Intelligente Big Data-Verarbeitungs- und Bewertungssoftware

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Online Beratung

Übersicht

Die SwisensSoftware-Komponenten für intelligente Big Data-Verarbeitung und -Bewertung vereinen unsere gesamte Erfahrung im Umgang mit Big Data, künstlicher Intelligenz und dem Betrieb von Echtzeit-Messsystemen. Swisens verfolgt die Philosophie des offenen Datenzugangs, der Verwendung von Open-Source-Technologien und der Bereitstellung großer Freiheit für Kunden.

Produktdetails

Einer, SwisensDataExplorerIntelligente Big Data-Verarbeitungs- und Bewertungssoftware

SwisensDataExplorerIntelligente Big Data-Verarbeitungs- und BewertungssoftwareEs ist eine browserbasierte Software mit Werkzeugen zur Überprüfung der Messungen und zur Überwachung der Hardwarekomponenten im SwisensEcosystem. Es kann sowohl ein einzelnes Messsystem als auch ein Netzwerksystem verwendet werden.

1. Eigenschaften

• Prüfung der Messdaten und Erkenntnis der Ergebnisse in Zeitreihen

• Histogrammabewertung basierend auf der Partikelgröße

• Überwachung der Betriebsparameter und Abholung des Systemzustands

Analyse aktueller und historischer Zeitreihen, Partikelkonzentrationen und Daten

2. Sofortiger Zugriff

Mit dem Browser können gemessene Partikel und Analysedaten innerhalb von Sekunden erfasst und angesehen werden.

3. Datenanalyse

Integrierte Analysetools ermöglichen eine schnelle und effiziente Datenanalyse mit lokalem und Remote-Zugriff.

4. Künstliche Intelligenz Schnittstelle

Verarbeitung von Datensätzen und maschinellen Lernmodellen – auf einer Plattform integriert.

5. Open Source

Unter GLP-Standardlizenz können wir unabhängig Optimierungen durchführen und Anwendungsbereiche erweitern.

Zwei, SwisensDataAnalyzer

SwisensDataAnalyzerEs ist ein Werkzeugsatz, der eine effektive gründliche Analyse großer Datenmengen in einem Messsystem ermöglicht. Dank der Möglichkeit, Aerosolpartikel in Echtzeit zu messen, haben wir Zugang zu einer Big Data-Umgebung.

Für fortgeschrittene Datenanalyse oder Datenvisualisierung,SwisensDataAnalyzerEs bietet eine klare, unabhängige Arbeitsumgebung, die auf Docker Containers, Jupyter Notebook Containers und Python Modulen basiert.

1. Datenverarbeitung

Mit Docker Containers können Daten plattformautonom und neu analysiert werden.

Flexibeler Datenzugriff

Die Daten können von einem PC, einer externen Datenbank oder direkt von SwisensPoleno abgerufen werden.

3. Open Source

Nach GLP-Lizenzen können wir unsere Anwendungsbereiche unabhängig optimieren und erweitern.

SwisenDataExplorer-Integration

Schneller Import und Export von Daten aus Netzwerken oder Messsystemen.

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