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Blue Yonder Predictive Analytics Suite
Entwickler Blue Yonder GmbH & Co. KG
Kategorie Prognosesoftware
http://www.blue-yonder.com

Blue Yonder Predictive Analytics Suite ist eine Prognosesoftware, mit der sich große Datenmengen (strukturiert und unstrukturiert) in Echtzeit analysieren und Datenmuster erkennen lassen. Damit ist es möglich, künftige Entwicklungen sehr genau zu prognostizieren. Entworfen und realisiert wurde die Software von Professor Dr. Michael Feindt, der 2008 das Unternehmen Blue Yonder gründete. Seitdem ist die Software am Markt erhältlich. Einsatzgebiete für Blue Yonder finden sich in der Wirtschaft – etwa im Handel, bei Finanz- und Kommunikationsdienstleistern und bei fertigenden Unternehmen. Dort dient die Prognosesoftware beispielsweise dazu, den Warenabsatz vorherzusagen oder das Kundenverhalten abzuschätzen.

Hintergrund Bearbeiten

Ihren Ursprung hat die Blue Yonder Software im Umfeld des Kernforschungszentrums CERN in der Schweiz. Bei Experimenten im Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider (LHC) kommt es pro Sekunde zu mehr als 40 Millionen Protonen-Kollisionen. Jede dieser Kollisionen produziert explosionsartig riesige Mengen an neuen Teilchen, die von einem Detektor erfasst und in ca. 40 Kilobyte digitalisierte Daten umgewandelt werden. Wollte man jede einzelne Kollision erfassen, würde Datenspeicherplatz für ungefähr 1,5 Terabytes pro Sekunde bzw. für zehntausende Petabytes pro Jahr benötigt.

Dies ist allerdings unmöglich. Tatsächlich lassen sich bei den Experimenten lediglich 2.000 Kollisionen pro Sekunde speichern – auf diese Weise kommt es zu einer handhabbaren Datenmenge von etwa 2 Petabyte pro Jahr. Für die Forscher stellt sich daher die Frage, wie sie entscheiden sollen, welche Kollisionen aufgezeichnet und welche verworfen werden. Dazu nutzen sie eine Trigger-Software, die die Kollisionen in kürzester Zeit analysiert, um so die interessanten Teilchen zu identifizieren. Ausgewählt werden auf diesem Weg beispielsweise nur Teilchen, deren Energie einen gewissen Wert überschreitet oder die Signale in einem bestimmten Teil des Detektors hinterlassen.

Bei dieser einfachen Form der Trigger-Software wurden in der Vergangenheit aber immer wieder schwer erkennbare Teilchen übersehen. Um dies zu vermeiden, entwickelten die Forscher einen selbstlernenden (machine learning) Algorithmus, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und darauf trainiert werden kann, Muster in Daten zu erkennen. Mithilfe dieses Algorithmus wurde es möglich, 20.000 Kollisionen pro Sekunden zu durchsuchen und ein Teilchen aufzuspüren, das nur einmal unter einer Million Teilchen vorkommt. Diese Leistungsfähigkeit nutzten die Physiker am CERN zum Beispiel bei der Suche nach dem seltenen Beauty-Quark. Diese besonderen Teilchen existieren nur für den millionsten Teil einer millionsten Sekunde.

Technik Bearbeiten

Zentraler Bestandteil der Prognosesoftware Blue Yonder ist der am CERN entwickelte Algorithmus. Dieser untersucht in Echtzeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen, identifiziert die relevanten Informationen (Artikelidentifikation) – wie bei der Suche nach den entscheidenden Teilchen am CERN – und erkennt Muster sowie Zusammenhänge. Auf diese Weise lassen sich Rückschlüsse auf künftige Entwicklungen gewinnen. Dabei passt sich die Software stetig an (machine learning), wodurch die Prognosen im Laufe der Zeit immer exakter werden.

Über Schnittstellen lässt sich Blue Yonder an unterschiedliche IT-Lösungen anbinden, um auf diese Weise mit den Daten versorgt zu werden. Das können zum einen interne Systeme sein: etwa das ERP-System (Enterprise Ressource Planning), das CRM-System (Customer Relationship Management) oder das MES (Manufacturing Execution System). Zum anderen lässt sich auch eine Verbindung zu externen Quellen herstellen: beispielsweise Wetterdaten, Wirtschafsindizes oder Beiträge in Sozialen Netzwerken.

Betriebsmodelle Bearbeiten

Grundsätzlich bestehen zwei Möglichkeiten, Blue Yonder zu betreiben: Die Prognosesoftware lässt sich auf der eignen Hardware installieren oder im SaaS-Modell (Software as a Service) nutzen.

Weblinks Bearbeiten

Info Sign  Dieser Wikipedia-Artikel wurde gemäß GFDL bzw. CC-by-sa mit allen Versionen importiert.

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