Digitalisierung der Solaranlagen蘇珥Forderung der betrieblichen Exzellenz
Kosteneinsparungen
Wachstum der verarbeiteten Daten
„潮濕的der Skalierbarkeit der磚Lakehouse-Architektur信德我們現在在der拉赫,死Erkenntnisse來自所有unseren Daten祖茂堂nutzen,嗯Kunden proaktiv uber potenzielle Leistungsprobleme祖informieren bevor您direkt betroffen信德。”
Solytic、靜脈Unternehmen das Solaranlagen uberwacht和deren Daten analysiert,帽子靜脈:死Nutzung馮Solarenergie毛皮jedermann祖茂堂vereinfachen。死Losungen des Anbieters sollen Beteiligte dabei unterstutzen, intelligente, datengestutzte Entscheidungen在Echtzeit祖treffen indem您KI verwenden,嗯Prozesse祖automatisieren死Produktion祖茂堂optimieren和這些在內的des gesamten Lebenszyklus馮間葉原基”森肯說。Angesichts steigender Datenmengen磨憨死veralteten Systeme馮Solytic jedoch永遠死Datenzuverlassigkeit奧得河Skalierbarkeit,死皮umfangreiche analytische工作量erforderlich信德。死磚Lakehouse-Plattform ermoglicht es窩Data-Analytics-Teams,死Leistung馮Solaranlagen祖茂堂uberwachen和問題einzugrenzen, bevor您西奇auf Kunden auswirken。
施耐爾要是Wachstum auf veraltete Technologie trifft
Energiebewusstsein將heutzutage毛皮Unternehmen是不是歐什Einzelpersonen不wichtig是不是國際衛生條例Gesundheitsbewusstsein。死信德großartige Neuigkeiten毛皮Unternehmen她Solytic, das西奇死Uberwachung汪汪汪和分析馮Solaranlagen毛皮Kunden spezialisiert帽子,死·馮·克雷能Privatkunden bis欣吧台großten industriellen Solaranlagen reichen。Ohne死richtigen工具戰爭靜脈derartig explosionsartig vermehrtes感努爾施沃祖茂堂meistern。
軍隊mehrerer neue Großkunden sah西奇Solytic einem Anstieg des Datenvolumens較為嗯1.500%,達斯·馮·窩在Solarmodulen IoT-Sensoren generiert,。死vorhandenen Losungen des Unternehmens waren不skalierbar, erlaubten keine公司說是球隊,德國keine Daten ohne Aufbewahrungszeit speichern和磨憨keinen Zugriff auf umfangreiche Analyse-Workloads——和das線性Kostenwachstum machte您Wartung außerordentlich貴的。
麻省理工學院mehr als 1 Milliarde eingehender Ereignisse pro標簽應該das Unternehmen麻省民主黨Wechsel祖茂堂靜脈modernen Plattform beginnen, indem es死Verarbeitung馮Daten einem數據trennte湖ohne窩Speicher祖茂堂vergroßern。Außerdem mussten 1 TB的historischen Daten auf一張neue Plattform migriert了。Solytic wandte西奇噠一個磚。
死enormen Vorteile der Vereinheitlichung馮Daten和der Nutzung馮吻
在您Photovoltaikanlagen嗯Kunden施耐爾genaue Einblicke祖geben應該Solytic施耐爾mehrere Herausforderungen angehen。Erstens benotigte der Anbieter一張Moglichkeit, eingehende Datenstrome祖bereinigen anzureichern祖aggregieren,嗯schnelle Abfragen和Analysen祖茂堂ermoglichen。麻省理工學院mehr als 10.000 Ereignissen死pro Sekunde馮IoT-Panels eingehen, z麻省理工學院靜脈großen Streuung der Granularitat, unterschiedlicher Datenqualitat和verzogerten Daten, benotigte das Unternehmen一張einheitliche Losung,死這所有的問題改靜脈Plattform losen konnte。
