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Wertschöpfung maximieren

Gewinnen Sie durch Echtzeitanalysen unstrukturierter Maschinendaten kontextbezogene Informationen, und verbessern Sie die operative Exzellenz.

Intelligente IT-Betriebsabläufe mit M2M-Analytics

Verbessern Sie die Entscheidungsfindung durch Fakten und Echtzeitanalysen unstrukturierter Maschinendaten. Optimieren Sie durch maschinelles M2M-Lernen (Machine-to-Machine) die operative Exzellenz Ihres Unternehmens.

49 %ML-Modelle erobern die Produktion

Einem Analysten zufolge werden weniger als die Hälfte der ML-Modelle tatsächlich bereitgestellt.

17 %der IoT-Projekte schaffen es einen PoC hinaus

Labortests sind kein Garant für eine erfolgreiche Implementierung.

90 %der bisherigen Data Lakes werden unbrauchbar

Die meisten Data Lakes sind durch schlechtes Management überfordert.

M2M-Analyse mit elastischer Skalierbarkeit

Minimierung der Kapitalkosten durch Bereitstellung vor Ort oder in der Cloud

Ermittlung aussagekräftiger Muster mit ML-basierten Abfrageoptionen

Reduzierung der Reaktionszeit bei Vorfällen durch Anomalieerkennung

Beschleunigte Nutzung bisher verborgener Informationen

Aussagekräftige Ergebnisse innerhalb weniger Minuten

Weitere Informationen

In der heutigen vernetzten Welt ist das Verständnis hinsichtlich der Verwendung von Big Data und Analytics ein Muss
ANALYSTEINHALT

In der heutigen vernetzten Welt ist das Verständnis …

Erfahren Sie, wie M2M-Analysen und soziale Innovationen die Effizienz, Resilienz …

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Hitachi Labs und die Zukunft des maschinellen Lernens
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Verwaltung des ML-Modells

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