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Anodot mit Informationsstand und Fachvorträgen auf der OOP 2017 vertreten
ID: 1445027
Im Fachforum Big Data spricht Anodot über Anomalie- und Incident-Erkennung sowie neue Ansätze im Umgang mit Big Data
(firmenpresse) - München, 17. Januar 2017 – Anodot, Anbieter von Echtzeit-Incident-Erkennung und –Analysesoftware, präsentiert IT-Entscheidern und Branchenexperten auf der Fachmesse der OOP Hintergrundinformationen zu Echtzeit-Analyse sowie automatisierter Anomalie- und Incident-Erkennung und gibt Einblicke, wie Unternehmen mit Hilfe intelligenter Ansätze einen Mehrwert aus ihren gewonnenen Daten ziehen können. Die OOP-Konferenz findet vom 30. Januar bis 03. Februar 2017, die daran angegliederte Fachmesse vom 30. Januar bis 02. Februar, im ICM in München statt. Anodot wird mit einem eigenen Stand (5.14) und einem Fachvortrag innerhalb des Fachforums Big Data, sowie einem Vortrag im Rahmen des Technologie-Forums vertreten sein.
Am Mittwoch, den 01. Februar um 9:40 Uhr wird Dr. Ira Cohen, Chief Data Scientist und Co-Founder von Anodot, in seinem Vortrag „The Death of Static Thresholds and The Rise of Anomaly Detection” im Technologie-Forum über die Relevanz einer Machine-Learning-Lösung, die den Normalbereich von Daten festlegt und so jede Anomalie feststellen kann, sprechen. Cohen wird die Design-Prinzipien eines solchen Anomalie-Erkennungssystems erläutern und anhand von Anwendungsbeispielen aus Schlüsselbranchen wie Fintech oder E-Commerce verdeutlichen.
Christian Glatschke, Sales Director DACH bei Anodot, wird am Mittwoch, den 01. Februar um 16:00 Uhr im Rahmen des Fachforums Big Data einen Vortrag zum Thema „Kennen Sie die richtigen Fragen?“ halten. Er wird erläutern, wie die Grenzen der Datenanalyse durch die automatisierte Generierung bisher nicht gestellter Fragen überwunden werden können und zeigen, wie Anodot diese Fragen nicht nur automatisch stellt, sondern sie auch in Echtzeit beantwortet.
„In der Ära ‚Big Data’ müssen Millionen von Metriken verfolgt und untersucht werden, dabei kann sich jede Metrik anders verhalten und ist von verschiedensten Faktoren abhängig“, so Christian Glatschke. „Deshalb sind intelligente Lösungen wie automatisierte Anomalie-Erkennung notwendig, um alle Daten zu überwachen, eine allgemeine Basis für jede Metrik zu erstellen und darauf aufbauend Geschäftsereignisse sowie Datenanomalien identifizieren zu können, sobald sie auftreten.“
Nähere Informationen zum Unternehmen und zur Lösung Anodot sind erhältlich unter www.anodot.com.
Hinweis an die Redaktionen
Wenn Sie auf der OOP ein Gespräch mit einem Anodot-Experten führen möchten, kontaktieren Sie bitte eloquenza unter anodot(at)eloquenza.de oder telefonisch unter +49 89 24 20 38 0.
Themen in dieser Pressemitteilung:
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Anodot liefert Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und Geschäftseinblicke durch Echtzeit-Analyse und automatisierte Anomalie-Erkennung. Für die automatische Erkennung von ungewöhnlichem Datenverhalten und Ausreißern in enormen Mengen an Zeitreihen-Daten, nutzt Anodot’s Business-Incident-Erkennung patentierte Machine Learning-Algorithmen, um Probleme über verschiedene Parameter hinweg in Echtzeit zu isolieren und zu korrelieren. So können Unternehmen schneller Geschäftsentscheidungen fällen. Die Kunden von Anodot sind in den verschiedensten Branchen wie Fintech, Adtech, E-Commerce, Web-Apps, Mobile-Apps und anderen Branchen zu finden, die enorme Datenmengen generieren bzw. verwalten. Sie nutzen Anodot, um echte Geschäftsvorteile zu erlangen, wie u.a. signifikante Kosteneinsparungen, mehr Umsatz und verbesserte Kundenzufriedenheit. Das Unternehmen wurde im Jahr 2014 gegründet, hat seinen Hauptsitz in Ra’anana, Israel, und hat Niederlassungen im Silicon Valley und Europa.
Erfahren Sie mehr auf: www.anodot.com
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E-Mail: anodot(at)eloquenza.de
Datum: 17.01.2017 - 09:08 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1445027
Anzahl Zeichen: 2702
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Amelie Nägelein
Stadt:
München
Telefon: 0892420380
Kategorie:
New Media & Software
Meldungsart: Unternehmensinformation
Versandart: Veröffentlichung
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