Unternehmen können digitale Werbekampagnen nicht schnell genug anpassen, wenn sie herkömmliche Software zur Werbeanalyse verwenden. Der Mix zwischen Kanal, Zielgruppe, Produkt oder Anzeigentext ändert sich ständig. Media-Einkäufer müssen diese Beziehungen visualisieren, um ihre Werbeausgaben im Laufe einer Kampagne zu optimieren, aber die Standard-Tools für das Anzeigen-Reporting sind zu langsam und zu statisch.

OmniSci gibt Ihnen die Möglichkeit, große Ad-Performance-Datensätze mit extremer Geschwindigkeit abzufragen und visuell zu untersuchen. Mit den Werbeanalyse-Tools von OmniSci können Sie verborgene Erkenntnisse schnell genug finden, um die Ergebnisse zu verbessern. Mobile-Gaming-Unternehmen und Media-Buying-Agenturen haben sich an OmniSci gewandt, um mit unserer fortschrittlichen Media-Analyse-Software eine neue Ebene des ROA zu erreichen.

Betrugsprävention ist in das Gefüge der täglichen Bankgeschäfte eingewoben, aber nur beobachtete Muster lösen Verdachtsmeldungen (Suspicious Activity Reports, SARs) oder andere Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung aus. Herkömmliche Analysetools können keine integrierte Ansicht der Bankgeschäfte mit ausreichender Geschwindigkeit oder Detailgenauigkeit darstellen, um alle Muster zu erkennen, die Betrüger so sehr zu verbergen versuchen.

OmniSci bietet Betrugsanalysten aussagekräftige Dashboards, mit denen sie Dutzende von Attributen wie große Dollareinzahlungen, ungewöhnliche Kontoeröffnungen oder verdächtige Überweisungen querfiltern können. Risikoanalyse-Teams können Datensätze mit mehreren Milliarden Zeilen in Millisekunden visuell untersuchen und versteckte Betrugsrisiken erkennen, die sie direkt angehen oder zum Trainieren von ML-Algorithmen verwenden können, um ähnliche Muster in Zukunft automatisch zu erkennen.

Unbefugte Eindringlinge infiltrieren Systeme nationaler Regierungen und globaler Unternehmen, indem sie ihre Spuren über Identitäten, Geräte und Verhaltensweisen verwischen. Teams in Security Operations Centern (SOCs) erhalten unzählige Vorfallsmeldungen, von denen die meisten Fehlalarme sind. Wenn ein tatsächlicher Angriff stattgefunden hat, machen es langsame Analysen über fragmentierte Daten den Sicherheitsteams unmöglich, Schwachstellen zu identifizieren und zu patchen, bevor weitere Daten kompromittiert werden.

Die visuellen Datenanalysen von OmniSci mit Null-Latenz benötigen keine Voraggregation. Diese Geschwindigkeit verschafft den Analysten für Finanzsicherheit einen sofortigen Einblick. Sie können Hunderte von Abfragen in schneller Folge durchführen, ohne den Zugriff auf granulare Informationen zu verlieren. SOC-Teams können täglich weitaus mehr Cyber-Warnungen untersuchen, und wenn sie eine Schwachstelle finden, verfügen sie über die Daten, die sie benötigen, um schnell den richtigen Patch aufzuspielen und eine kontinuierliche Patch-Kadenz aufrechtzuerhalten, die zukünftige Angriffe abhält.

Mit intelligenten Zählern haben öffentliche Versorgungsunternehmen mindestens 1.000-mal mehr Daten darüber, wie Strom erzeugt, verteilt und verbraucht wird. Doch das Volumen und die Geschwindigkeit dieser neuen Smart-Meter-Daten überfordern ihre alten Analyseplattformen. Langsame, unvollständige Einblicke behindern Brancheninnovationen wie Time-of-Use-Pricing und Net Metering.

Haushalte verbrauchen jede Stunde unterschiedliche Mengen an Strom, und die Nachfrage schwankt. Änderungen des Wetters, der Demografie, der Preisgestaltung und viele weitere Faktoren bestimmen die Differenz zwischen Stromproduktion und -verbrauch. OmniSci hilft Versorgungsunternehmen, den vergangenen Verbrauch zu recherchieren und operative Entscheidungen zu treffen, um das Netz auszugleichen.

Standortbezogene Metadaten können eine Fülle von neuen Geschäftsmöglichkeiten schaffen. Doch dieser Datenstrom skaliert zu schnell für Entwickler, die Apps erstellen wollen, die Beziehungen zwischen dem Standort von Personen und Geräten und anderen Betriebsdaten aufzeigen. Bestehende Analyse-Engines können mit dem Umfang und der Geschwindigkeit der heutigen Betriebsdaten nicht mithalten.

