Realtime Analytics

Realtime Analytics („Echtzeitanalyse“) stellt derzeit eines der dynamischsten Gebiete im Bereich des maschinellen Lernens dar. Sie bildet das Gegenstück zu heutigen, „klassischen“ Datenanalyseverfahren. Während letztere auf historischen Daten lernen und später daraus notwendige Aktionen (d.h. Entscheidungen) ableiten, lernen und agieren Echtzeitanalyse-Systeme kontinuierlich und autonom. Im Ergebnis passen sich Echtzeitanalysesysteme fortlaufend an geänderte Umweltbedingungen an. Zugleich entfällt die oft aufwändige und datenschutzrechtlich problematische Speicherung von Transaktionsdaten.

Die vier Phasen der herkömmlchen Datenanalyse
Der XELOPRO lernt kontinuierlich – die Datenspeicherung entfällt

Die vier Phasen der herkömmlchen Datenanalyse

Der XELOPRO lernt kontinuierlich – die Datenspeicherung entfällt

Vorreiter dieser neuen Analysesysteme sind Empfehlungsmaschinen („Recommendation Engines“), vorrangig im E-Commerce, da hier alle Informationen in Echtzeit verfügbar sind und eine unmittelbare Rückkopplung gewährleistet ist. Die prudsys AG als Mutterfirma der Signal Cruncher GmbH ist ein Vorreiter von Realtime Analytics im Bereich von Empfehlungsmaschinen und besonders bei der Personalisierung im E-Commerce. Mit dem Aufkommen des Internet of Things können Echtzeitanalyseverfahren nun auch in zahlreiche andere Branchen wie Smart Home und Industrie 4.0 eingeführt werden. Das ist die Aufgabe der Signal Cruncher GmbH, ihr zentrales Produkt dazu der XELOPES-Prozessor genannt XELOPRO.

Unsere Buchempfehlung

Buch Realtime Data Mining

Wer gerne mehr über Realtime Data Mining erfahren möchte,  dem empfehlen wir das Buch von Alexander Paprotny und Michael Thess.

Realtime Data Mining:
Self-Learning Techniques for Recommendation Engines
(Applied and Numerical Harmonic Analysis)

Buch: Gebundene Ausgabe – 14. Mai 2014 (Englisch)