grid
  • datengetriebene Entscheidungen in Millisekunden
  • Datenvirtualisierung ohne zusätzliches Data Warehouse
  • Hybrid-Cloud-Ansatz mit kostengünstiger ODOSCOPE SaaS Lösung und Docker-basiertem on-premise Deployment
  • Edge-enabled, Edge-ready
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Über ODOSCOPE

ODOSCOPE ist führender Anbieter einer SaaS-Plattform für Situationalisierung, die kontextbasiert und datengetrieben Analysen und Echtzeitentscheidungen bereitstellt.

Die eigen-entwickelte In-Memory Data Grid Technologie wird als Analytics-as-a-Service und Decision Engine für geschwindigkeitskritische Anwendungen und Prozesse genutzt. Diese Technologien werden von Unternehmen auf News-Seiten oder zur Echtzeit-Analyse von sehr großen Datenmengen eingesetzt.

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