Die OmniSciDB SQL-Engine wurde für diese neue Ära der Location Intelligence entwickelt. Sie kann Milliarden von Zeilen strukturierter Daten in Millisekunden verarbeiten und diese mit der gleichen Geschwindigkeit visuell darstellen. Dies beschleunigt die logistischen Analysen dramatisch und verbindet wichtige Geschäftsdaten mit mobilen Standort-Metadaten. OmniSciDB ist quelloffen. Eigene oder fremde Entwickler können problemlos neue Apps erstellen, um analytische Anwendungen zur Erkundung von Schichten betrieblicher Standort- und Logistikdaten zu liefern.

Die Logistik ist die größte Determinante der Einsatzbereitschaft. Verteidigungs- und Geheimdienstabteilungen planen und führen ständig Hafenaktivitäten durch, bauen Verteilernetze auf und leiten militärische Operationen ein. Diese Operationen werden jedoch oft in veralteten Systemen durchgeführt, die keinen echten Überblick über die Situation bieten. Aufgrund dieser "Stovepipes" sind Analysen ohne Trends zur Optimierung des Ressourceneinsatzes ineffizient und ohne vorausschauende Analysen zur Vermeidung von Ausrüstungs- und Missionsausfällen ineffektiv.

OmniSci gibt Führungskräften die Möglichkeit, globale logistische Operationsdaten durch schnelles Cross-Filtern von großen und disparaten Datensätzen zu nutzen und zu analysieren. Dies ermöglicht eine taktische Entscheidungsfindung zur Führung von Truppen und Nachschub, zur Optimierung von Netzwerken, zur Bewertung der Infrastruktur, zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und zur Einhaltung strenger Zeitvorgaben. Diese logistischen Analysen werden über geografische Datensätze gelegt, um Big-Data-Analysen in Echtzeit für logistische Operationen unabhängig von der Mission zu unterstützen.

Telekommunikationsnetzwerke übertragen Daten von mehreren Türmen zu Handgeräten, die dann die Signalstärke an die Türme zurückmelden. Netzwerkbetriebszentren (NOCs) überwachen diesen Austausch, um Fälle von schlechter Signalstärke zu identifizieren. Herkömmliche Netzwerkanalysesoftware kann Call Detail Records (CDRs) oder Netzwerkprotokolle nicht schnell genug abfragen und visualisieren, damit die NOCs Probleme beheben können, bevor die Kunden es merken.

Die Netzwerksignalstärke schwankt ständig je nach Standort und über die Zeit. Mit OmniSci können NOC-Teams CDRs und Telekommunikationsnetzwerkdaten auf Geodiagrammen abfragen und untersuchen, um zu verstehen, wo Anomalien auftreten, und diese dann zu beheben. Diese reaktionsschnellen räumlichen Analysen helfen Telekommunikationsunternehmen und Netzwerkanalysten, Serviceteams dorthin zu schicken, wo sie am meisten gebraucht werden, damit die Kunden zufrieden sind.

Die Logistik ist die größte Determinante der Einsatzbereitschaft. Verteidigungs- und Geheimdienstabteilungen planen und führen ständig Hafenaktivitäten durch, bauen Verteilernetze auf und leiten militärische Operationen ein. Diese Operationen werden jedoch oft in veralteten Systemen durchgeführt, die keinen echten Überblick über die Situation bieten. Aufgrund dieser "Stovepipes" sind Analysen ohne Trends zur Optimierung des Ressourceneinsatzes ineffizient und ohne vorausschauende Analysen zur Vermeidung von Ausrüstungs- und Missionsausfällen ineffektiv.

OmniSci gibt Führungskräften die Möglichkeit, globale logistische Operationsdaten durch schnelles Cross-Filtern von großen und disparaten Datensätzen zu nutzen und zu analysieren. Dies ermöglicht eine taktische Entscheidungsfindung zur Führung von Truppen und Nachschub, zur Optimierung von Netzwerken, zur Bewertung der Infrastruktur, zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und zur Einhaltung strenger Zeitvorgaben. Diese logistischen Analysen werden über geografische Datensätze gelegt, um Big-Data-Analysen in Echtzeit für logistische Operationen unabhängig von der Mission zu unterstützen.