死磚Lakehouse-Plattform auf Azure帽子das getan -施耐爾和效率。在內的Ausfuhrung靜脈großen Abfrage auf der美好Datenbank das係統vollig uberfordert想,konnte Solytic麻省理工學院三角洲湖阿萊塞納河Daten vereinheitlichen, ohne Unterbrechung skalieren和zuverlassige leistungsstarke ETL-Pipelines erstellen。再見,這懷斯德國您古老Anforderungen數據分析nachkommen。三角洲湖這formatunabhangige Speicherebene,死在einem三角洲湖皮毛Leistung, Sicherheit和Zuverlassigkeit sorgt - im流是不是歐什Batch-Betrieb化生。
靜脈zweites ziel4貝Solytic戰爭,靠窗戶Weg祖法登以色列立死數據工程師Data-Analytics-Teams效率zusammenarbeiten能幫。麻省理工學院der vollstandig verwalteten Cloud-Infrastruktur馮磚信德阿萊團隊修女der拉赫,您以集群aufzubauen和auszufuhren ohne西奇在死Quere祖茂堂gegenseitig來,是您Fahigkeit蘇珥目前verbessert。和是帶貝瑟是:死Umsetzung帽子kaum時間在Anspruch genommen。
„Als我們麻省理工學院der遷移auf死磚Lakehouse-Plattform begannen, bereitete es爹媽durchaus Sorgen, dass我們麻省理工學院諾伊爾技術和einem unerfahrenen團隊身上Als drei Monaten杯funktionierenden Prototyp erstellen mussten”、Helge Brugner sagte工程師貝Solytic數據。„河口磚帽子爹媽geholfen,死Architektur vollstandig祖茂堂對和死ublichen Fallstricke祖茂堂vermeiden,和我們有es ohne問題geschafft。”
死勞動麻省理工學院Databricks-Notebooks macht死目前在der Umgebung還有einfacher。Unabhangig davon, ob死Teammitglieder Programmiersprachen beherrschen奧得河都希望,您能死Mitglieder des分析團隊麻省理工學院古老SQL-Kenntnissen在死Daten einsteigen和您Abfragen ausfuhren,嗯schnelle Einblicke祖茂堂erhalten。和在窩kollaborativen筆記本螢石靜脈Teammitglied einfach靜脈圖形zeichnen,死亡筆記本麻省理工學院anderen vergleichen和迅速地死伏爾——Nachteile verschiedener假設identifizieren。
Produktivitat, Stabilitat和erhebliche Kosteneinsparungen潮濕的公司
死Implementierung馮磚帽子es Solytic ermoglicht,女兒als einem Jahr馮20.000 auf mehr als 300.000 uberwachte Gerate祖茂堂expandieren——一張15-fache Wachstumsrate。Daruber hinaus日本三墾的軍隊死Voraggregierung通向Streamingdaten,死馮Tausenden馮IoT-Sensoren generiert wurden,死Gesamtkosten der Analytics-Infrastruktur des Unternehmens im gleichen Zeitraum嗯90%。
(Helge fugte hinzu:„軍隊死Nutzung der磚Lakehouse-Architektur能幫我們heute mehr als 40 TB zuganglich麥臣Daten皮毛analytische工作負載。我們可以在死Daten verschiedenen團隊蘇珥Verfugung stellen,工程師可以在您的工作負載和死Analysten數據unabhangig voneinander bearbeiten skalieren。死Zugriffskontrolle hilft爹媽,死Daten einzuschranken,麻省理工學院denen傑德團隊arbeiten螢石,ohne das Risiko einzugehen, Daten祖茂堂gefahrden。”
Innerhalb der nachsten 12個月想Solytic盛Data-Analytics-Team vergroßern和塞納河Analysefahigkeiten auf Anwendungsfalle毛皮機器學習是不是erweiterte vorausschauende Wartung, Erkennung馮Gerateausfallen和intelligente Warnungen erweitern。Da das Lakehouse des Unternehmens現在vollstandig zuganglich堅持,您能死在Zukunft Data-Analytics-Teams馮Solytic weitere創新Moglichkeiten erkunden和死Arbeitsbelastung der Bediener貝der Uberwachung我間葉原基reduzieren。
