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Big Data Predictive Analytics
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OVERVIEW

Past is prelude. Historical data provides signals that indicate what may happen in the future. By understanding signals coming from machines and sensors, server logs and other new data sources, organizations can use Hortonworks big data predictive analytics to predict future events and become more proactive.

Hadoop captures, stores and processes the large volumes of data streaming from connected devices and sensors that measure your business. A combination of Hadoop predictive analytics with a variety of data science and iterative machine-learning techniques can make confident real-time recommendations that reduce costs, improve safety, and inform investments.

L'ANALISI PREDITTIVA APRE NUOVE STRADE AL VALORE

MANUTENZIONE PREVENTIVA

Sensor data rapidly streams into companies and quickly grows to terabytes. Use HDP® Hadoop predictive analytics capabilities to predict when a piece of equipment may fail and then fix it before it breaks. A leading oilfield services company uses HDP to collect and analyze huge volumes of sensor data to anticipate equipment issues and perform maintenance before pumps break and jeopardize production.

Hadoop per il settore oil and gas

OTTIMIZZAZIONE DELLE RISORSE

Analizzando l'utilizzo delle risorse e apportando modifiche in base ai mutamenti delle condizioni, le aziende possono ottenere il massimo dalle risorse limitate a loro disposizione. HDP riunisce tutti i dati e motori di elaborazione necessari per definire le esigenze in termini di risorse e adeguarsi in tempo reale. Una delle maggiori aziende di servizi elettrici al mondo utilizza HDP per acquisire volumi elevati di dati provenienti dai contatori smart e applicare analisi predittive più accurate sui consumi. In questo modo l'azienda è in grado di allineare la domanda all'offerta, evitando di produrre energia elettrica in eccesso ma senza interruzioni al servizio.

Hadoop nella produzione »

ANALISI DEL COMPORTAMENTO

Il riconoscimento di schemi storici con l'acquisizione e analisi di dati in tempo reale può mostrare dove e quando intervenire prima che sia troppo tardi. Con previsioni sui probabili esiti è possibile agire per portare al massimo i risultati positivi (o ridurre al minimo quelli negativi). Il centro Irvine Health della University of California utilizza HDP per prevedere la probabilità delle riammissioni ospedaliere e intervenire in modo proattivo. I pazienti colpiti da insufficienza cardiaca congestizia tendono ad accumulare i liquidi, con conseguente aumento di peso. Il centro UCIH dimette i pazienti consegnando loro una bilancia e istruzioni per pesarsi una volta al giorno. I dati relativi al peso vengono trasmessi in modalità wireless a Hadoop, dove con un algoritmo vengono determinate le variazioni di peso indicative di rischio di riammissione; all'occorrenza, il sistema avvisa il personale della clinica.

Caso di studio UCIH »

CASI D'UTILIZZO PER ANALISI PREDITTIVE

CASO D'USO 1
immagine media

COME ANALIZZARE I DATI DI MACCHINE E SENSORI

Machines know things. Sensors stream low-cost, always-on data. Hadoop makes it easier for you to store and refine that data and identify meaningful patterns, providing you with the insight to make proactive business decisions using big data predictive analytics. See how Hadoop can be used to analyze heating, ventilation and air conditioning data to maintain ideal office temperatures and minimize expenses

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