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Optimieren Sie Ihre Abläufe mit der Plexteq Anomaly Detection Lösung
Unternehmen produzieren täglich riesige Datenmengen. Richtig eingesetzt helfen diese bei besseren und schnelleren Entscheidungen.
Was ist Anomaly Detection? Die systematische Erkennung von Abweichungen in Ihren Daten. So verhindern Sie, dass aus kleinen Problemen große werden. Moderne Machine Learning Verfahren helfen dabei, Trends zu erkennen, Chancen zu nutzen und Risiken frühzeitig zu identifizieren.
So unterstützen wir Sie
Customer Experience Probleme erkennen
IT-Probleme frühzeitig erkennen
Wir entwickeln Lösungen, die wichtige Kennzahlen Ihrer Anwendung sammeln und mit Machine Learning Anomalien in Echtzeit erkennen. Unsere Algorithmen bemerken sofort, wenn Traffic, Conversion-Raten oder Session-Zeiten plötzlich einbrechen. Damit reagieren Sie sofort auf Probleme und verhindern Umsatzverluste.
Unsere Anomaly Detection Systeme überwachen viele System-Metriken in Rechenzentren und Clouds. Sie verknüpfen diese Daten und erkennen komplexe Muster über mehrere Metriken hinweg. Was einzeln unauffällig ist, wird so in der Gesamtheit als Problem sichtbar.
Hardwareausfälle durch IoT-Daten erkennen
Unsere Data Scientists haben viele Fallstudien und echte Projekte analysiert und daraus umfassende Machine Learning Algorithmen für die Anomalieerkennung entwickelt. Wir nutzen verschiedene Signale und Datenquellen - von IoT-Sensordaten über Bilder bis hin zu Video-Streams. So erkennen wir Anomalien früh und verhindern größere Ausfälle.
Root Cause Analyse in Sekunden
Wir legen großen Wert auf die praktische Seite der Anomalieerkennung - besonders auf Geschwindigkeit und präzise Ursachenanalyse. Unsere Tools analysieren Abhängigkeiten zwischen Metriken und finden automatisch die relevanten Datensegmente zum aktuellen Problem. So können Operations-Teams schnell eine Root Cause Analyse durchführen und das Problem beheben.
Techniques
Visual Discovery
Führen Sie Anomaly Detection durch Discovery von Daten- oder Business-Analysten mit Monitoring-Dashboards durch, um unerwartetes Verhalten zu finden.
Time Series Techniques
Erkennen Sie Anomalien durch Zeitreihenanalyse, indem Sie Modelle erstellen, die Trends, Saisonalität und Levels in Zeitreihendaten abbilden. Wenn neue Daten zu stark vom Modell abweichen, deutet das auf eine Anomalie oder einen Modellfehler hin.
Supervised Learning
Lassen Sie erfahrene Mitarbeiter einen Datensatz als normal oder abnormal kennzeichnen. Ein Analyst nutzt diese gelabelten Daten, um Machine Learning Modelle zu erstellen, die Anomalien in neuen, ungelabelten Daten vorhersagen können.
Autoencoders & Machine Learning
Nutzen Sie modernste Machine Learning Techniken und Auto-Encoder, um Anomalien in Echtzeit über ein neuronales Netzwerk zu erkennen.
Unsupervised Learning
Nutzen Sie ungelabelte Daten, um unüberwachte Machine Learning Modelle zu erstellen, die neue Daten vorhersagen. Da das Modell auf normale Daten trainiert ist, fallen anomale Datenpunkte auf.
Unsupervised Learning
Lassen Sie einen Analysten versuchen, jeden Datenpunkt in eine von vielen vordefinierten Clustern zu klassifizieren. Erstellen Sie dann einen separaten Cluster für alle Datenpunkte, die normalen Daten nicht ähneln - das sind die Anomalien.
So funktioniert Anomaly Detection
Anfrage
Analyse
Daten-Setup
Model-Definition
Umsetzung
Integration
Haben Sie Fragen?
Sprechen Sie mit uns!
Recherche und Analyse über Ihre operativen Prozesse und wie Ihre Systeme funktionieren
Sammlung und Verarbeitung von Daten aus Ihren Systemen und Anlagen
Entwicklung passender ML-Ansätze oder Aufbau einer individuellen Lösung
Definition und Training der Anomaly Detection Modelle nach Ihren spezifischen Anforderungen
Transformation Ihrer Geschäftsprozesse durch vollständige Integration in den operativen Alltag
So funktionieren unsere Anomaly Detection Lösungen
Industries
RETAIL
Große Einzelhändler betreiben komplexe Ökosysteme von transaktionalen Anwendungen, Marketing-Automatisierung und Customer Data Management Systemen. Unsere Lösungen überwachen kontinuierlich Metriken-Streams aus Anwendungen, erkennen Probleme in Echtzeit und senden automatisch Alerts mit umfassenden Reports an Operations-Teams.
HIGH TECH
Technologieunternehmen überwachen oft Online-Transaction-Streams, um technische Probleme, DoS-Attacken, Betrug und andere Arten von abnormalem Verhalten zu erkennen. Wir helfen ihnen beim Aufbau von Lösungen, die diese Prozesse automatisieren.
MANUFACTURING
Hersteller sammeln große Mengen an Daten von IoT-Sensoren, die überwacht und analysiert werden müssen. Wir helfen ihnen, diese Prozesse zu automatisieren und Anomalien mit Data Science zu identifizieren.
ENERGY
Wir unterstützen Energieproduzenten und Versorgern bei der Erkennung von anomalem Energieverbrauch und beim Verständnis der Ursachen jeder Anomalie. Das führt zu besseren Entscheidungen über Verschwendung und fördert nachhaltiges und energieeffizientes Verhalten.
TELECOM
Telcos operieren in einer der komplexesten Landschaften aller Branchen. Die Fehlertoleranz ist minimal und die Reaktionszeit muss unter 5 Minuten liegen. Operations-Teams überwachen täglich Milliarden von Events über alle Netzwerktypen und Layer hinweg, um Service- und Netzwerk-Degradationen in Echtzeit zu identifizieren.
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