Galerie: Ungewöhnliche Einsatzgebiete von Operational-Intelligence

Galerie: Wenn Maschinen Geschichten erzählen

Galerie: Maschinendaten und deren Auswertung sind ein trockenes Thema? Splunk, Experte für Operational-Intelligence, beweist das Gegenteil und zeigt abwechslungsreiche Einsatzgebiete von umfassenden Echtzeit-Datenanalysen. Von Polizeistationen bis zu Pizzalieferanten, ob in der Medizin oder zur Optimierung eines Facebook-Spiels – die Kunden von Splunk nutzen die maschinengenerierten Daten auf ganz unterschiedliche Weise über alle Branchen hinweg.

Autor:Quelle: Splunk • 7.5.2015

Domino's Pizza verwendet Big-Data-Analysen, um sein Online-Geschäft zu verstehen und zu optimieren. Vor allem zu Stoßzeiten wie zum Super-Bowl sind solch detaillierte Einsichten Gold wert und ermöglichen schnelles Reagieren. Wie vielen Bestellungen gehen pro Minute ein? Was wird von wem bestellt? Welche Coupons werden verwendet? Ein fast augenblickliches Reagieren ist durch die Echtzeitanalysen möglich. (Bild: Domino's Pizza)

Die Polizeistation in Chandler, Arizona werte ihre Maschinendaten auf unterschiedlichste Weisen aus. Neben der typischen Analyse von Geschäftsdaten und Trouble-Shooting werden problematische Nachbarschaften und Bezirke überwacht: die Software durchforstet eigenständig alle in der Vergangenheit generierten Daten (eingereichte Reports, Anrufe von Anwohnern, Beschwerden, Liste von Verhaftungen, etc.) und gruppiert sie. So können Polizisten sich auf potentielle Einsätze vorbereiten, sich vermehrt in schwierigen Nachbarschaften aufhalten und im Notfall schneller bei betroffenen Personen sein. Durch das Vernetzen der Software mit GoogleMaps ist eine Geo-Lokalisierung von Verbrechen möglich, was bei der Visualisierung von Wartezeiten und Fahrtstrecken helfen kann. (Bild: JaromÃr Chalabala)

New York Air Brake ist eine Firma von Knorr-Bremse und Marktführer im Bereich Schienenverkehr, Bremsen und Zugsimulatoren. Ziel sind "Golden Runs" - Zugfahrten, bei denen Spritverbrauch und die auf den Zug wirkenden Kräfte in optimalem Verhältnis zueinander stehen. Dies lässt sich mit Hilfe aller generierten und anschließend indexierten Daten erkennen und steuern. Auch die Durchführung von Wartungen an den Trassen wird erheblich erleichtert: Es kann eingegriffen und repariert werden, bevor es zu einem Defekt kommt. (Bild: Knorr-Bremse AG)

Cie Games (jetzt Glu Mobile), vor allem bekannt durch sein Facebook-Spiel Car Town, nutzt Big-Data-Analysen um die User-Experience zu optimieren. Tutorials, kostenpflichtige Add-Ons oder In-Game-Werbung werden genauestens beobachtet, um zu erkennen wo Nutzer stocken oder das Spiel abbrechen. (Bild: welcomia)

Im Rahmen der CeBit hat das Volkswagen Data Lab auf neue Weise Einsichten in das Autofahren der Zukunft erlangt: Während der Messe fuhr eine Flotte E-Up!-Fahrzeuge die Delegierten und Gäste auf dem Messegelände umher, und sammelte Daten bezüglich des Fahrverhaltens der Autos. Diese wurden im Anschluss indexiert und übersichtlich dargestellt. Ob Karten und Fahrtstrecken mit Replay-Option oder eine Übersicht über den Verbrauch und die Fahrten aller Autos: VW war es möglich Muster zu erkennen, Problembereiche zu identifizieren und diese für die weitere Entwicklung der Fahrzeuge heranzuziehen. Auch die Veranstalter der CeBit profitierten durch die gewonnenen Einsichten: sie erfuhren von Hot-Spots, Engpässen auf dem Messegelände oder besonders interessanten Orten. (Bild: Volkswagen AG)

