Mit Cloudera können Unternehmen aus komplexen Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen

April 2024

PR-Gateway: Neue Einnahmequellen erschließen, einen Mehrwert für Kunden schaffen und die Betriebskosten senken - all das erreichen Unternehmen mit dem richtigen Machine Learning- und Analysetool.

München, Palo Alto (Kalifornien), 21. März 2018 - Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat bekannt gegeben, dass Kunden ihre Geschäftsabläufe mithilfe der auf SDX basierenden Cloudera Enterprise-Plattform vollständig transformieren können. Durch eine einzigartige Kombination von verschiedenen Datenanalysefunktionen mit einer gemeinsamen Datennutzung (Shared Data Experience, SDX) profitieren Kunden von völlig neuen Möglichkeiten.

* Navistar unterstützt Fuhrpark- und Fahrzeugbesitzer dabei, die Wartungskosten um über 30 Prozent zu senken, indem mithilfe von Machine Learning und Analysen Betriebsstörungen proaktiv ermittelt und die Wartungsanforderungen vorhergesagt werden.

* Der New York Stock Exchange erhält in Echtzeit Einblicke in ein Datenvolumen von über 20 Petabyte, um die Handelsüberwachung zu verbessern und die Einhaltung der Compliance-Vorschriften durch ihre Mitglieder sicherzustellen.

* Octo Telematics konnte sein Geschäftsvolumen verdoppeln und revolutioniert die Autoversicherungsbranche durch die Möglichkeit, das Fahrerverhalten zu modellieren und zu analysieren. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse können die Reaktionen bei Unfällen verbessert, die Unfalldynamik ausgewertet und Betrugsfälle aufgedeckt werden.

Für diese transformativen Anwendungsfälle müssen eine Reihe von Verarbeitungs- und Analyseverfahren - ETL, Streaming Analytics, SQL, Machine Learning und AI - gemeinsam eingesetzt werden, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen und überzeugende Datenprodukte zu erstellen. Bei klassischen Ansätzen müssen für diese Art von Anwendungsfällen mehrere Datenanalyseanwendungen integriert werden, die jeweils nur eine einzige Funktion bieten. Diese Anwendungen haben jedoch keine gemeinsame Grundlage, d. h. sie haben keine gemeinsame Katalogisierung von Daten, um einen geschäftlichen Kontext zu bieten, sowie keine gemeinsamen Sicherheits-, Governance- oder Verwaltungsrichtlinien. Eine solche Integration führt daher häufig zu Analysesilos, deren Verwaltung und Verwendung sich als komplex bzw. schwierig herausstellt. Die Folge sind eine erschwerte Datenexploration, Probleme im Zusammenhang mit Datensicherheit und Governance sowie Enttäuschungen auf Seiten des Unternehmens.

Cloudera Enterprise ist ein innovativer Ansatz, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten innerhalb eines Unternehmens zu meistern. Zu diesem Zweck werden Machine Learning- und Analysefunktionen in einer einzigen, skalierbaren Plattform kombiniert, die in einer beliebigen Umgebung implementiert werden kann: in der Public Cloud, lokal oder in einer Hybrid-Umgebung. Cloudera SDX vereinheitlicht die gängigsten Analyse-Workloads, um ein " gemeinsames Datenerlebnis (SDX)" zu bieten, mit dem Unternehmen schnell, einfach und sicher Anwendungsfälle mit hohem Nutzen umsetzen können.

"Mit unserer Machine Learning- und Analyseplattform können unsere Kunden grundlegend verändern, wie sie Kunden gewinnen und an ihr Unternehmen binden, Produkte und Dienste vernetzen oder ihr Unternehmen gegen Cyberkriminalität und Betrug schützen", erläutert Tom Reilly, Chief Executive Officer bei Cloudera. "Da mit unserer Software ein zentralisiertes, konsistentes Framework zur Vereinheitlichung von Aspekten wie Datenkatalog, Sicherheit, Governance, Datenlebenszyklus und weiteren Bereichen implementiert wird, sind wir als einziger Anbieter in der Lage, unsere Kunden beim Erreichen dieser Ziele zu unterstützen. Um geschäftliche Einblicke zu erhalten, die in der Vergangenheit undenkbar waren, können Kunden mithilfe dieses Frameworks Dutzende verschiedener Analyseanwendungen unter Verwendung gemeinsamer Daten ausführen."

"Cloudera ermöglicht eine völlig neue Art von Datenanalysen - und das mit beispiellosen Geschwindigkeiten", erklärt Terry Kline, Chief Information Officer bei Navistar. "Für eine vorbeugende Instandhaltung können wir nun mehrere Milliarden Datenzeilen von verbundenen Fahrzeugen innerhalb weniger Stunden auswerten - ein Vorgang, der in der Vergangenheit mehrere Wochen dauerte. Und wir gehen davon aus, in diesem Jahr mehrere Hunderttausend Fahrzeuge zusätzlich mit der Plattform zu verbinden. Doch selbst bei einer derart umfangreichen Erweiterung müssen wir uns keinerlei Gedanken um die Skalierbarkeit der Plattform machen."

Troy Clarke, Chief Executive Officer bei Navistar, zeigt sich beeindruckt: "Die Ergebnisse sind durchweg positiv. Durch eine Echtzeit-Auswertung von Big Data können wir fundierte geschäftliche Entscheidungen treffen und eine proaktive Wartung ermöglichen. Dadurch konnten wir neue Einnahmequellen schaffen und unseren Kunden einen Mehrwert bieten."

