English

Smart DataLake Platform

Adatból tudást építünk

A Smart DataLake Platform lehetővé teszi, hogy a szervezetek a silózottan tárolt adatokból összefüggéseken alapuló tudást nyerjenek. A termék a teljes szoftverkörnyezetet biztosítja az adatanalitikai elemzésekhez, algoritmusok kialakításához és betanításához, a megfelelő adatminőség biztosításához és az áttörést jelentő tudományos eredmények eléréséhez, továbbá az adatalapú döntéshozatalhoz.

Blueprintek (integrációs, infrastrukturális, adattudományi) széles skáláját állítottuk össze, hogy megkönnyítsük a komplex szoftverökoszisztéma bevezetését és használatát, és egyedi üzleti igényeket hatékonyan tudjunk kielégíteni.

Data IS Analytics
Data IS Research
Data IS Report
Data IS Science
Data IS Correlation

A Smart DataLake Platform (DLX) egy hiperkonvergens szoftverinfrastruktúra-rétegekkel rendelkező komplex platform, amely többek között adatvirtualizációs és adatkezelési, valamint jövőbiztos analitikai képességekkel rendelkezik, ami által az adatokból naprakész és célravezető információkat nyerhetünk ki.
Adatintegrációs réteg

Adatai bármikor, bármilyen formában az Ön rendelkezésére állnak. Az Adatintegrációs réteg megfelelő adatinfrastruktúrát biztosít az adatbevitelhez, az adatintegrációhoz, az adatszerkezethez, és támogatja a komplex hozzáférési és adattitkosítási eljárásokat. A megoldás horizontálisan (nagy mennyiségű adat) és vertikálisan (többféle adattípus) skálázott, strukturált vagy strukturálatlan adatokat, valamint különböző forrásokból származó adatokat is egyaránt képes egységesen kezelni.

Az Adatintegrációs réteg lehetővé teszi az ún. adatvirtualizációt (az adatokhoz való hozzáférést fizikai adatgyűjtés nélkül), illetve az adatok kanalizációját, továbbá az adattárházi elemek beágyazhatóságát is.

Analitikai réteg

Az Analitikai réteg jelentős szerepet játszik a megfelelő információk kinyerésében a legkülönfélébb eszközök és módszerek segítségével. Az olyan üzleti intelligencia megoldások segítségével, mint a Power BI az adatok úgy kerülnek vizualizálásra, hogy a bennük rejlő, eddig rejtett összefüggések és kapcsolatok segítségével igazolhatóvá válnak a már korábban felállított hipotézisek. A gépi tanulási (ML) és mesterséges intelligencia (MI) megoldások segíthetnek rámutatni az aktuális probléma gyökerére, továbbá előrejelezhetnek kritikus eseményeket, incidenseket, vagy kijelölhetik a beavatkozás megfelelő időpontját.

Döntéstámogatói réteg

A Döntéstámogatói, kutatási és fejlesztési réteg valós problémákra nyújt megoldást, mint például valós idejű riportokat, értékeléseket, figyelmeztetéseket biztosít vagy az Ön üzleti igényeihez kifejlesztett alkalmazást támogatja. Ez a réteg az Analitikai réteg eredményeit komplex folyamattá, eljárássá vagy akár az operatív rendszerek felé történő közvetlen visszacsatolássá tudja alakítani.

Monitoring réteg

A Monitoring réteg biztosítja az egyes rétegek és a rendszer megfelelő működését, nyomon követhetőségét, hozzáférhetőségét és támogatja az egységes rendszerüzemeltetési szolgáltatásokat.

