Webinar: Data Streaming & Analytics – Predictive Forecasting In Near Real-Time
Wir von QUANTO Solutions freuen uns, Ihnen unser viertes Webinar vorstellen zu dürfen. Das Thema ist Data Streaming & Analytics – Predictive forecasting in near real-time. Doch was verbirgt sich dahinter?
Konkret geht es darum, (un)strukturierte Daten aus heterogenen Quellen in (nahezu) Echtzeit mit modernen Big Data Plattformen zu verarbeiten und analysieren.
Im Zuge der unaufhaltbaren Digitalisierung ist dies besonders für Unternehmen mit einem hohen Bedarf an schneller Datenverarbeitung, effizienter Datenanalyse und flexibler Datenvisualisierung ohne Zeitverzug interessant, um sichere und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
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Unter Data Streaming versteht man grundsätzlich den kontinuierlichen Datenfluss von einer Quelle zu einem Ziel. Als Teil von Data Science können Daten über Data Streaming in (nahezu) Echtzeit verarbeitet und mithilfe von von statistischer Datenanalyse qualitativ hochwertige Prognosen erstellt werden – zum Beispiel hinsichtlich zukünftiger Umsatzdaten, basierend auf vergangen Daten und wiederkehrenden Mustern mittels Algorithmen und Machine Learning. Durch Einbezug externer Datenquellen kann die Ergebnisqualität verbessert werden. Ebenso können die Ergebnisse bei der Integration neuer Daten automatisch aktualisiert werden.
Entdecken Sie technische Möglichkeiten am Puls der Zeit, die futuristische Data Lake Strukturen ermöglichen – von einem modernen Technologie-Stack (Cloud-basiert) und Container-Technologie bis Machine Learning Frameworks und effektiven DataOps-Pipelines.
In unserem Video erfahren Sie anhand eines Datenanalyse Beispiels (Business Case) die praktischen Herausforderungen, verschiedene Methoden und Herangehensweisen zur Lösung, sowie die technische Umsetzung hinsichtlich Architektur und deren Implementierung.
Konkret lernen Sie die Analysemethoden Time Series Analyse (Zeitreihen Analyse) und die Sentiment Analyse (Textanalyse mittels Machine Learning Analyse) kennen. Des Weiteren stellen wir DataOps und die Architektur vor, die für Data Streaming benötigt wird: Sources (SAP, Weitere), Data Lake (Object Storage), Processing (Anwendungen, Machine Learning) und Data Visualization (Analyse, Visualisierung).
Lassen Sie sich inspirieren, damit KI auch Ihr Unternehmen bei der Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten unterstützen kann. Erstellen Sie schnelle und qualitativ hochwertige Forecasts und treffen Sie sichere und evidenzbasierte Entscheidungen.
Haben Sie Fragen oder möchten Sie mehr über Data Streaming und Predictive Forecasting erfahren? Unsere Cloud & Data Services Experten beraten Sie gerne!