Die Auswirkungen von Schneestürmen, Waldbränden und Wirbelstürmen lassen sich auf lokaler Ebene nur schwer vorhersagen oder verfolgen. Mainstream-Analytik kann Wetterkatastrophen nicht schnell genug abfragen oder visualisieren, um präzise Evakuierungswarnungen zu geben, die Leben retten können. Diese vorausschauende Sicht auf das Wetter zwingt Bürger und Ersthelfer dazu, zu reagieren, nachdem die Menschen bereits in Gefahr sind.

OmniSci stellt neue Formen von Sensor- und IoT-Daten zusammen mit traditionellen Quellen auf interaktiven Wetter-Dashboards dar. Die Mikroklimakarten werden minütlich aktualisiert und geben Behörden und Ersthelfern Einblicke in die Geolokalisierung, um die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten. Dynamische Wetterkarten zeigen auch Fluggesellschaften, Bauunternehmen und Versicherungsgesellschaften, wie sie das Eigentumsrisiko durch extremes Wetter einschätzen können.

Die heutige Informationsumgebung stellt eine einzigartige Herausforderung für den Kriegskämpfer dar. Eine Lawine von gesammelten Informationen aus allen Disziplinen enthält verwertbare Daten, die für den Erfolg der Mission entscheidend sind. Herkömmliche Analysetools sind jedoch zu langsam, unhandlich und kostspielig, um diese Erkenntnisse zu gewinnen oder sie schnell und präzise zu visualisieren, um ein Echtzeit-Lagebild zu erhalten.

Nur OmniSci bietet die SQL-Engine, die in der Lage ist, diese gesammelten Daten zu nutzen und sie in Gedankenschnelle zu visualisieren. OmniSci bietet Analysten und Führungskräften im öffentlichen Sektor ein interaktives Dashboard, das in der Lage ist, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen aufzunehmen und zu visualisieren. Sie können Datenebenen über ein einziges Geochart umschalten, um verwertbare Erkenntnisse und Einsichten für den Missionserfolg abzuleiten.

Da die Weltbevölkerung weiter wächst und immer mehr Menschen in die Megastädte ziehen, stehen Stadtplaner vor der Herausforderung, mehr Einwohner auf demselben Stadtgebiet unterzubringen. Dies ist wohl das kritischste Problem, mit dem sich Regierungen konfrontiert sehen, da die wachsende Bevölkerung den Druck auf Versorgungseinrichtungen, Energie, Transport, Wohnraum und Gesundheitsressourcen erhöht. Stadtplanungsabteilungen benötigen eine neue Form der Standortintelligenz, um diese Herausforderung zu meistern.

Nur die OmniSci-Plattform gibt den Verantwortlichen in den Städten die Möglichkeit, ihre großen Geodatensätze mit der Geschwindigkeit und dem Umfang abzufragen und zu visualisieren, die notwendig sind, um mit der Urbanisierung Schritt zu halten. OmniSci bietet die Möglichkeit, riesige Standortdatensätze aus unterschiedlichen Quellen aufzunehmen und diese zu filtern, um zu sehen, wie Kriminalität, öffentliche Gesundheit, Obdachlosigkeit und Bildungsergebnisse je nach Standort variieren.

Geodaten werden in jeder Phase der vorgelagerten Exploration und Produktion (E&P) in der Öl- und Gasindustrie benötigt. Die Kartierungs-, Leasing-, Standortvorbereitungs- und Bohrphasen haben alle das Potenzial, riesige Datenmengen zu generieren, die Geologen und Projektmanager nutzen können, um Kosten zu senken und Erträge zu verbessern. Doch die Fülle an Daten, die von sensorgesteuerten Maschinen, geologischen Modellen und seismischer Software fließen, überfordert die Standard-Öl- und Gasanalysesoftware, die für eine frühere Ära entwickelt wurde, als alle Daten weniger zahlreich waren und Standortdaten besonders schwer in den Betrieb zu integrieren waren.

Die visuellen Analysen von OmniSci helfen Öl- und Gas-Analyseunternehmen und anderen Entscheidungsträgern, die größten raum-zeitlichen Telematik-Datensätze zu durchforsten und beschleunigen so die Geodatenanalyse und Data Science. Es bietet Öl- und Gasunternehmen die Möglichkeit, alle ihre Big-Data-Analysen für Öl und Gas zu visualisieren, um die Effizienz rund um Exploration und Feldoperationen zu verbessern. Es bietet diesen Unternehmen ein Dashboard für die Öl- und Gasdatenanalyse, um Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und die Produktion zu optimieren.