A Smart DataLake Platform (DLX) egy komplex platform, mely hiperkonvergens szoftverinfrastruktúra rétegekkel, mely többek között adatvirtualizációs és adatkezelési, valamint jövőbiztos analitikai képességekkel rendelkezik, ezáltal az adatokból naprakész és célravezető információkat nyerhetünk ki.
Adatintegrációs réteg

Adatai bármikor, bármilyen formában az Ön rendelkezésére állnak. Az Adatintegrációs réteg megfelelő adatinfrastruktúrát biztosít az adatbevitelhez, az adatintegrációhoz, az adatszerkezethez, és támogatja a komplex hozzáférési és adattitkosítási eljárásokat. A megoldás horizontálisan (nagy mennyiségű adat) és vertikálisan (többféle adattípus) skálázott, strukturált vagy strukturálatlan adatokat, valamint különböző forrásokból származó adatokat is egyaránt képes egységesen kezelni.

Az Adatintegrációs réteg lehetővé teszi az ún. adatvirtualizációt (az adatokhoz való hozzáférést fizikai adatgyűjtés nélkül), illetve az adatok kanalizációját, továbbá az adattárházi elemek beágyazhatóságát is.

Analitikai réteg

Az Analitikai réteg jelentős szerepet játszik a megfelelő információk kinyerésében a legkülönfélébb eszközök és módszerek segítségével. Az olyan üzleti intelligencia megoldások segítségével, mint a Power BI az adatok úgy kerülnek vizualizálásra, hogy a bennük rejlő, eddig rejtett összefüggések és kapcsolatok segítségével igazolhatóvá válnak a már korábban felállított hipotézisek. A gépi tanulási (ML) és mesterséges intelligencia (MI) megoldások segíthetnek rámutatni az aktuális probléma gyökerére, továbbá előrejelezhetnek kritikus eseményeket, incidenseket, vagy kijelölhetik a beavatkozás megfelelő időpontját.

Döntéstámogatói réteg

A Döntéstámogatói, kutatási és fejlesztési réteg valós problémákra nyújt megoldást, mint például valós idejű riportokat, értékeléseket, figyelmeztetéseket biztosít vagy az Ön üzleti igényeihez kifejlesztett alkalmazást támogatja. Ez a réteg az Analitikai réteg eredményeit komplex folyamattá, eljárássá vagy akár az operatív rendszerek felé történő közvetlen visszacsatolássá tudja alakítani.

Monitoring réteg

A Monitoring réteg biztosítja az egyes rétegek és a rendszer megfelelő működését, nyomon követhetőségét, hozzáférhetőségét és támogatja az egységes rendszerüzemeltetési szolgáltatásokat.

Technológiai komponensek
  • Biztonságos GDPR-biztos adattárolás
  • Strukturált és strukturálatlan adatokat egyesítő Big Data tárolás
  • Adatkanalizálás és adatvirtualizáció
  • Fejlett adatharmonizáció és adatintegráció
  • Fejlett analitika (összehasonlító, leíró, tanulási, előrejelző, eredeti)
  • Adattudomány és gépi tanulás

Az SQL Server 2019 Big Data Cluster alapú, a 12-faktoros alkalmazás módszertana szerint kialakított Smart Datalake Platform felhőben vagy hibrid infrastruktúrában is telepíthető. Az alapjául szolgáló infrastruktúra teljes körű adatellenőrzést, adatvédelmet, teljes skálázhatóságot, megbízhatóságot, rendelkezésre állást és különféle analitikai elemző motorokat biztosít.

Az adataiban rejlő erő

A kezdeti kihívás hasonló a különböző iparágakban: egységesíteni a silók mentén nyilvántartott adatokat, biztosítani az adatvédelmet és az adathozzáférést az adatokban rejlő erő kiaknázásával.

A Smart DataLake Platform segítségével adatai tetszőlegesen rugalmasan használhatók, mivel azok nyers formátumban tárolódnak és mindig hozzáférhetők, lehetővé téve az azonnali átkonfigurálást a szabályozási követelmények betartása mellett.

