Technologie

Die auf Java entwickelten Software-Bausteine sind skalierbar und in unterschiedlichen Architekturen einsetzbar. In der Konzeption der Synop Analyzer Software wurde auf folgende Charakteren geachtet:

  • Datenmenge
  • Modularität
  • Geringste IT-Anforderungen
  • Performance
  • Integration
  • Customizing
  • Automatisierung
  • Standards

Stellen Sie uns Ihre Anforderungen und Sie werden sehen, wie passend unsere Lösung für Sie sein wird.

In-Memory Technik

Synop Analyzer kann unter Verwendung entsprechender Standard-Hardware große Datenmengen (Mio. bis Mrd.) bearbeiten, visualisieren und analysieren. In-Memory-Speicher stehen in immer höherer Speicherdichte bzw. Speichergröße in den Rechnern zur Verfügung. Führende In-Memory Speichertechnologieanbieter können bereits 12 Terabyte SSD-Speicher im klassischen RAM-Format anbieten.

Durch die Komprimierung werden die Quelldaten bis um den Faktor 8-12 reduziert. In vielen praktischen Analysefällen, in denen es um CRM-, Transaktions- oder Diagnosedaten geht, sind 8 bis 16 GB ausreichend. Auch deshalb, weil die Daten typischerweise um den Faktor 8-12 komprimiert werden.

Performance

Synop Analyzer ist so entwickelt, dass die Analyse-Module auf die maximale Performance der Hardware getrimmt sind. Egal, ob Sie die interaktiven Analysen, die Mustererkennungs-Verfahren oder ein Clustering mittels SOM-Algorithmen ausführen, bis zu 64 CPU-Cores via Multi-Threading machen es möglich, dass Laufzeiten minimiert werden.

Korrelationsanalysen von z.B. 10. Mio. Datensätzen benötigen auf einem handelsüblichen Laptop weniger als 10 Sekunden.

Modularität

Die Modularität der Software ermöglicht es, genau die Lösung zu liefern, die Ihren Anforderungen und dem Business Case entsprechend passen. Die Software kann für einzelne Fachanalysten oder Data-Miner, aber genauso als Enterprise-Lösung für unternehmensweit verteilte Analyse-Teams orchestriert werden.

Modularer Baukasten

Integration

Der Weg zum Predictive Enterprise führt über viele Stufen. Zu Beginn werden Analysen Offline an einem Rechner erstellt, in der Vollendung sind selbstlernende Prognose-Verfahren in Gesamtprozesse integriert und automatisiert. 

Synop Analyzer ist für die erste Stufe als auch für hochintegrierte Predictive Analytics Lösungen geeignet. Zur Umsetzung integrierter Lösungen steht ein Software-Development-Kit (SDK) zur Verfügung, dieses beinhaltet

  • Application-Programming-Interface für Datenprozesse
  • Application-Programming-Interface für Ausführung der Analysen
  • Application-Programming-Interface zum Einbetten der Module in bestehende Software
  • Bibliotheken zur Realisierung von eigenem webbasierten User-Front-Ends für jegliche Devices