Ihre Möglichkeiten mit der IBM Cloud:
Vernetzen
Arbeiten Sie in bereichsübergreifenden Teams zusammen, um Zugriff auf verlässliche Daten und erstklassige Technologien zu erhalten.
Erkennen
Nutzen Sie verschiedene Analytics-Technologien, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und schnell neue Antworten für das Unternehmen zu erhalten.
Beschleunigen
Stellen Sie dem Unternehmen schnell neue Erkenntnisse bereit und verbessern Sie diese kontinuierlich durch schnelle Iteration.
Treffen Sie klügere Entscheidungen
Die IBM Cloud stellt Services und Tools für Daten und künstliche Intelligenz (KI) bereit. Sie bietet integrierte Funktionen für Analysen durch maschinelles Lernen.
Kombinieren Sie diese Cloud-Services, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Entschlüsseln Sie Konversationen in Social Media mit Spark und Watson
Sehen Sie, wie Sie mit Watson Tone Analyzer eine Spark-Streaming-Anwendung erstellen können, um zu verfolgen, wie sich eine Konversation auf Twitter entwickelt, und um künftige Ereignisse auf der Basis einer Fülle vorhandener Daten vorherzusagen.
Wählen Sie den richtigen Analytics Service für Ihre kognitive Anwendung aus
Jeder IBM Analytics Service kann in einer Cloud-, On-Premises- oder Hybrid-Umgebung implementiert werden. IBM Cloud-Lösungen ermöglichen Ihnen die einfache Analyse von Daten und die Erstellung von Machine-Learning-Modellen, die in kognitiven Anwendungen implementiert werden können.
Ein Service für die Erstellung von Analytics-Anwendungen, der Apache Spark und Apache Hadoop kombiniert
Vielseitiges Open-Source-Framework für die Cluster-Verarbeitung mit schnellen, speicherinternen Analysen
Self-Service-Entscheidungsumgebung, die für die Nutzung von optimierungsbasierter Unterstützung ausgelegt ist
Erfassen, steuern, erstellen, pflegen, konvertieren und liefern Sie qualitativ hochwertige Daten.
Master Data Management on Cloud
Erhalten Sie fundierten Einblick in Daten in einer Hybrid-Umgebung.
Analysieren Sie ein breites Spektrum an Streaming-Daten, darunter Text-, Video-, Audio-, Sensor- und geografisch-räumliche Daten.
Kundenreferenzen
Emory University Hospital
Das Emory University Hospital nutzt IBM Streams, um Patientendaten auf der Intensivstation zu erfassen und zu analysieren. So können lebensrettende Erkenntnisse 95 Prozent schneller bereitgestellt werden. Die Ergebnisse sind eine bessere medizinische Versorgung und Kostensenkungen.
SETI Institute
Das SETI Institute konzentriert sich traditionell auf die Echtzeiterkennung von Schmalbandfunksignalen mittels maßgeschneiderter Systeme, die im Allen Telescope Array installiert sind. Mit Unterstützung durch IBM weitet das Institut seine Suche jetzt auf die umfangreiche Analyse seiner 10-Jahres-Archive, die Breitbandsignalverarbeitung und neue Langzeitbeobachtungen aus.
BlocPower
BlocPower ist ein Startup-Unternehmen mit Sitz in New York City. Seine Technologie- und Finanzplattform entwickelt Projekte für saubere Energie in amerikanischen Innenstädten. Mit IBM Data Science Experience führte BlocPower eine umfassende Prüfung des Energieverbrauchs jeder Immobilie durch, um den richtigen Mix aus hocheffizienter Technologie zu ermitteln und damit den Energieverbrauch jedes Kunden zu senken.
Erste Schritte
Ergreifen Sie Maßnahmen auf der Basis der gewonnenen Erkenntnisse und integrieren Sie Intelligenz in Ihre Geschäftsprozesse.
Weitere Informationen
Artikel
- Entwicklung von IBM Streams-Anwendungen mit der Python-API (Version 1.6) (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)
- Vorstellung von Data Science Experience (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)
Videos
Analyse von Stimmungen auf Twitter mit Apache SparkTM in der IBM Cloud
- Video ansehen (04:52)
Datenintegration auf Hadoop mit IBM BigInsights
- Video ansehen (01:38)
Streaming Analytics beim Roskilde-Musikfestival
- Video ansehen (05:07)
Webseminar
Apache Spark und IBM Streams arbeiten in Streaming Analytics zusammen
In diesem Webcast erfahren Sie, wie Daten verarbeitet werden, um ein Modell zu erstellen, und wie dieses Modell verwendet werden kann, um Streaming-Daten mit IBM Streams zu bewerten.
- Jetzt ansehen (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)