reset:anomalydetection

Fehlererkennung in allen Datendimensionen

In einer Welt voller Daten ist das schnelle Auffinden von Anomalien entscheidend. Mit unseren auf neuester Forschung basierenden Algorithmen entdecken Systeme Fehler schneller und mit weniger Trainingsdaten. So verhindern sie selbstlernend Störungen und Ausfälle, bevor sie sichtbar und spürbar werden.

Unser Algorithmus berücksichtigt nicht nur Ereignisse auf der Zeitlinie, sondern auch parallele auf mehreren Datenebenen. Theoretisch bezieht unser Algorithmus Millionen von Datenpunkten mit ein, um eine Störung zu identifizieren.

Das eröffnet in vielen Anwendungsgebieten von IT-Monitoring bis zu Patientenmonitoring, von der Auswertung von Bildern bis zu hochintelligenten Alarmierungssystemen neue Chancen.

Ärzte werden auf eine Krankheit aufmerksam, bevor Symptome sichtbar werden. Netzwerkadministratoren spüren Hacker in einem frühen Stadium von Attacken auf. Aus dem Gleichgewicht geratende Energienetzwerke werden frühzeitig stabilisiert – mit geringeren Systemdienstleistungen und damit tieferen Kosten.

reset:anomalydetection: schnell, multidimensional und wirkungsvoll.

Die Fehlererkennung in einer datengetriebenen Businesswelt.

Die Algorithmen von Reset Thinking werden präzise auf die Anwendung hin entwickelt. Lassen Sie sich unverbindlich beraten:

contact@reset-thinking.com⁠

Im IT-Monitoring

Fehler kündigen sich an. Oft Wochen zum Voraus. Sie werden nicht erkannt, weil die Ereignisse auf der Zeitlinie nur nach wenigen Kriterien ausgewertet werden.

Die Verknüpfung von IT- und Businessdaten ermöglicht neue Einsichten. Und eine Reaktion, bevor die Systeme ausfallen und damit Kosten durch Produktivitätsausfall und Reputationsschaden verursachen.

⁠

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.