Battlespace Awareness ist entscheidend, um Entscheidungszyklen zu verkürzen und bessere Entscheidungen zu treffen als der Gegner. Intelligence-Teams müssen Datenströme schnell erfassen, sammeln, verarbeiten, analysieren, auswerten und nutzen. Doch die heutigen informationsintensiven Betriebsumgebungen überfordern die gängigen Geodaten-Tools und verlangsamen die Zeit bis zur Analyse und die Aufklärungszyklen in missionskritischen Momenten.

OmniSci ist die GPU-beschleunigte Analyseplattform, die es Geheimdienstanalysten und Befehlshabern ermöglicht, große Geolokalisierungsdatensätze ohne wahrnehmbare Latenz abzufragen, zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Dies ermöglicht Geheimdienstanalysten eine visuelle Exploration in Gedankengeschwindigkeit über ein intuitives, einfach zu bedienendes Dashboard, das von der fortschrittlichsten Analyse-Engine auf dem Markt angetrieben wird. Beherrschen Sie Ihre Informationsumgebung, indem Sie die Zeit bis zur Erkenntnis und Entscheidungsfindung verkürzen.

Künstliche Intelligenz kann herkömmliche Techniken bei der Vorhersage von Marktbewegungen übertreffen, aber der verstärkte Einsatz von KI hat seinen Preis. Ohne interaktive, visuelle Möglichkeiten für das Feature-Engineering verbringen Datenwissenschaftler zu viel Zeit damit, Hunderte von Marktvariablen manuell zu untersuchen, nach den prädiktivsten Merkmalen zu suchen, um ihre Modelle zu trainieren und den Zeitpunkt zu verzögern, an dem das Modell in Produktion geht.

Die OmniSci-Plattform bietet Datenwissenschaftlern von Hedgefonds und Investment-Management-Firmen eine weitaus schnellere Methode zur Erstellung ihrer KI-Modelle, die zu intelligenteren Investment-Analysen führen. Wenn die visuelle Exploration von milliardenfachen Datensätzen 100-mal schneller wird als bisher, können Vermögensverwalter und Broker mehr Chancen nutzen, mehr Risiken vermeiden und sich durch prädiktive Analysen im Investment Management einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Künstliche Intelligenz wird zunehmend zur Vorhersage von Maschinenausfällen eingesetzt, um Ausfallzeiten und Wartungskosten für Automobile, Schiffe oder Flugzeuge zu minimieren. Doch Ingenieure haben Schwierigkeiten, die Blackbox-Empfehlungen eines KI-Modells zu erklären. Daher greifen Führungskräfte auf menschliche Erfahrung und "Bauchgefühl" zurück, um prädiktive Analysen in der Logistikbranche zu nutzen, damit Feldgeräte wie vorgesehen laufen.

Die visuelle Analytik von OmniSci macht KI-Modelle für die Wissenschaftler, die sie erstellen, und für das breitere Publikum von Logistikleitern, militärischen Befehlshabern oder Regulierungsbehörden, die diese Modelle verstehen müssen, zugänglicher. Durch die sofortige visuelle Erkundung der gleichen zugrunde liegenden Elemente, die KI-Modelle trainiert haben, kann jeder ihren Vorhersagen vertrauen.

Krankenhäuser auf der ganzen Welt versuchen, ihre betriebliche Effizienz zu optimieren, indem sie die optimale Personalbesetzung vorhersagen, ohne dabei Menschenleben in Zeiten des Spitzenbedarfs zu gefährden. Administratoren im Gesundheitswesen fehlt eine gemeinsame Visualisierungsplattform, um die Ergebnisse zu verfolgen und ihre Machine-Learning-Modelle für präzise Personalvorhersagen zu erweitern.

Mit der OmniSci-Plattform können Personalanalysten in Krankenhäusern die Vorhersagen eines Modells visualisieren und sie mit den tatsächlichen Besetzungsergebnissen vergleichen. Jeder Klick auf ein Diagramm generiert SQL-Abfragen, die innerhalb von Millisekunden abgeschlossen sind. Anschließend werden alle visuellen Elemente sofort aktualisiert, sodass Sie den besten klinischen Pfad für Ihre Patienten erhalten. Ebenso ist es das oberste Ziel eines Krankenhauses, die Rückübernahmequote niedrig zu halten. Stellen Sie sich vor, Sie könnten all diese Daten nutzen, um ML-Modelle zu erstellen, die Personalentscheidungen leiten, Rückübernahmen vorhersagen und präventive Behandlungen empfehlen.

