Die Datawatch Corporation (NASDAQ-CM: DWCH), führender Anbieter von Lösungen für Datenvisualisierung und Datenmanagement, präsentiert auf der Handelsblatt Jahrestagung Energiewirtschaft 2014 vom 21. bis 23. Januar 2014 in Berlin Anwendungen für geschäftskritische Analysen im Energiesektor. Im Mittelpunkt stehen Lösungen für interaktive Berichte, zeithistorische Betrachtungen und Simulation von Verbraucher-, Energie- und Wetterdaten, auch in Echtzeit.
Am Ausstellungsstand 42 stehen Jochen Grünes, Presales Consultant, und Sabine Peters, Business Development, bei Datawatch für Gespräche und Präsentationen zur Verfügung. Eine Terminvereinbarung ist ab sofort per E-Mail an Sabine_Peters@datawatch.com möglich.
Die Datawatch Lösung für Visual Data Discovery, Datawatch Desktop, analysiert riesige Datenmengen und ist somit für die Big-Data- und Echtzeit-Analytik-Anforderungen der Energiebranche bestens gerüstet. Zu den Einsatzfeldern gehören unter anderem:
- Energiehandel/Energiebörsen
- Energieförderung
- Überwachung der Netze und der Netzauslastung
- Überwachung und Wartung von Leitungsnetzen
- Vorausschauende Instandhaltung, etwa von Windkraftanlagen in Abhängigkeit von Standort, Windintensität und Betriebsdauer
- Verbrauchsprognosen und Bilanzkreismanagement
- Intelligente Stromnetze und Smart-Energy-Technologien
- Smart Metering
- Analysen der Profitabilität
- Auswertung von Produktionskapazitäten
- Überwachung der Projektperformance
- Überwachung von Gesundheits- und Sicherheitsstandards
Eine immer schneller wachsende Menge von Daten stammt inzwischen aus telemetrischen Messanlagen im Netz und von Smart-Metering-Verbrauchszählern. Häufig werden diese Daten mit weiteren Informationen wie etwa mit Wetterdaten kombiniert und in Echtzeit ausgewertet, um Verbrauchsprognosen zu optimieren oder Ausfallrisiken zu minimieren. Denn es reicht heute nicht mehr aus, nur vorgefertigte Abfragen auf vorab aggregierte Daten zu stellen. Wettbewerbsvorteile erzielen nur diejenigen Unternehmen, deren Mitarbeiter die Rohdaten in Echtzeit mit immer neuen Fragestellungen interaktiv analysieren. Dabei gilt es, die verschiedensten Datenquellen einzubeziehen: Strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Datenquellen, etwa aus Berichten, PDF-Dateien und EDI-Streams, können ganz ohne Systemschnittstellen in strukturierte Daten umgewandelt und mit Echtzeit-Datenstreamings, etwa aus Tick-Datenbanken, in Analytics-Applikationen zusammengeführt werden.
Mit Visual Data Discovery stellen Unternehmen ihre Daten in ansprechenden und leicht verständlichen, interaktiven Visualisierungen dar und erkennen unmittelbar Zusammenhänge. Selbst in großen und komplexen Datenbeständen sowie in Big-Data-Umgebungen lassen sich so Anomalien und Ausreißer in Echtzeit aufdecken und deren Ursachen analysieren. Im Unterschied zu den herkömmlichen BI-Lösungen, die meist nur das darstellen, was ohnehin schon bekannt war, ermöglicht Datawatch Desktop einen neuen Blick auf die Daten und zeigt bisher unbekannte Fakten und Zusammenhänge. Die Anwender erhalten ein Werkzeug für dynamische Umgebungen, in denen man fortlaufend neue Fragen stellen und beantworten muss. Datawatch ist daher bestens geeignet für die Integration mit Hochleistungsdatenbanken wie SAP HANA, kdb+ von Kx Systems oder IBM TM1.
Weitere Informationen unter http://www.datawatch.de/
Am Ausstellungsstand 42 stehen Jochen Grünes, Presales Consultant, und Sabine Peters, Business Development, bei Datawatch für Gespräche und Präsentationen zur Verfügung. Eine Terminvereinbarung ist ab sofort per E-Mail an Sabine_Peters@datawatch.com möglich.
Die Datawatch Lösung für Visual Data Discovery, Datawatch Desktop, analysiert riesige Datenmengen und ist somit für die Big-Data- und Echtzeit-Analytik-Anforderungen der Energiebranche bestens gerüstet. Zu den Einsatzfeldern gehören unter anderem:
- Energiehandel/Energiebörsen
- Energieförderung
- Überwachung der Netze und der Netzauslastung
- Überwachung und Wartung von Leitungsnetzen
- Vorausschauende Instandhaltung, etwa von Windkraftanlagen in Abhängigkeit von Standort, Windintensität und Betriebsdauer
- Verbrauchsprognosen und Bilanzkreismanagement
- Intelligente Stromnetze und Smart-Energy-Technologien
- Smart Metering
- Analysen der Profitabilität
- Auswertung von Produktionskapazitäten
- Überwachung der Projektperformance
- Überwachung von Gesundheits- und Sicherheitsstandards
Eine immer schneller wachsende Menge von Daten stammt inzwischen aus telemetrischen Messanlagen im Netz und von Smart-Metering-Verbrauchszählern. Häufig werden diese Daten mit weiteren Informationen wie etwa mit Wetterdaten kombiniert und in Echtzeit ausgewertet, um Verbrauchsprognosen zu optimieren oder Ausfallrisiken zu minimieren. Denn es reicht heute nicht mehr aus, nur vorgefertigte Abfragen auf vorab aggregierte Daten zu stellen. Wettbewerbsvorteile erzielen nur diejenigen Unternehmen, deren Mitarbeiter die Rohdaten in Echtzeit mit immer neuen Fragestellungen interaktiv analysieren. Dabei gilt es, die verschiedensten Datenquellen einzubeziehen: Strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Datenquellen, etwa aus Berichten, PDF-Dateien und EDI-Streams, können ganz ohne Systemschnittstellen in strukturierte Daten umgewandelt und mit Echtzeit-Datenstreamings, etwa aus Tick-Datenbanken, in Analytics-Applikationen zusammengeführt werden.
Mit Visual Data Discovery stellen Unternehmen ihre Daten in ansprechenden und leicht verständlichen, interaktiven Visualisierungen dar und erkennen unmittelbar Zusammenhänge. Selbst in großen und komplexen Datenbeständen sowie in Big-Data-Umgebungen lassen sich so Anomalien und Ausreißer in Echtzeit aufdecken und deren Ursachen analysieren. Im Unterschied zu den herkömmlichen BI-Lösungen, die meist nur das darstellen, was ohnehin schon bekannt war, ermöglicht Datawatch Desktop einen neuen Blick auf die Daten und zeigt bisher unbekannte Fakten und Zusammenhänge. Die Anwender erhalten ein Werkzeug für dynamische Umgebungen, in denen man fortlaufend neue Fragen stellen und beantworten muss. Datawatch ist daher bestens geeignet für die Integration mit Hochleistungsdatenbanken wie SAP HANA, kdb+ von Kx Systems oder IBM TM1.
Weitere Informationen unter http://www.datawatch.de/
