DIe Welt: im Kleinen flach, im Großen rund
Unabhängig davon, worum sich Ihr Geschäft dreht – sei es der Patient, das produzierte Teil, die Maschine oder der Kunde –, Sie sammeln fortlaufend eine Vielzahl von Informationen zu Ihrem jeweiligen Geschäftsobjekt. Eines ist sicher: Diese Informationsvielfalt wird in Zukunft weiter zunehmen. Deshalb wird es immer wichtiger, Ihr Geschäftsobjekt über alle damit verbundenen Datenströme hinweg analysieren zu können.
Relationale Datenbanken wurden entwickelt, um komplexe Daten zu speichern und konsistent zu verwalten. Allerdings müssen Objekte dafür in ihre Bestandteile zerlegt und auf verschiedene Tabellen verteilt werden. Sobald ein Objekt auf diese Weise fragmentiert wurde, ist eine Analyse des Objekts als Ganzes äußerst schwierig – eine agile 360°-Sicht lässt sich so nur schwer erreichen.
Um neue Horizonte zu erschließen, benötigen wir eine Technologie, die mit der Komplexität und dem Volumen von Real-World-Daten umgehen kann. Xplain Data Object Analytics.
Was das für Sie bedeutet
Typische Unterobjekte eines Haupt-Geschäftsobjekts sind zum Beispiel:
- Gesundheitswesen: Ereignisströme wie Verordnungen, Diagnosen und Behandlungen, die sich über den gesamten Lebensweg eines Patienten erstrecken.
- Produktion: Fertigungsdaten von Tausenden von Werkstücken mit Millionen von dazugehörigen Prozessparametern, Ereignissen, Umgebungsbedingungen und Meldungen entlang einer Produktionslinie.
u.v.m.
Einfache Beantwortung von Fragen, die sich auf verschiedene Teilströme beziehen, z. B.
- Medikamente, die entsprechend einer bestimmten Diagnose verwendet wurden
- Reihenfolge der Reparaturvorgänge in Bezug auf beobachtete Fehlermeldungen
Und letztendlich ist ObjectAnalytics die Grundlage für Causal Discovery. Feature-Engineering wird obsolet – anstatt Features für ein bestimmtes Problem zu entwickeln, arbeiten Sie einfach mit einem Objekt als Ganzes.
Statt mit Zeilen in einer flachen Tabelle arbeitet ObjectAnalytics mit ganzen Objekten. Dieses innovative Konzept eröffnet neue Dimensionen für die Bereiche des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.
Obligatorisch für die holistische Analyse: 360°-Ansicht, realisiert durch Xplain Data ObjectAnalytics
ObjectAnalytics ist genau das Gegenteil einer relationalen Datenbank. Alle Informationen zu Ihrem Geschäftsobjekt werden in eine objektzentrierte Datenstruktur eingebunden. Das bedeutet, dass z. B. alle Informationen über jeden einzelnen Patienten gemeinsam in einer “Objektinstanz” verfügbar sind. Was zusammengehört, wird zusammen gespeichert – und steht Ihnen für ganzheitliche Analysen zur Verfügung.
Mit dieser objektzentrierten Darstellung können komplexe Abfragen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Unterobjekten analysieren, mit Hochgeschwindigkeit ausgeführt werden. Algorithmen, die zuvor aufwendig zu implementieren waren, sind nun einfach anzuwenden. Neuartige, bisher unvorstellbare Algorithmen werden möglich (siehe CausalDiscoverer).
Zudem können Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen einbinden und diese als Unterobjekte (oder rekursive Unterobjekte) miteinander verknüpfen. Auf diese Weise entsteht ein einziges, konsistentes Gesamtbild Ihres Geschäftsobjekts. ObjectAnalytics ersetzt relationale Datenbanken nicht – es ergänzt sie, indem es Daten aus heterogenen Quellen zu einer objektzentrierten Sicht zusammenführt. Ab sofort analysieren Sie Ihre Geschäftsobjekte als Ganzes.
Die patentierte ObjectAnalytics Database im praktischen Einsatz
Einige unserer größeren Installationen im Gesundheitswesen umfassen bis zu 60 Millionen Patienten und 3 Milliarden Ereignisse in unterschiedlichen Unterobjekten – in einzelnen Projekten sogar mit bis zu 50 „verschachtelten“ Unterobjekten – auf einem Server mit 128 Kernen. Bei jeder Anfrage werden alle Kerne parallel genutzt, sodass zahlreiche Clients gleichzeitig performant bedient werden können.
Die Standardinstallation erfolgt über einen Docker-Container. Dadurch ist die Bereitstellung unserer Technologie auf einer Cloud-Plattform (z. B. AWS) oder auf einem lokalen Rechner denkbar einfach. Ein Data Scientist kann die Lösung zunächst in seiner lokalen Testumgebung einsetzen und dort entwickelte Ansätze anschließend nahtlos in den unternehmensweiten Betrieb überführen.
Schnittstellen
Sie können Abfragen an die ObjectAnalytics Database von jeder Programmiersprache aus durchführen, die Webanfragen initiieren kann.
Zusätzlich zur Weboberfläche bieten wir:
- Methoden, die in spezifischen Umgebungen die Ausführung von Abfragen und den Zugriff auf Ergebnisse erleichtert
- eine Java Object MapReduce-Schnittstelle, um eine Operation auf einem Objekt zu definieren und diese massiv parallel auf Millionen von gespeicherten Objektinstanzen auszuführen. Mit dieser Schnittstelle können Sie Algorithmen tief in die Core Engine der Datenbank einbringen: So kommen die Algorithmen zu den Daten, anstatt eine Unmenge an Daten zu den Algorithmen zu transportieren.
Die offenen Schnittstellen bieten eine Fülle von Möglichkeiten: Erstellen Sie Ihre eigene benutzerdefinierte Anwendung mithilfe der verfügbaren Schnittstellen – z. B. JavaScript. Oder nutzen Sie Dash Enterprise über die Python-Schnittstelle für das Dashboarding.
Verfügbarkeit
Es sind Pakete für Python, R (Beta) und JavaScript verfügbar. In Python werden Ergebnisse z. B. als Pandas Data Frame zurückgeliefert. Python und R richten sich in erster Linie an Data Scientists, während die JavaScript-Schnittstelle es Webentwicklern ermöglicht, schnell eine eigene Analyse-Anwendung zu implementieren.
Hinweis: Die Java Object MapReduce Schnittstelle ist noch nicht offiziell freigegeben – bitte wenden Sie sich an das Xplain Data Team, wenn Sie diese nutzen möchten.
