Um in einer modernen Organisation gut informierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können, brauchen Sie Datenanalyse. Jetzt gehören die Wettbewerbsvorteile Unternehmen, die Zugriff auf große Datenbestände haben und diese verstehen. Dazu gehören unstrukturierte und bisher als „dark“ oder verdunkelt eingestufte Formen von Daten und Informationen aus intelligenten Endgeräten.
Durch den Wechsel von der herkömmlichen Form der Analyse zur fortschrittlichen (Advanced Analytics) können Unternehmen smart werden und ihre Kunden, Prozesse und Produkte besser verstehen. Genaue Business-Intelligence (BI) und vorausschauende Modellierung erleichtern es Unternehmen, neue Ansätze und Strategien auszuprobieren.
Die sich verändernde Advanced-Analytics-Szene
Die spannendsten, bisher unerforschten Territorien der Analyse sind nicht mehr von herkömmlichen Datenquellen und Analysemethoden abhängig. Advanced Analytics hat die Datenanalyse auf zwei wesentliche Weisen erweitert:
- Der Blick in die Zukunft: Bisher richteten Unternehmen bei der Analyse ihren Blick zurück, um die historischen Daten besser zu verstehen. Die fortschrittliche Datenanalyse wählt häufig den zukunftsorientierten Ansatz, indem sie Probleme noch vor ihrem Auftreten löst und die voraussichtlichen Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen im Voraus erkennt.
- Breiterer Datenansatz: Fortschritte in der Analyse machen es möglich, mehr aus Datenquellen zu ziehen, das bisher nicht ausgewertet werden konnte. Dazu gehören Bilder, Audio- und Videodaten und IoT-Sensordaten, die mithilfe von optimierter Hardware und Software eine schnellere analytische Leistung erbringen können.
Mit fortschreitender Modernisierung der analytischen Kapazitäten wachsen auch das Spektrum der involvierten Geräte und die Datenmengen.
Weshalb Advanced Analytics nutzen?
Für Unternehmen, die eine verstärkt datengesteuerte Entscheidungskapazität im Blick haben, verspricht Advanced Analytics enorm viel: Erfassung von mehr Informationen und Vermittlung von mehr Einblick und selbst Zukunftsprognosen.
Wie jedoch viele Unternehmen beim Kapazitätsausbau feststellen, kann eine sinnvolle Advanced-Analytics-Strategie nicht von heute auf morgen entstehen. Dazu bedarf es einer Grundlage in der herkömmlichen Analyse und Dateneinspeisung.
Die Entwicklung einer analytischen Strategie in einer Organisation beginnt damit, das Reifeniveau Ihrer aktuellen Analysetätigkeit zu verstehen. Sobald Sie das Reifeniveau Ihrer Analysetätigkeit eingestuft haben, können Sie die Hürden überwinden, um auf die nächste Ebene der Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gelangen. Hilfreiche Hinweise finden Sie in Intels Leitfaden Von Daten zu Erkenntnissen.
Um das Meiste aus einer Big-Data-Analyse zu erhalten, brauchen Sie einen Ansatz, mit dem Sie die Hardware und Software auf Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz optimieren.
Advanced Data Analysis - Methoden
Die am weitesten entwickelten Praxisbeispiele aus der Welt der Analyse vereinfachen das Verständnis von mehr Daten aus mehr Quellen. Daraus können dann in kurzer Zeit automatisch Erkenntnisse und Entscheidungen gezogen werden.
- Echtzeitanalyse
Seit die Anzahl der vernetzten Geräte am intelligenten Netzwerkrand steigt, wächst auch die Nachfrage nach Verständnis, in Echtzeit, der erfassten Daten. In der Echtzeit-Analyse können Daten wie nie zuvor verarbeitet und modelliert werden, wobei Erkenntnisse zeitgleich zum Eintreffen neuer Informationen im Datenfluss entstehen.
