EMPFOHLEN
Profitable geschäftliche Erkenntnisse aus Big Data
Profitable geschäftliche Erkenntnisse aus Big Data
Die Menge der verfügbaren Daten ist größer als je zuvor, doch nur wenige Unternehmen nutzen diese Daten optimal. Was sind die entscheidenden Komponenten für die Nutzung großer Datenmengen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?
Best Practices-Leitfaden anzeigen
KI- und Datenanalyse-Workloads bewältigen
KI- und Datenanalyse-Workloads bewältigen
Erfahren Sie in diesem Podcast mit HPE Fellow Mike Woodacre, wie Sie HPE Superdome Flex für KI- und Datenanalyse-Workloads nutzen können. Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die Situation auf dem KI-Markt und erfahren Sie, warum sich die HPE Superdome Flex Architektur gut für bestimmte KI- und Datenanalyse-Workloads eignet.
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Profitable geschäftliche Erkenntnisse aus Big Data
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Die Menge der verfügbaren Daten ist größer als je zuvor, doch nur wenige Unternehmen nutzen diese Daten optimal. Was sind die entscheidenden Komponenten für die Nutzung großer Datenmengen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?
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Die Menge der verfügbaren Daten ist größer als je zuvor, doch nur wenige Unternehmen nutzen diese Daten optimal. Was sind die entscheidenden Komponenten für die Nutzung großer Datenmengen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?
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EINE DATENORIENTIERTE WELT

Die Datenmenge wird durch die enorme Zunahme an Datenquellen immer größer. Aber die Zeit, die Ihnen zur Verfügung steht, um diese Daten zu nutzen, wird immer kürzer. Entwickeln Sie eine Datenstrategie, um schnelle Geschäftsergebnisse zu erzielen – unsere Experten, Partner und Technologien unterstützen Sie bei Ihrem Erfolg in einer datenorientierten Welt.

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DATENORIENTIERTE ENTSCHEIDUNGEN

Mit Analysen und KI kann Ihre Daten-Pipeline Ihnen helfen, einige Ihrer größten Herausforderungen entscheidend zu lösen. Und je schneller die Daten, desto schneller die Erkenntnisse. Setzen Sie auf die notwendige Services, fortschrittliche Technologielösungen und Verbrauchsmodelle, um das Potenzial Ihrer Daten voll auszuschöpfen.

Bessere Geschäftsergebnisse mit Big Data

Machen Sie die Daten für Ihr Unternehmen nutzbar, indem Sie Daten mithilfe von Regeln und Modellen umstrukturieren, analysieren und transformieren.

Analysen im Rechenzentrum

Implementieren Sie die richtige Datenanalyse-Infrastruktur und holen Sie das Beste aus den Technologien für Ihr Unternehmen heraus.

Führende Big Data-Plattformen

Unsere Server, Datenspeicher und konvergenten Systeme sind so konzipiert und optimiert, dass sie wahre Big Data-Kraftpakete darstellen.

Roadmap zum Erfolg

Unsere Blueprints und Services helfen dabei, so viel wie möglich über Maschine, Mensch und Anwendung aus Ihren Daten herauszuholen.

Roadmap zum Erfolg

Unsere Blueprints und Services helfen dabei, so viel wie möglich über Maschine, Mensch und Anwendung aus Ihren Daten herauszuholen.

Datenanalyselösungen im digitalen Zeitalter

Die rasante Zunahme an Daten und Datenerfassungsgeräten bietet große Chancen. Um diese maximal nutzen zu können, benötigen Sie jedoch eine schnellere Rechenleistung im Rechenzentrum und Intelligent Edge-Technologien.

SCHNELLERE UMSTELLUNG AUF KI- UND ANALYSE-LÖSUNGEN

Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation

Durch den Einsatz der neuen HPE Machine Learning (ML) Ops können Sie die Time-to-Value bei KI-Projekten von Monaten auf Tage verkürzen und Ihren ML-Modell-Lebenszyklus mit DevOps-Agilität ausstatten. Mit ML Ops verwandeln sich Ihre KI-Initiativen von Pilotprojekten in unternehmensgerechte Prozesse, da der gesamte Machine-Learning-Lebenszyklus in Angriff genommen wird.

SCHNELLERE UMSTELLUNG AUF KI- UND ANALYSE-LÖSUNGEN

Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation

Durch den Einsatz der neuen HPE Machine Learning (ML) Ops können Sie die Time-to-Value bei KI-Projekten von Monaten auf Tage verkürzen und Ihren ML-Modell-Lebenszyklus mit DevOps-Agilität ausstatten. Mit ML Ops verwandeln sich Ihre KI-Initiativen von Pilotprojekten in unternehmensgerechte Prozesse, da der gesamte Machine-Learning-Lebenszyklus in Angriff genommen wird.
ERFOLGREICHE UMSETZUNG
DZNE – Logo

MEMORY-DRIVEN COMPUTING IM KAMPF GEGEN ALZHEIMER

Das deutsche Forschungsinstitut DZNE nutzt Memory-Driven Computing, um das globale Problem neurodegenerativer Krankheiten in Angriff zu nehmen.

Herausforderung

Schnellere Analyse von mehreren Petabytes an Forschungsdaten im Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) beim Wettlauf gegen Alzheimer.

Lösung

Memory-Driven Computing mit der Serverplattform HPE Superdome Flex.

4:08

"Wir benötigen viel Rechenleistung, um diese komplexen Erkrankungen auf allen Ebenen verstehen zu können: Genomik, Brain-Imaging, langfristige Patientenüberwachung. Moderne Medizin und Rechenleistung gehören in Zukunft zusammen."

Professor Joachim L. Schultze, Ph.D., Director

Ergebnis

Das DZNE erzielte eine hundertmal schnellere Datenverarbeitung bei der wichtigen computergestützten Analyse, um Diagnosen und Therapien auf beispiellose Weise zu beschleunigen.

Zugehörige Fallstudien