Fast Data – Datenanalyse in Echtzeit - Deutschland

Was sind Fast Data?

Fast Data sind Echtzeitdaten, die in der Regel aus Streaming-Quellen stammen (z. B. IoT-Technologien (Internet of Things) und ereignisgesteuerten Anwendungen) und schnell analysiert werden. Dadurch sind schnelle Geschäftsentscheidungen möglich. Laut einer aktuellen Studie von Forrester setzen mehr als 75 % der befragten Unternehmen bereits Fast-Data-Lösungen ein. Von den Befragten gaben 88 % an, dass sie Analysen gespeicherter Streaming-Daten nahezu in Echtzeit durchführen müssen. Eine Zusammenfassung der Daten der Studie finden Sie in der Forrester-Infografik The Future Of Data, Make It Fast (PDF, 453 KB).

IBM stellt eine Datenbank für Fast Data mit integrierten Tools für Echtzeitanalysen, KI und maschinelles Lernen für die gleichzeitige Analyse von Echtzeit- und Langzeitdaten bereit. Damit können Unternehmen Fast Data optimal nutzen, um schneller detailliertere Erkenntnisse zu gewinnen.

Die erstklassigen IBM Fast-Data-Produkte IBM Db2® Event Store und IBM Streams sind jetzt im IBM Cloud Pak™ for Data enthalten, einer voll integrierten Daten- und KI-Plattform auf der Basis der Red Hat® OpenShift® Container Platform. Sehen Sie sich das Video an, um mehr zu erfahren (01:55).

Vollständige Forrester-Studie lesen

Miniaturansicht der Forrester-Studie zu Fast Data mit dem Titel „Don’t Get Caught Waiting On Fast Data“

Weitere Datenmanagementfunktionen

Datenbankmanagement Data-Warehouse Data-Lake Hybrid-Data-Management

Im Fokus

Grafik, die zeigt, wie die IBM Common SQL Engine mit allen Db2-Produkten verbunden werden kann, sodass eine Abfrage einmal erstellt und dann überall ausgeführt werden kann

Die IBM Common SQL Engine, mit der Sie eine Abfrage einmal schreiben und dann auf allen Plattformen ausführen können, wird jetzt im neuesten Release von IBM Db2 Event Store 2.0 zusammen mit zusätzlichen Programmiersprachen unterstützt.

Datenblatt lesen (284 KB)

Porträtaufnahme eines Mannes, der als Referent im Fast-Data-Webseminar fungiert

IBM und Forrester Research erörtern, warum Echtzeitanalysen mit Fast Data und KI heute unerlässlich sind, und sprechen auch über Geschäftsziele und die Nutzung von maschinellem Lernen.

Webseminar ansehen

Person trainiert einen kleinen Roboter darin, Bilder zu erkennen

Integrierte KI im gesamten Datenmanagementsystem kann maschinelles Lernen beschleunigen, die Abfragegeschwindigkeit und -genauigkeit erhöhen und Geschäftsanalysten und Data-Scientists mehr Möglichkeiten bieten.

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Leistungsmerkmale von IBM Fast-Data-Lösungen

KI und maschinelles Lernen für IoT

Fast-Data-Funktionen von IBM sorgen durch eine schnelle Datenaufnahme und integrierte Funktionen für maschinelles Lernen und Data-Science für intelligentere Reaktionen auf Ereignisse. Maschinelles Lernen kann sowohl auf eingehende Daten als auch auf Langzeitdaten Daten angewendet werden und erlaubt skalierbare Analysen in Echtzeit.

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Open-Source-basierte Technologien

Verbessern Sie die Integration in On-Premises- und Multi-Cloud-Umgebungen mit Fast-Data-Lösungen, die offene Technologien wie Apache Spark und Spark Streaming, Apache Kafka, Scala, Java™, Python und Jupyter Notebooks sowie das offene Datenformat Apache Parquet nutzen.

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Schnell und zuverlässig

Eine speicheroptimierte Datenbank kann Fast-Data-Analysen für Echtzeitanalysen unterstützen. Erfassen, speichern und analysieren Sie mehr als 250 Milliarden Ereignisse pro Tag mit drei Knoten. Diese leistungsfähige Funktion bietet lineare Skalierbarkeit mit zusätzlichen Knoten sowie hohe Verfügbarkeit, die Echtzeitzugriff unterstützt.

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IBM Db2 Event Store

Mit dieser Hochgeschwindigkeits-Datenbank für IoT- und Streaming-Ereignisdaten können Sie schneller mit Echtzeitanalysen auf Ereignisse reagieren.

IBM Db2 Event Store ist auch im IBM Cloud Pak for Data enthalten, zusammen mit anderen grundlegenden Services als Teil der Basisedition, die Sie bei der Anpassung der Plattform an Ihre speziellen Anforderungen unterstützen.

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IBM Streams

IBM Streams kann in einer On-Premises-Umgebung oder in der IBM Cloud™ eingesetzt werden. Mit IBM Streams können Sie kontinuierlich verfügbare Daten aus allen Quellen analysieren, um Chancen schneller zu erkennen. Nutzen Sie den Connector zwischen IBM Streams und IBM Db2 Event Store, um Datenpersistenz mit extrem schnellem Objektspeicher zu erreichen.

IBM Streams ist auch im IBM Cloud Pak for Data enthalten, zusammen mit anderen grundlegenden Services als Teil der Basisedition, die Sie bei der Anpassung der Plattform an Ihre speziellen Anforderungen unterstützen.

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Mit IBM Streams Daten in Echtzeit erfassen, analysieren und in Maßnahmen umsetzen

„Dank unserer IBM Lösung sollten wir in der Lage sein, Patienten durch eine rechtzeitige Beratung beim besseren Management ihres Diabetes zu unterstützen – und so dazu beizutragen, Krankenhausaufenthalte zu vermeiden, die Lebensqualität zu verbessern und die Behandlungskosten zu senken …“

– Huzefa Neemuchwala, Head of Data and Informatics Innovation, Diabetes Services and Solutions, Medtronic

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Ressourcen zu Echtzeitanalysen mit Fast Data

Bessere Streaming-Analysen mit Fast-Data-Lösungen

Verzögerungen bei der Datenanalyse können nachteilig für Ihr Unternehmen sein. Dieser Überblick über die Ergebnisse einer Forrester-Studie zeigt, wie Sie mit Fast-Data-Lösungen, die maschinelles Lernen für gestreamte und gespeicherte Daten nutzen, die Kosten von Datenverzögerungen vermeiden können.

Infografik anzeigen (440 KB)

Warum das Management von Fast Data entscheidend für die Zukunft Ihres Unternehmens ist

Forrester und IBM erörtern die geschäftlichen und technologischen Einflussfaktoren, die eine neue Generation von ereignisgesteuerten Geschäftsanwendungen hervorbringen. Erfahren Sie, warum das Management von Fast Data entscheidend für die schnellere, präzisere Analyse von Echtzeitdaten ist.

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