Kundenbericht
IoT-Gerätemanagement in Echtzeit in großem Maßstab
Vertical Use Case: IoT,Real-time device management,Process optimization
Technical Use Case: Ingest/ETL,Machine Learning
Das Unternehmen HP Inc. ging 2015 aus einer Aufspaltung der Hewlett-Packard Company hervor. Es erschafft Technologien, die das Leben erleichtern – und dies für jeden, überall. Das breite Produktportfolio reicht dabei von Druckern, über PCs und Mobilgeräte, bis hin zu Lösungen und Dienstleistungen. Alle Produkte sind im Hinblick auf das selbsterklärte Ziel des Unternehmens entstanden, beim Endanwender für ein Erlebnis zu sorgen, das verblüfft.
Die Herausforderungen
- Datensilos: Die Daten des Unternehmens wurden dezentral – in unterschiedlichen Systemen, an unterschiedlichen Standorten – abgelegt. Zugriff und Auswertung der Datensätze waren so nur unter Schwierigkeiten möglich.
- Unhandliche Tools: Das Data Warehousing des Unternehmens beruhte auf veralteten Technologien. Dies machte ein erhöhtes Arbeitsaufkommen im DevOps-Bereich erforderlich. Für gewöhnlich musste das Data Science-Team die zusätzliche Arbeit schultern – und dafür seine eigentliche Tätigkeit vernachlässigen.
Die Lösung
Databricks stellt HP Inc. eine kostengünstige und skalierbare Unified Analytics-Plattform zur Verfügung, die seinen Mitarbeitern dabei behilflich ist, Produktprobleme bereits im Vorfeld zu erkennen und Möglichkeiten neuer Kundendienstleistungen zu erschließen:
- Vereinfachter Betrieb von Apache Spark™: Die schlüsselfertige einheitliche Plattform nimmt der zu verwaltenden Infrastruktur ihre Komplexität und versetzt das Data Science-Team von HP Inc. in die Lage, sich wieder ganz auf ihre eigentlichen Aufgaben zu konzentrieren.
- Analyse großer Datenvolumen im Handumdrehen: Zugriff und Auswertung von Daten aus mehr als 20 Millionen Geräten können nun problemlos vorgenommen werden – mit einem nahtlosen Workflow.
- Verbesserte Zusammenarbeit und erhöhte Produktivität: Wirtschaftsanalysten, Datenwissenschaftler und Fachexperten können nun auf der einheitlichen Plattform gemeinsam arbeiten – und so ihre Produktivität erhöhen.
