Logiciel intelligent de traitement et d'évaluation du Big Data

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Vue d'ensemble

Le composant logiciel intelligent de traitement et d'évaluation du Big Data de swisensoftware combine toute notre expérience dans le traitement du Big Data, de l'intelligence artificielle et de l'exploitation de systèmes de mesure en temps réel. Swisens a toujours adhéré à la philosophie de l'accès ouvert aux données, de l'utilisation de technologies open source et de la plus grande liberté pour ses clients.

Détails du produit

Un, SwisensDataExplorerLogiciel intelligent de traitement et d'évaluation du Big Data

SwissdataexplorerLogiciel intelligent de traitement et d'évaluation du Big DataEst un logiciel basé sur un navigateur avec des outils pour vérifier les résultats de mesure et surveiller les composants matériels dans swisensecosystem. Qu'il s'agisse d'un seul système de mesure ou d'un système en réseau, il peut être utilisé.

1. Caractéristiques

• Vérifier les séries chronologiques des données de mesure et identifier les résultats

• Évaluation histographique basée sur la taille des particules

• Surveillance des paramètres opérationnels et récupération de l'état du système

• Analyse des séries chronologiques actuelles et historiques, des concentrations de particules et des données

2. Accès instantané

Les particules mesurées et les données analytiques peuvent être acquises et visualisées en quelques secondes à l'aide d'un navigateur.

3. Analyse des données

Les outils d'analyse intégrés permettent une analyse rapide et efficace des données avec un accès local et à distance.

4. Interface d'intelligence artificielle

Travailler avec des ensembles de données et des modèles de machine learning – intégrés sur une seule plate - forme.

5. Open Source

Sous licence selon les normes GLP, nous pouvons optimiser de manière indépendante et étendre nos applications.

Deux, SwisensDataAnalyzer

SwisensDataAnalyzerEst un ensemble d'outils qui permet une analyse efficace et approfondie d'un grand nombre de données dans un système de mesure. Grâce à la capacité de mesurer les particules d'aérosol en temps réel, nous avons accès à un environnement Big Data.

Pour l'analyse avancée des données ou la visualisation des données,SwisensDataAnalyzerAvec docker containers, jupyter Notebook Containers et Python modules, vous disposez d’un environnement de travail clair et indépendant.

1. Retraitement des données

Grâce à docker containers, les données sont analysées de manière autonome et réanalysée par la plateforme.

2. Accès flexible aux données

Les données peuvent être obtenues à partir d'un ordinateur personnel, d'une base de données externe ou directement auprès de swisenspoleno.

3. Open Source

Sous licence selon les normes GLP, nous pouvons effectuer des optimisations indépendantes et étendre le champ d'application.

4 Intégration de swisendataexplorer

Pour importer et exporter rapidement des données à partir de réseaux ou de systèmes de mesure.

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