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Analyse prédictive du big data
pour des décisions proactives

Oubliez la réactivité et adoptez un processus décisionnel proactif

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PRÉSENTATION

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'ANALYSE PRÉDICTIVE OUVRE DE NOUVELLES VOIES À LA VALEUR AJOUTÉE

Maintenance préventive

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.

L'industrie des hydrocarbures utilise Hadoop

OPTIMISATION DES RESSOURCES

En analysant l'utilisation des ressources et en ajustant celles-ci en fonction de l'évolution des conditions, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs ressources limitées. HDP rassemble toutes les données et tous les moteurs de traitement nécessaires pour modéliser les besoins en ressources et les adapter en temps réel. L'un des plus grands fournisseurs d'énergie électrique au monde utilise HDP pour capturer d'importants volumes de données sur des compteurs intelligents et appliquer une analyse prédictive afin de prévoir la consommation avec plus de précision. Elle peut ainsi faire correspondre la production et la demande, et éviter une production d'électricité excessive tout en garantissant un accès au réseau électrique.

Le secteur de la fabrication utilise Hadoop »

INFORMATIONS COMPORTEMENTALES

L'identification des tendances historiques grâce à la capture et à l'analyse de données en temps réel peut vous indiquer où et comment intervenir avant qu'il ne soit trop tard. Prédisez les résultats probables et prenez des mesures qui optimiseront les résultats positifs (ou réduiront les résultats négatifs). UC Irvine Health utilise HDP pour prédire la probabilité des réadmissions hospitalières afin de susciter une intervention en amont. Les patients atteints d'une insuffisance cardiaque congestive ont tendance à accumuler les liquides, ce qui entraîne chez eux un prise de poids. UCIH renvoie ces patients cardiaques chez eux avec une balance et des instructions pour se peser une fois par jour. Les données du poids sont transmises par connexion sans fil à Hadoop où un algorithme détermine les variations de poids qui indiquent un risque de réadmission, et le système informe les cliniciens sur ces cas.

Étude de cas UCIH »

EXEMPLES D’UTILISATION DE L'ANALYSE PRÉDICTIVE

EXEMPLE D’UTILISATION N°1
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COMMENT ANALYSER LES DONNÉES DES MACHINES ET CELLES DES CAPTEURS

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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