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Microsoft StreamInsight

Microsoft StreamInsight™ ist eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zur komplexen Ereignisverarbeitung (Complex Event Processing, CEP). Mit seiner Datenstromverarbeitungsarchitektur mit hohem Durchsatz und der auf Microsoft .NET Framework basierenden Entwicklungsplattform können Sie schnell robuste und höchst effiziente Ereignisverarbeitungsanwendungen implementieren. Ereignisdatenstromquellen enthalten üblicherweise Daten aus Herstellungsanwendungen, Anwendungen für finanzielle Transaktionen, Webanalysen und Betriebsanalysen. Mit StreamInsight können Sie CEP-Anwendungen entwickeln, die aus diesen Rohdaten sofort geschäftliche Werte ableiten, indem die Kosten für die Extraktion, Analyse und Korrelation der Daten reduziert werden. Zudem können Sie fast sofort die Daten auf Konditionen, Gelegenheiten und Fehler überwachen, verwalten und erschließen.

Durch die Verwendung von StreamInsight für die Entwicklung von CEP-Anwendungen können Sie die folgenden taktischen und strategische Ziele für Ihr Unternehmen erreichen:

  • Überwachen der Daten aus mehreren Quellen, um sinnvolle Muster, Trends, Ausnahmen und Gelegenheiten zu erkennen

    Inkrementelles Analysieren und Korrelieren von Daten, wenn die Daten noch nicht gespeichert sind, um eine sehr niedrige Latenzzeit zu erzielen Aggregieren von scheinbar nicht verknüpfte Ereignissen aus mehreren Quellen und Ausführen hoch komplexer Analysen über die Zeit

  • Verwalten des Unternehmens durch Ausführen von Analysen mit niedriger Latenz für die Ereignisse und Auslösen von Antwortaktionen, die anhand der Key Performance Indicators (KPIs) für Ihr Unternehmen definiert wurden.

    Schnelles Reagieren auf Gelegenheiten oder Risiken, indem die KPI-Definitionen in die Logik der CEP-Anwendung integriert werden, wodurch die betriebliche Effizienz und Ihre Fähigkeit, schnell auf Geschäftschancen zu reagieren, verbessert werden

  • Durchsuchen von Ereignissen auf neue KPIs für Ihr Unternehmen

  • Entwicklung hin zu einem vorhersagenden Geschäftsmodell, indem historische Daten laufend optimiert und die KPI-Definitionen laufend verbessert werden

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