Tutela, Crowdsourced Data for the Mobile Industry, hat sich zum Ziel gesetzt, eine Crowdsourced-Lösung zur Visualisierung von Mobilfunkdaten zur Netzqualität zu entwickeln. Sobald die Daten extreme Mengen erreichten, wurden sie zu viel für traditionelle Telekommunikationsdaten-Visualisierungstools. Es erforderte tagelange Arbeit, um geringfügige Erkenntnisse aus einem an sich wertvollen Datensatz zu gewinnen. Tutela entschied sich für die Einbettung der visuellen Analytik von OmniSci, um seinen Kunden ein interaktives Portal zu bieten, mit dem sie die Netzwerkleistungsdaten selbst erkunden können.

Heute ist die Software von Tutela auf über 200 Millionen Mobiltelefonen weltweit installiert und läuft dort, um die Signalqualität des Mobilfunknetzes zu messen. Tutelas Kunden aus dem Bereich der mobilen Telekommunikation sehen mit OmniSci Immerse den Zustand ihrer Netzwerke. Dies hilft diesen Telcos mit operativen Analysen, ihre Abdeckung zu verbessern und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.

Second Measure, eine Analyseplattform für Unternehmensperformance und Verbraucherverhalten, baute sein Geschäft mit der Analyse von Kreditkartentransaktionen auf, deren Volumen etwa 1 % aller Verbraucherausgaben in den USA ausmachte. Ziel des Unternehmens war es, diese Analysen für Finanzanalysten und Aktienforscher bereitzustellen, die Einblicke in öffentliche und private Unternehmen suchen. Second Measure wollte die Leistung beschleunigen, um seinen zeitbewussten Kunden eine bessere Erfahrung zu bieten.

Second Measure nutzt OmniSci, um seine Abfragen zu beschleunigen, die jede Transaktion von jedem Kunden für ein bestimmtes Unternehmen analysieren. Jetzt liefert es Geschäfts- und Finanzmarktanalysen so schnell, dass seine Kunden in der Lage sind: Wendepunkte in Unternehmen sofort zu erkennen, die am schnellsten wachsenden Unternehmen jeder Woche zu identifizieren und die neueste Unternehmensleistung zu sehen, bevor sie bekannt gegeben wird.

Pactriglo, ein Immobilien-Informationsdienst, wurde unter der Prämisse gegründet, dass die Maximierung der Nutzung bestehender Bebauungspläne durch Entwickler den langwierigen politischen Prozess umgehen und zur Lösung der Wohnungskrise in LA beitragen könnte. Bestehende Plattformen wie ZIMAS, NavigateLA und LADBS waren nicht in der Lage, in Millionen von Datenpunkten gleichzeitig einzutauchen oder die Daten interaktiv nach Zonen bis auf Straßenebene zu erkunden. Die maßgeschneiderte Immobilienanwendung von Pactriglo konnte dieses Ziel nur erreichen, indem sie die Leistung von OmniSci nutzte, um regionale Wohnungsdaten viel schneller abzufragen und visuell zu erforschen als die bestehenden Tools für Geodatenanalysen.

Pactriglo unterstützt seine Kunden aus dem Bereich der Gebäudeentwicklung, indem es ihnen die visuellen Analysen von OmniSci und die SQL-Engine zur Verfügung stellt, so dass sie den Datensatz in seiner Gesamtheit zerschneiden und würfeln können. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer Voraggregation, und Pactriglo-Anwender sehen die Ergebnisse in Millisekunden. Sie können die Daten ganz einfach nach den wichtigsten Merkmalen filtern: Zonierung, Unterzonierung, Nutzung oder Bauaktivitäten.

BIG DATA ERFORSCHEN, OHNE DIE LATENZ

Big-Data-Speicherplattformen haben langsame Abfragegeschwindigkeiten und begrenzte Visualisierungsoptionen. Verwenden Sie Sqoop, um Daten aus Hadoop in OmniSci zu ziehen, für Abfragen im Millisekundenbereich und zur Visualisierung von Big-Data-Forschung. Es ist immer noch groß. Jetzt ist es schnell.

DIE UNBEKANNTEN UNBEKANNTEN VISUALISIEREN

Wichtige Erkenntnisse ergeben sich aus den Antworten auf Tausende von kleinen Fragen, die sich während der Forschung ergeben. Mit OmniSci geht die iterative Exploration schnell voran, sodass Sie Antworten auf Big-Data-Forschungsfragen finden können, nach denen Sie nicht gesucht haben.

IHRE NEUGIERDE MIT INTUITIVER ANALYTIK AUSLEBEN

Analytische Plattformen, die von Statistikern oder Python-Ingenieuren bevorzugt werden, können die Erkenntnisse von den Datenarbeitern an der Front trennen. Die intuitiven Dashboards von OmniSci machen Big-Data-Forschung und -Analyse für jeden mit einem Webbrowser einfach.