Hoogbouw, waaromheen een band van nullen en enen is verstrengeld

Big Data en Global Edge Analytics

Onze oplossing om snel en kosten efficiënt grote hoeveelheden meetgegevens te analyseren.

Efficiënte opslag van data en 40 procent snellere dataverwerking

Hoe ga je complexe, wereldwijd verspreide databestanden efficiënt opslaan en gebruiken voor geïntegreerde data-analyses door data-analisten? Met onze oplossing comprimeren we data tot 90% zonder verlies van informatie en slaan deze op in zogenaamde “Edge clusters”, een soort mini datacenter op locatie.
 

De gegevens worden geoptimaliseerd in een Big-Dataformaat verwerkt, wat leidt tot een versnelling van de dataverwerking van 40% ten opzichte van het standaardproces. 


Ingenieurs bieden hun analysevragen in code aan ter berekening aan bij zogenaamde Edge clusters die over de hele wereld zijn verspreid. Alleen de analyseresultaten worden via veilige verbindingen overgedragen.  Dit zorgt voor tijdsbesparing, omdat de data vrijwel direct gebruikt kunnen worden voor analyse. Meetgegevens worden tijdens de verwerking verrijkt met metadata, zodat ingenieurs eenvoudig kunnen zoeken naar data die relevant voor hen zijn. 

Kosteloos eerste advies (online workshop van 90 minuten) met POC.

Wil je grote hoeveelheden data managen en daar meerwaarde uit halen? In de online workshop geven onze experts je gratis advies.

Big Data & Global Edge Analytics op een rijtje

Hologram van auto zweeft boven een virtuele vlakte met digitale screens.

De oplossing Big Data & Global Edge Analytics verlaagt de kosten voor bedrijven en vergroot de speelruimte bij de verwerking en het gebruik van zeer grote hoeveelheden data.

Met Big Data signal processing worden ter plekke ruwe data uitgelezen, zonder verlies van informatie gecomprimeerd en klaar gemaakt voor analyse. Ze worden opgeslagen in een Edge cluster op locatie.

De Edge clusters maken deel uit van een geïntegreerd databestand, dat via een cloudopslag aan de verschillende data-analisten van bedrijfsonderdelen beschikbaar wordt gesteld. Ontwikkelteams stellen hun analysevragen die ter berekening, over de hele wereld worden verdeeld. Alleen de analyseresultaten komen terug, dit verkort de responsetijden aanzienlijk en legt minder beslag op de bandbreedte.

Zo til je data-analyse naar een hoger niveau.

Diverse grote zeshoeken, waarin een cloud-symbool is te zien.

Hoe slagen bedrijven er in complexe, wereldwijd verspreide databestanden efficiënt te verwerken en te gebruiken voor geïntegreerde data-analyses? Ook de grootste autofabrikanten ter wereld staan voor deze uitdaging.

Bij het testen in de Finse sneeuw of in de woestijn van Dubai worden per prototype dagelijks meerdere terrabytes aan signaaldata verzameld. Al deze informatie moet beschikbaar worden gesteld aan ingenieursteams over de hele wereld. Liefst direct na afloop van de testen.

Big Data Signal Processing als gepatenteerde software

De innovatieve software Big Data Signal Processing verzamelt en slaat data zonder verlies van informatie op en comprimeert deze tot 90%. De data blijven waar ze gegenereerd zijn, in een mini-datacenter ter plaatse, een zogenaamde Edge Cloud. 

Online seminar-on-demand: Big Data en Global Edge Analytics

Hoe kun je met een nieuwe end-to-endoplossing snellere en betere data-analyses realiseren?

Zo werkt het

Screen vanaf de zijkant, waarop gegevensanalyses als grafieken te zien zijn.

Voor de analyses worden de gegevens niet meer naar een centrale cloud verplaatst. In plaats daarvan worden analysevragen van ingenieurs door middel van “Federated Spark” naar het wereldwijde Edge Cluster gestuurd en op locatie lokaal berekend. Via een veilige netwerkverbinding komen de resultaten centraal terug.

Dat heeft twee voordelen: enerzijds is het mogelijk om parallelle analysevragen vanuit diverse locaties te stellen, anderzijds verloopt met deze methode de dataverwerking 40 keer sneller.

Kosten voor tests verlagen, meer vrijheid voor ingenieurs

Big Data en Global Edge Analytics bieden meerwaarde voor internationale bedrijven die decentraal willen werken met grote hoeveelheden data en dit snel en kosten efficiënt willen doen. De voordelen:

  • Kostenreductie en kwaliteitsbewaking bij de dataverzameling: fouten worden snel opgespoord, testscenario’s hoeven niet te worden herhaald.
  • Data-opslag en lossless compression ter plaatse: signaaldata zijn al enkele uren na het verzamelen ervan beschikbaar voor analyse.
  • Verbinden van meetdata met metadata: vereenvoudigde data-analyse en -selectie aan de hand van verbonden metadata. 
  • Meer flexibiliteit en 40 keer snellere dataprocessing: spontane, parallelle en globale analyse-aanvragen met diverse ontwikkeltools door middel van API’s.
  • Veiligheid en efficiëntie in het beheer van de Big-Data-infrastructuur: managed service van T-Systems over alle componenten en met security by design.

Whitepaper „Smart engineering met big data en digital twins”

Wil je weten hoe big data signaalverwerking en digital twins de engineering veranderen? In onze whitepaper lees je daar meer over.

Wij kijken uit naar jouw project!

Wij zorgen ervoor dat je wordt bijgestaan door de juiste experts en beantwoorden al jouw vragen over planning, implementatie en onderhoud van je digitaliseringsprojecten. Neem contact met ons op!

Do you visit t-systems.com outside of Netherlands? Visit the local website for more information and offers for your country.