Big data

Maschinengestützte Entscheidungen auf Basis von Big Data? Künstliche Intelligenz vorkonfiguriert und problemlos implementiert – OpenText Magellan macht’s möglich

Eigentlich leben wir in Zeiten von Big Data doch in einem echten Informationsparadies. Immer leistungsfähigere und erschwinglichere Technologie erlaubt es uns, Daten aus fast jedem Prozess sammeln zu können: von überhitzten Zugbremsen bis hin zu Kommentaren über die Service-Qualität am Flughafen. Und wir streuen diese Informationen breit und in Echtzeit.

Mit relativ geringem Aufwand kann ein Unternehmen oder eine Agentur Petabytes an Daten ansammeln – mehr Informationen, als die gesamte Menschheit bis zum 20. Jahrhundert angehäuft hat. Und das Speichern von Informationen ist in der Tat von entscheidender Bedeutung, denn in einer zunehmend wettbewerbsorientierten Wirtschaft müssen Unternehmen alle nur möglichen Erkenntnisse nutzen, um ihr Geschäft zu erweitern und den Mitbewerbern immer einen Schritt voraus zu sein.

Das Problem ist jedoch: Wie können Unternehmen diese unendlichen Mengen an Daten verwalten, Muster erkennen und nützliche Erkenntnisse daraus erhalten? Und, wie kann man aus diesen Erkenntnissen zeitnahe und nutzbringende Reports erstellen? Wer in Ihrem Unternehmen ist schon Data Scientist oder hat entsprechendes Know-how im Programmieren?

Sie können für diese Dienstleistungen natürlich auch viel Geld bezahlen.

OpenText kann Ihnen helfen, Big Data sinnvoll einzusetzen

Lernen Sie Magellan (englisch) kennen: die flexible, KI-basierte Analytics-Plattform kombiniert maschinelles Lernen auf Basis von offenen Systemen und Standards mit erweiterten Analysemöglichkeiten, BI und Funktionen, um Big Data und Big Content in Ihrem Enterprise Information Management (EIM) zusammenzuführen, zu verwalten und zu analysieren.

Treffen Sie mit Magellan schnellere, skalierbare und intelligentere Entscheidungen

Magellan ermöglicht maschinell unterstützte Entscheidungsfindung und hilft Ihnen bei der Automatisierung und Optimierung Ihres Unternehmens. Mit Magellan können Sie Wertschöpfung und Erkenntnisse aus Ihren Datenbeständen gewinnen und die Vorteile von KI-getriebenen Analysen zur schnelleren Entscheidungsfindung und Aufgabenautomatisierung nutzen.

Was bedeutet dies im tatsächlichen Geschäftsbetrieb (Video in Englisch)? Sie können jetzt mit Hilfe von Magellan Entscheidungen treffen und Maßnahmen schneller und in größerem Umfang als je zuvor ergreifen. Sie können maschinelles Lernen nutzen, um den Wert der Daten in Ihrer Enterprise Information Management (EIM)-Lösung zu erschließen. Verstehen und analysieren Sie Kunden, Handelspartner, Mitarbeiter, Bestellungen, Rechnungen, Geschäftsfälle, Dokumente und andere Daten, die von Ihren OpenText-Lösungen verwaltet werden.

Technische Probleme, die sonst große Analyse-Projekte schachmatt gesetzt haben, stellen jetzt keine Hürde mehr dar. Magellan kann eine Vielzahl von Datentypen (strukturiert oder unstrukturiert) und Formaten leicht verarbeiten. Da Magellan eine einzige, zusammenhängende Infrastruktur mit vorintegrierten Komponenten ist, benötigen Sie weniger Zeit und Know-how, um produktiv zu sein.

Dies bedeutet auch eine kürzere Amortisierungszeit!

Geben Sie Ihren Mitarbeitern Zugriff auf die Daten

Wir haben die Magellan-Plattform entworfen, damit Sie Ihre Daten demokratisieren (englisch) können, indem wir die Zusammenarbeit und den Zugang zu Erkenntnissen aus Daten vereinfacht haben.

Mit KI-Fähigkeiten nach dem neuesten Stand der Technik können Data Scientists kundenspezifische analytische und prädiktive Algorithmen erstellen. Diese kann jeder Business Analyst oder jeder andere Anwender nutzen, um nahezu jede relevante Frage zu beantworten.

Dies ist nicht beschränkt auf strukturierte Daten (d.h. Zahlen und andere Datenbankinhalte). Magellan kann auch Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten wie Text und Social Media liefern, da es leistungsfähige, globale Sprachverarbeitungsfunktionen für Big Data und Big Content beinhaltet, inklusive Themenidentifikation, Kategorisierung, Entity Extraction und Sentimentanalyse.