Echtzeit-Analysen können Erkenntnisse schaffen, angefangen bei einem verbesserten Flottenbetrieb bis hin zur Gewährleistung der Patientensicherheit, und zwar genau dann, wenn es zählt: jetzt. - Vorausschauende Analyse
Mit der vorausschauenden Analyse erhalten Unternehmen die Fähigkeit, voraussichtliche Ergebnisse zu verstehen und diese zu optimieren, um die größten Ziele zu erreichen.
Eine umfangreiche vorausschauende Analyse erfordert eine dedizierte Infrastruktur, die in der Lage ist, die ganze Bandbreite der analytischen Arbeitslasten zu bewältigen. Flexibilität spielt dabei eine entscheidende Rolle: der Erfolg in der vorausschauenden Analyse erfordert eine so weit anpassbare Dateninfrastruktur, dass Plattformen wie SAP HANA oder Oracle Analytics Cloud möglich sind. Auch sollte sie analytische Streaming-Lösungen und Open-Source-Analyse-Tools wie Spark unterstützen. - Erweiterte Analyse
Einige der vielversprechendsten Entwicklungen von Seiten der Datenwissenschaftler entspringen der Verknüpfung von Analysen und KI. Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen haben die Computerfähigkeit der Inferenzierung auf den Kopf gestellt, wodurch das Verständnis einer ganzen Reihe von unstrukturierter Daten möglich wird.
Durch die Erweiterung der Analysen auf KI können Einzelhändler besser verstehen, wie sich Kunden durch den Verkaufsraum bewegen, und Hersteller können viel einfacher defekte Produkte erkennen. Ärzte können medizinische Bildgebungsaufnahmen besser verstehen, und Lager können ein intelligentes Inventarsystem einsetzen.
Mit Technik, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI am intelligenten Netzwerkrand beschleunigen kann, einschließlich des Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkits1 Intel setzt sich dafür ein, den innovativsten Unternehmen der Welt KI-Analyse zu ermöglichen.
Ganz gleich, ob Ihr Unternehmen gerade im Begriff ist, sich mit Advanced Analytics auseinanderzusetzen, oder Sie bereits erheblich in analytische Technik der nächsten Generation investiert haben, unterstützt Intel Sie dabei. Unser weitreichendes technisches Umfeld aus Hardware, Software und Technik der Partner kann Ihre Datenwissenschaftler dabei unterstützen, ein höheres Reifeniveau in der Analyse und datengesteuertes Wachstum zu erreichen.
Intel® Technik für die Datenanalyse
Intel® Technik verändert, wie moderne Unternehmen Analysen durchführen. Mit Blick auf Anwendungsfälle, die zahlreiche Branchen – und Länder weltweit – umfassen, arbeitet Intel kontinuierlich daran, Analysen weiterzuentwickeln und Unternehmen bei der Optimierung von Leistung und Kosteneffektivität zu unterstützen.
Um das Meiste aus einer Big-Data-Analyse zu erhalten, brauchen Sie einen Ansatz, mit dem Sie die Hardware und Software auf Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz optimieren.
Angesichts eines technischen Umfeld an Technologien und Partnern, die Unternehmen bei der Entwicklung der Lösungen von morgen helfen, beruht fortschrittliche Analyse in Unternehmen weltweit auf Produkten von Intel. Vom Rechenzentrum bis zum Edge: Intel setzt an jedem Punkt im Analyse-Ökosystem darauf, für maximalen Nutzen und optimale Leistung zu sorgen.
- Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren analysieren enorme Datenmengen mit schneller Geschwindigkeit, unabhängig davon, ob sich diese am Netzwerkrand, im Rechenzentrum oder in der Cloud befinden.
- Intel® Optane™ Technologie ist ein revolutionärer Ansatz für Arbeitsspeicher wie Datenspeicher, mit dem sich Engpässe beim Bewegen und Speichern von Daten überwinden lassen.
- Intel® FPGAs sorgen für Beschleunigung im Rechenzentrum, um Reaktionszeiten zu verbessern.