Alkalmazási területek

Egészségügyi szektor
  • Közel valós idejű adatgyűjtés és -feldolgozás a betegágy melletti vagy hordozható készülékekből
  • Historikus adatok kezelése és életminőség-előrejelzések készítése
  • Adat- és tényalapú egészségügyi ellátás biztosítása
  • Előrejelzés-analitika és előíró analitika alkalmazása
  • Egyszerű vagy komplex megoldások építése a személyre szabott orvoslás támogatására
  • Adatkutatás és -feltárás a humán genomika mélyebb megértése érdekében
  • Rendellenességek előrejelzése és felismerése, ezen ismeretek felhasználása a globális lakosság várható élettartamának növelésére
  • Egészségügyi költségek előrejelzése
  • Több országra kiterjedő adatok felhasználása és kombinálása az adatvédelmi és biztonsági előírások betartásával
  • Intézményi hatékonyság és jövedelmezőség javítása
  • Vezetői döntések támogatása mesterséges intelligencia alapú riportok és kimutatások segítségével
Kormányzati és közszolgáltatói szektor
  • Historikus adatok tárolása és elemzése
  • „Okos város” programok támogatása a percenként keletkező adatok (időjárás, közlekedési lámpák, járművek, útdíjak stb.) tárolásával és feldolgozásával
  • Közlekedési-, köz- és kritikus infrastruktúra-szolgáltatások optimalizálása
  • A közbiztonság javítása, a bűnözés csökkentése
  • Az üzletileg értékes digitális eszközök biztonságos nyomon követése
  • A különböző, már meglévő rendszerekből származó silózott adatok összegyűjtése, kiértékelése és felhasználása ad hoc vagy előre definiált kérések és döntések támogatására
  • Új ismeretek generálása és felhasználása komplex jogosultságkezelés alkalmazásával olyan adatok alapján, amelyek esetén az eredeti adatokhoz nem rendelkezünk hozzáféréssel
  • Globális helyzetre vonatkozó döntések meghozatalának támogatása egy lokális rendszerben tapasztalt adatokra és eredményekre támaszkodva
  • Kormányhivatalok és közigazgatási hivatalok hatékonyságának és eredményességének javítása
Pénzügyi és szolgáltatói szektor
  • Ügyfélszegmentáció és kockázati profil készítése
  • Ügyféllétrehozás és termékajánlatok fejlesztése
  • Új termékek és szolgáltatások innovációja
  • Belsőellenőrzési osztály adatalapú támogatása
  • Csalás előrejelzése és felderítése
  • Költséghatékonyság realizálása
  • Előrejelzések készítése valós idejű és historikus adatok alapján
  • Szentimentelemzés kutatási és kereskedelmi tanácsadáshoz, valamint innovatív kereskedési technikák és minták elősegítése
  • Kockázatértékelés
  • Befektetői és vezetői döntések támogatása mesterséges intelligencia (MI) alapú riportokkal és a kinyert következtetésekkel
  • Megtérülés számítási (ROI) platform létrehozása, működtetése

Megoldásaink

News & Blog InnoHealth DataLake

GDPR-konform klinikai kutatási rendszer

Az Innohealth DataLake projekt fő célja egy olyan újszerű, komplex informatikai rendszer koncepciójának kidolgozása és megvalósítása, ami képes bármely típusú egészségügyi adat gyűjtésére, tárolására és elemzésére. Jelen esetben a Pécsi Tudományegyetem egészségügyi rendszereiben keletkező és kapcsolódó külső adatokra került kialakításra. A rendszer prototípusként is szolgálhat a hazai és regionális egészségügyi rendszerek számára.

A dataLake alapvető képességeit az egészségügy jelenlegi és jövőbeli igényei szerint határoztuk meg, ideértve az adatgyűjtést (az adatok méretétől, típusától és forrásától függetlenül), az adattárolást és az legkorszerűbb analitikai módszerekkel és eszközökkel támogatott adatelemzést, ezáltal támogatva az egészségügyi szolgáltatásokat és a K + F + I tevékenységeket.