Mit Magellan können Anwender ihre Ergebnisse kontinuierlich verfeinern, denn die leistungsstarke Machine Learning Library von Spark MLlib ist integriert. MLlibs macht angewandtes Machine Learning (ML) einfach und skalierbar. Die vorhandenen Daten werden untersucht, neue Informationen eingegeben und die vorhergesagten Ergebnisse mit den tatsächlich eingetretenen verglichen. So erhalten Sie immer die aktuellsten und vollständigsten Erkenntnisse.

Mit Magellan können Sie die Flexibilität, Erweiterbarkeit und Vielfalt eines offenen Product Stacks nutzen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und Algorithmen behalten, denn Apache Spark ist auf offenen Systemen und Standards aufgebaut.

Für die eigenständige Nutzung konzipiert

Magellan erlaubt es der IT, auch nicht-technische Anwender mit einer Self Service-Schnittstelle zu versorgen. Businessanalysten können nun selber anspruchsvolle Algorithmen anwenden und die gefundenen Erkenntnisse verwerten. Die Lösung greift auf OpenText Analytics zu und liefert visuell ansprechende, benutzerfreundliche Analysen und Berichte.

Sobald Sie Ihre Magellan-Abfragen eingerichtet haben, können Businessanwender ihre eigenen Schlussfolgerungen ziehen und nützliche Erkenntnisse und Vorhersagen selbst von sehr komplexen Datensätzen ableiten.

Diese Fähigkeit ist zum großen Teil auf Magellan Notebook zurückzuführen, einer virtuellen Online-Computing-Umgebung, die auf der Jupyter Notebook-Anwendung basiert. Magellan Notebook ermöglicht es Data Scientists, sogenannte „Notes“ zu erstellen, also Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erläuternde Texte zu kombinieren, welche benutzerdefinierte Algorithmen und maschinelle Lernroutinen definieren.

Diese Notes können ganz einfach mit den anderen Anwendern geteilt werden. Mit diesen Routinen können Sie intelligentere Entscheidungen treffen, ohne dass Sie die Wissenschaft dahinter verstehen müssen.

Hochwertige Komponenten für mehr Effizienz und Vielseitigkeit

Magellan umfasst Best-of-Breed-Komponenten, sorgfältig aufeinander aufgebaut und integriert. Dies gewährleistet reibungslose Zusammenarbeit und reduziert Setup-Zeit und benötigtes Know-how deutlich. Sozusagen KI-unterstützte Analysen und BI mit wenigen Mausklicks.

Magellan baut auf die bewährte OpenText™Analytics Suite (englisch) auf, die bereits Tausende von Unternehmen weltweit und in unterschiedlichen Branchen dabei unterstützt hat, über Erkenntnisse zu Aktionen zu kommen: effizienter, einfallsreicher und profitabler als je zuvor.

Magellan fügt zudem die geschätzte Open Source-Plattform und KI-Komponenten wie Apache Spark und die MLlib Machine Learning-Bibliothek hinzu, die regelmäßig von der globalen Open Source Community erweitert und verbessert werden.

Die Quintessenz: Magellan macht KI für eine große Anzahl an Business-Anwendern erschwinglich

„Einfach zu bedienen“ und „kostengünstig“ sind in der Regel nicht diejenigen Begriffe, mit denen maschinelles Lernen und Business Intelligence-Technologien beschrieben werden. Anders Magellan: Die Plattform bietet deutliche Vorteile im Hinblick auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Unternehmen erhalten sofort wichtige Erkenntnisse aus ihrem Big Data-Pool und können entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Sie können die integrierte, vorkonfigurierte Analytics-Plattform mit Erkenntnissen aus künstlicher Intelligenz schneller in Betrieb nehmen, als Sie es je für möglich gehalten hatten.

In den kommenden Wochen und Monaten werden wir bei OpenText weitere Details über Magellan veröffentlichen, unter anderem typische Anwendungsfälle. Wir werden zeigen, wie unterschiedliche Branchen einen Mehrwert erzielen können. Und wir werden tief in die Technik eintauchen. Lassen Sie uns über Big Data, Analytics und Magellan ins Gespräch kommen. In der Zwischenzeit klicken Sie bitte hier, um mehr zu erfahren (englisch).

Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt.

Über Stannie Holt

Stannie Holt
Stannie Holt ist Marketing-Content-Texter bei OpenText. Sie hat über 20 Jahre Erfahrung als Journalistin, Marktforschungsanalystin und Content-Marketing-Expertin in den Bereichen Enterprise Software, maschinelles Lernen, E-Discovery und Analytics