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big data reporting analyticsDie Performance der Mobilnetze

Webbasierte Terminals und Objekte sind hervorragend für die Informationserfassung geeignet. Der einwandfreie Betrieb der Mobilnetze ist von allergrößter Wichtigkeit für zahlreiche Unternehmen, u.a. Mobilfunkanbieter, aber auch Unternehmen, die kritische Mobilanwendungen verwenden.

Wussten Sie, dass jedes Mobilgerät und jedes kommunizierende Modul wertvolle Daten enthalten oder generieren kann? Und wussten Sie, dass diese Daten für Ihr Unternehmen einträglich sein können?
Dank der Lösungen von ip-label für die massive Erfassung und Analyse in Echtzeit werden die aus Ihren Systemen stammenden Daten bei den Unternehmen, für welche sie entscheidend sind, weiterverarbeitet, in den richtigen Zusammenhang gebracht und verwertet.

Big data reportingEin einzigartiger Datenvorrat!

Daten machen erst Sinn, wenn sie sich auf andere Daten stützen. Beispielsweise müssen Messungen aus Anwendungen wie z.B. Crowd-Sourcing (Produktion partizipativer Daten) hinsichtlich der Daten aus beherrschten Messsystemen (z.B. Sonden) analysiert werden, um ihre Gültigkeit zu bestätigen. Und diese Daten gewinnen noch an Relevanz, wenn sie mit berufsspezifischen der Nutzungsdaten der Anwendungen in Zusammenhang gebracht werden.

 

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accompagnementip-label begleitet sie Sie bei der Datenrevolution

Gemeinsam mit Ihnen legen wir die relevanten Daten fest, unterstützen Sie bei der Erfassung dieser Informationen (Anonymisierung, Echtzeit-Datenverkehr usw.) und erarbeiten zusammen ein Business-Modell. Ihre Daten werden zu einer neuen Einnahmequelle!

Big data reporting analytics

Die Experten von ip-label

Die F&E-Teams von ip-label entwickeln kontextspezifische Messtechnologien (Hardware-Sonden, mobile Sonden, Windows, Linux, Android, IOS), aktive Tests (Latency, Durchsatz, Kapazität, Video, Audio usw.), passive Tests (Mobilfunkbetreiber, Typ Netztechnologie, Zelle, MNC, MCC, Signalstärke, Positionierung usw.) in den unterschiedlichsten Kontexten.

ip-label setzt auf Cloud Computing und hat leistungsfähige Plattformen für die zeitnahe Datenerfassung, die sich jetzt auch an Strukturen vom Typ Big Data anlehnen, konzipiert und in Anwendung gebracht. Diese Strukturen ermöglichen den Echtzeit-Datenzugriff. Außerdem wurden leistungsstarke Analyse-Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, eventuell auftretende Anomalien oder Abweichungen ausfindig zu machen, Prognosen zu treffen und automatisch Typologien zu erstellen.

 

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