Die Finanz Informatik GmbH und Co. KG, der IT-Dienstleister der Sparkassen Gruppe, erhält durch die Echtzeitsanalyse seiner Daten einen umfassenden Überblick über alle laufenden Prozesse. Die Analyse potentieller Sicherheitsvorfälle wird durch das zentrale Speichern und Auswerten von Daten erheblich vereinfacht – und so das Risikomanagement deutlich optimiert. Durch die Indexierung der Daten von Servern, Netzwerken und Zwischenanwendungen kann schnell und unproblematisch nach Begriffen und Situationen gesucht werden. Sollte zudem ein verdächtiges Muster erkennbar sein oder eine Auffälligkeit berichtet werden, ist es möglich, ein Problem im Keim zu ersticken. Das System schlägt automatisch Alarm bei auftretenden Unregelmäßigkeiten und hilft dem Unternehmen dabei, die sensiblen Daten seiner Kunden zu sichern. (Bild: Finanzinformatik)

Die Otto Group, der weltweit größte Online-Retailer im Bereich Mode und Lifestyle verwendet Big-Data-Echtzeitanalaysen für alle seine generierten Daten, zum Management der zahlreichen Online-Shops oder des riesigen Warenlagers. Systeme, wie das CRM-Call-Center oder das zentrale Prozess-System müssen immerfort und ohne Fehler laufen. Durch das Indexieren aller Kundendaten, Bestellungen, Produktinformationen, etc. werden Muster und Zusammenhänge erkannt, und das Unternehmen kann sein Geschäft optimal anpassen. Stündliche Top-Seller-Listen für Kunden und Mitarbeiter helfen der Otto Group, sich auf mögliche Rückfragen und Probleme vorzubereiten. Die Reaktionszeit bei Problemen hat sich dadurch mehr als halbiert. (Bild: Otto-Presebild)

Das On-Demand Taxiunternehmen InstantCab (jetzt Summon) aus San Francisco wertet Maschinendaten aus, um Hotspots in der Stadt zu lokalisieren und sein Geschäft daran anzupassen. Das Unternehmen kann sehen, an welchen Tagen, zu welchen Zeiten und in welchen Stadtteilen die meisten Autos gefragt sind, und kann somit die Wartezeit seiner Kunden drastisch kürzen. Infolge dessen kann das Tagesgeschäft besser strukturiert und der Gewinn gesteigert werden. (Bild: Instant Cab Summon)

NPR (National Public Radio), ein nicht-kommerzielles Hörfunknetz in den USA misst den Strom seiner Zuhörer und evaluiert so neue Programme und Kampagnen. Wie erfolgreich sind neue Formate oder wie viele Menschen nutzen die mobilen Plattformen des Anbieters zu welchen Zeiten? (Bild: Tomasz Wyszolmirski)

Die ING Bank Śląski S.A., Mitglied der ING Gruppe, bietet seinen Kunden einen 24 Stunden-Service, sieben Tage die Woche, zusätzlich zum Online-Banking. Um alle Applikationen dauerhaft und zu hoher Qualität bereit zu stellen, analysiert die Bank, alle mit den Apps in Verbindung stehenden Daten in Echtzeit. Auch Business-Insights und Kundenverhalten können so beobachtet und analysiert werden – wer ist wie lang auf den Websites der Bank, wie verläuft die Customer-Journey und wo brechen Kunden einen Vorgang möglicherweise ab? (Bild: Galina Peshkova)

Das Forschungszentrum Jülich gehört zu den großen interdisziplinären Forschungszentren Europas und beschäftigt sich mit Materialforschung, Simulation und energiewirtschaftlichen Fragen. Eine Testumgebung für Splunk Enterprise konnte binnen zwei Stunden geschaffen werden. Heute werden mehr als 2.000 Syslog Messages pro Sekunde verarbeitet. Dank einer Korrelation zwischen Nutzerrollen und Zugangsrechten haben Netzwerkmitarbeiter einfachen Zugriff auf die benötigten, zentral gesammelten und indexierten Daten. (Bild: Forschungszentrum Jülich )

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