Big Data & Analytics

Daten, Daten, Daten – unsere Welt ist voller digitaler Daten. Strukturiert und unstrukturiert. Durch geschickte Kombination von Daten lassen sich hilfreiche Einblicke gewinnen, die Entscheidungen aus dem Bauch ablösen und auf eine solide Datenbasis stellen. Clouds sind ideal für die Aufbewahrung und die Auswertung solcher Datenmengen und bieten nicht nur Ressourcen, sondern auch Tools.

Drei gute Gründe für Open Telekom Cloud in Big Data & Analytics

Europäischer Datenschutz

Auch personenbezogene Daten gesetzeskonform ablegen und verarbeiten

Mehr Last, mehr Leistung

Auswertungskapazitäten wachsen mit den Anforderungen an Analysen

MapReduce/Hadoop-Suite inklusive

Die Open Telekom Cloud bietet alle notwendigen Tools für Big-Data-Analysen

Typische Anwendungsbeispiele

Recherche in Gen-Datenbanken

Wissenschaftliche Datenbanken, z.B. für Genome wachsen beständig durch internationale Forschungsprogramme. Forscher, die in den bestehenden Datenbanken – oder über sie hinweg – bestimmte Zusammenhänge suchen, brauchen leistungsfähige Suchmaschinen, die auch Spezialanfragen beispielsweise nach Gen-Abschnitten beantworten können. Die Cloud bietet die Ressourcen, die nötig sind, solch umfangreiche Datenmengen schnell zu durchsuchen.

Erhalten Sie große Rechenressourcen für performante Suchanfragen
Nutzen Sie IT-Ressourcen nach Bedarf
Profitieren Sie von einfacher Skalierbarkeit

Entlastung für Diagnostik

Radiologen müssen alltäglich eine Vielzahl von Entscheidungen treffen, indem sie MRT-Aufnahmen analysieren. Services, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können MRT-Aufnahmen autark analysieren, mögliche Karzinome markieren und einschätzen, ob Tumore gut- oder bösartig sind. Diese Vorqualifizierung erleichtert Radiologen die Arbeit, spart Zeit, erhöht die Diagnosequalität und reduziert die Kosten für das Gesundheitssystem.

Verfügen Sie über spezielle Rechenressourcen für künstliche Intelligenz
Skalieren Sie mit wachsenden Ansprüchen
Verleihen Sie Ihrer Diagnostik höhere Effizienz

Mann und Frau vor transparentem Bildschirm

Risikoanalysen

Besonders Unternehmen der Finanz- und Versicherungsbranche müssen regelmäßig prognostizieren, wie sich ihre Finanzsituation entwickeln wird. Zum einen um Aufsichtsbehörden Auskunft zu geben, zum anderen um die Weichen für die Geschäftsentwicklung zu stellen. Die Modelle für diese Prognosen werden kontinuierlich optimiert, für die konkreten Berechnungen im Monats- oder Quartalstakt werden temporär große Datenmengen benötigt – auch um Berichtszeiträume einzuhalten. Wenn interne Ressourcen nicht für eine zeitnahe Bearbeitung ausreichen, kann es eine gute Idee sein, die eigenen Kapazitäten mit Cloud-Ressourcen zu erweitern oder die Berechnung komplett in die Cloud zu geben

Profitieren Sie von hoher Datensicherheit
Setzen Sie Rechenressourcen temporär ein – und sparen Sie Investitionen
Reduzieren Sie Ihre Auswertungszeiträume

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