Mit Cloudera Enterprise können Unternehmen zudem mehrere Milliarden Datenpunkte von mehreren Millionen unterschiedlicher verbundener Geräte analysieren, um präzisere Vorhersagen zu treffen und Risiken zu senken.

"Da die Technologie die Art und die Schwere eines Unfalls erkennt, kann der Versicherer z. B. Hilfe anfordern, wenn der Versicherungsnehmer nicht mehr in der Lage ist zu telefonieren", erläutert Gianfranco Giannella, Chief Operating Officer bei Octo Telematics. "Darüber hinaus lässt sich der Zeitaufwand für die Schadensbearbeitung von mehreren Wochen auf nur eine Stunde reduzieren. Dieser Vorgang umfasst die Analyse der Haftbarkeit, eine Auswertung der Schäden sowie das Überführen des Fahrzeugs in eine Werkstatt."

Laut der IDC MarketScape-Untersuchung "Asia/ Pacific Big Data and Analytics Platform 2017 Vendor Analysis" bietet Cloudera einen klaren Vorteil: "Die Big-Data-Produkte für Machine Learning und Analysen werden basierend auf den individuellen Anforderungen der Benutzer in den verschiedenen Geschäftszweigen bzw. für die Standardanwendungsfälle strukturiert. Zu den möglichen Anwendungsfällen zählen u. a. die Erkennung von abweichendem Netzwerkverhalten, das Aufdecken von Betrugsfällen, Empfehlungssysteme, eine 360-Grad-Kundensicht sowie Analysen in den Bereichen Lieferkette und Asset-Management, Servicebetrieb, Compliance oder Belegschaft. Zu den weiteren Vorteilen, die im Rahmen der Untersuchung hervorgehoben wurden, zählen die Zusammenarbeit mit Partnerunternehmen bei der Entwicklung von branchenspezifischen Lösungen sowie die Cloudera-Angebote für Hybrid-Cloud- und lokale Umgebungen."
Über Cloudera
Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.

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Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Aussagen, darunter Aussagen in Bezug auf die erwartete Leistung und Vorteile der Cloudera-Angebote. Die Worte "glauben", "könnte", "wird", "planen", "erwarten" und ähnliche Ausdrücke sollen zukunftsgerichtete Aussagen kennzeichnen. Diese zukunftsgerichteten Aussagen unterliegen Risiken, Unsicherheiten und Annahmen. Wenn die Risiken eintreten oder sich Annahmen als unrichtig erweisen, könnten die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in diesen zukunftsgerichteten Aussagen implizierten Ergebnissen abweichen. Zu den Risiken zählen, aber nicht ausschließlich, in unseren Anmeldungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC) beschriebene Risiken, einschließlich unserer Form S-1 Registrierung und unseren zukünftigen Berichten, die wir von Zeit zu Zeit bei der SEC einreichen können und die Abweichungen aktueller Ergebnisse von den Erwartungen verursachen können. Cloudera übernimmt keine Verpflichtung und beabsichtigt zurzeit auch nicht, solche zukunftsgerichteten Aussagen nach dem Datum dieser Pressemitteilung zu aktualisieren.

Cloudera, Hue und damit verbundene Zeichen sind Warenzeichen oder registrierte Warenzeichen der Cloudera Inc. Alle anderen Unternehmen und Produktnamen können Warenzeichen der jeweiligen Besitzer sein.
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* Der New York Stock Exchange erhält in Echtzeit Einblicke in ein Datenvolumen von über 20 Petabyte, um die Handelsüberwachung zu verbessern und die Einhaltung der Compliance-Vorschriften durch ihre Mitglieder sicherzustellen.

* Octo Telematics konnte sein Geschäftsvolumen verdoppeln und revolutioniert die Autoversicherungsbranche durch die Möglichkeit, das Fahrerverhalten zu modellieren und zu analysieren. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse können die Reaktionen bei Unfällen verbessert, die Unfalldynamik ausgewertet und Betrugsfälle aufgedeckt werden.

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Cloudera Enterprise ist ein innovativer Ansatz, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten innerhalb eines Unternehmens zu meistern. Zu diesem Zweck werden Machine Learning- und Analysefunktionen in einer einzigen, skalierbaren Plattform kombiniert, die in einer beliebigen Umgebung implementiert werden kann: in der Public Cloud, lokal oder in einer Hybrid-Umgebung. Cloudera SDX vereinheitlicht die gängigsten Analyse-Workloads, um ein " gemeinsames Datenerlebnis (SDX)" zu bieten, mit dem Unternehmen schnell, einfach und sicher Anwendungsfälle mit hohem Nutzen umsetzen können.

"Mit unserer Machine Learning- und Analyseplattform können unsere Kunden grundlegend verändern, wie sie Kunden gewinnen und an ihr Unternehmen binden, Produkte und Dienste vernetzen oder ihr Unternehmen gegen Cyberkriminalität und Betrug schützen", erläutert Tom Reilly, Chief Executive Officer bei Cloudera. "Da mit unserer Software ein zentralisiertes, konsistentes Framework zur Vereinheitlichung von Aspekten wie Datenkatalog, Sicherheit, Governance, Datenlebenszyklus und weiteren Bereichen implementiert wird, sind wir als einziger Anbieter in der Lage, unsere Kunden beim Erreichen dieser Ziele zu unterstützen. Um geschäftliche Einblicke zu erhalten, die in der Vergangenheit undenkbar waren, können Kunden mithilfe dieses Frameworks Dutzende verschiedener Analyseanwendungen unter Verwendung gemeinsamer Daten ausführen."

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