{"id":146,"date":"2024-05-26T16:05:12","date_gmt":"2024-05-26T14:05:12","guid":{"rendered":"https:\/\/wp-test2.infopro-gmbh.de\/?page_id=146"},"modified":"2025-04-23T16:20:42","modified_gmt":"2025-04-23T14:20:42","slug":"glaas-advanced-analytics-suite","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.infopro-gmbh.de\/?page_id=146","title":{"rendered":"glaas Advanced Analytics Suite"},"content":{"rendered":"\n
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glaas<\/h1>

Advanced Analytics Suite<\/p><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Flexible Plattform f\u00fcr komfortable Analyse-Anwendungen<\/h5><\/div>\n\n\n\n

glaas ist eine modular aufgebaute, flexibel erweiterbare und einheitlich verwaltete Software-Plattform f\u00fcr die Entwicklung und Bereitstellung von Analyse-L\u00f6sungen. Speziell f\u00fcr das Design und den operativen Einsatz von Machine Learning-Anwendungen konzipiert, vereinfacht glaas das Prototyping, die Entwicklung und den dauerhaften Betrieb von Anwendungen. Mit glaas werden Prozesse einfacher, skalierbar und stabil gestaltet.<\/p>\n\n\n\n

glaas eignet sich f\u00fcr Unternehmen jeder Branche und Gr\u00f6\u00dfe als leistungsf\u00e4hige und einfach zu bedienende Plattform. Die Kombination aus vordefinierten Standardkomponenten, einfacher Integration und hoher Flexibilit\u00e4t macht glaas zur idealen L\u00f6sung nicht nur f\u00fcr KI-Anwendungen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Umfassende Funktionen f\u00fcr den gesamten Data Mining-Prozess<\/h5><\/div>

glaas enth\u00e4lt Komponenten f\u00fcr alle wesentlichen Aufgaben des Data Mining-Prozesses. Der Funktionsumfang reicht von der Datenaufbereitung \u00fcber das Erstellen von Machine Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung von Analyse-Ergebnissen. Ein Server steuert die Systemkomponenten und stellt eine einfache und einheitlich definierte API sowie eine Plug-In-Schnittstelle f\u00fcr anwendungsspezifische Erg\u00e4nzungen zur Verf\u00fcgung. Unterschiedliche Anwendungen in den jeweils geeignetsten Programmiersprachen und mit verschiedenen Datenquellen lassen sich integrieren.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Einfache Entwicklung mit vordefinierten Standardkomponenten<\/h5><\/div>

F\u00fcr viele Grundaufgaben, die in Analyse-L\u00f6sungen typischerweise durchgef\u00fchrt werden m\u00fcssen, sind bereits vordefinierte Systemkomponenten vorhanden. Diese Standardkomponenten des glaas-Baukastensystems k\u00f6nnen individuell konfiguriert und angepasst und dann zu Analyse-Anwendungen zusammengefasst werden. So k\u00f6nnen typische Aufgaben von Analyse-Anwendungen ohne aufw\u00e4ndige Programmierung einfach umgesetzt werden.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t f\u00fcr jede Branche und Unternehmensgr\u00f6\u00dfe<\/h5><\/div>

glaas ist f\u00fcr jede Branche und Unternehmensgr\u00f6\u00dfe geeignet. Es erm\u00f6glicht die vereinfachte Entwicklung und das Deployment perfekt abgestimmter, skalierbarer Analytics- und Prediction-L\u00f6sungen. Von Edge-Computing bis hin zum umfangreichen Cloud-Einsatz entscheiden unsere Kunden selbst, wo prognostische Verfahren laufen sollen. Durch seine besondere Architektur k\u00f6nnen glaas-Anwendungen sich selbst mit der Zeit anpassen, eine Grundanforderung von Machine Learning.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Einfache Administration und Integration<\/h5><\/div>

Eine einfach zu bedienende Verwaltungsoberfl\u00e4che, der glaas Deployment Manager, unterst\u00fctzt bei der Konfiguration und Verwaltung von Analyse-Anwendungen. \u00dcber die standardisierte glaas API k\u00f6nnen Anwendungen einfach administriert und in bestehende Systeme integriert werden. Dies gilt sowohl f\u00fcr die Maschine-zu-Maschine-Integration als auch f\u00fcr browserbasierte User-Clients, die mit Programmiersprachen wie Python, Ruby, Java oder JavaScript implementiert werden k\u00f6nnen.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unabh\u00e4ngigkeit und Investitionssicherheit<\/h5><\/div>

glaas ist vollst\u00e4ndig quelloffen und basiert auf verbreiteten Technologien wie Python. Dies gew\u00e4hrleistet Investitionssicherheit und Unabh\u00e4ngigkeit vom Hersteller. Die Plattform ist hardwareunabh\u00e4ngig und kann auf den meisten g\u00e4ngigen Systemumgebungen eingesetzt werden, von Edge-Computing bis zur Cloud. F\u00fcr den Betrieb ist keine Internetverbindung notwendig, und die Datenbankanbindung ist flexibel (SQL, NoSQL).<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Low-Code-Ansatz f\u00fcr eine schnelle Umsetzung<\/strong><\/h5><\/div>

glaas verfolgt einen Low-Code-Ansatz, bei dem typische Analyse-Grundaufgaben mit konfigurierbaren und individuell erweiterbaren Standardkomponenten leicht umgesetzt werden k\u00f6nnen. Komplette Anwendungs-Workflows k\u00f6nnen \u00fcber das glaas-Baukastensystem und standardisierte APIs umgesetzt werden. So wird die Entwicklung von Analyse-Anwendungen weitgehend zu einer (automatisierbaren) Konfigurationsaufgabe.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Einfache Erweiterbarkeit und Integration<\/strong><\/h5><\/div>

Neue, individuelle Komponenten k\u00f6nnen mit geringem Aufwand entwickelt und nahtlos in den Workflow einer glaas-Anwendung integriert werden. So k\u00f6nnen vorhandene Analyse-L\u00f6sungen oder spezifische Verarbeitungsanforderungen einfach eingebunden werden. Die konsequente Standardisierung der Systemverwaltung und der API lassen eine einfache Integration von Komponenten der Analyse-Anwendungen sowohl untereinander als auch mit bestehenden Systemen zu.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Einsatzm\u00f6glichkeiten \u00fcber Machine Learning hinaus<\/strong><\/h5><\/div>

Obwohl glaas urspr\u00fcnglich f\u00fcr das Deployment von Machine Learning-Anwendungen konzipiert wurde, eignet es sich auch als ideale technische Grundlage f\u00fcr vielf\u00e4ltige digitale Plattformen. Dazu geh\u00f6ren Simulationen, Digital Twins, Condition Monitoring und Datenarchivierung. Die Integration beliebiger Anwendungen und Datenquellen kann ebenfalls einfach umgesetzt werden.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Individuelle Betriebsmodelle und Sicherheit<\/strong><\/h5><\/div>

Das glaas-Framework und der Betrieb der darauf eingesetzten Systeme k\u00f6nnen auf kundeneigener Infrastruktur oder \u00fcber eine individuelle Cloud-L\u00f6sung umgesetzt werden.
So ist die Kontrolle und Integration erfolgskritischer Anwendungen in der eigenen Unternehmensumgebung m\u00f6glich. Authentifizierung und Verschl\u00fcsselung sind \u00fcber einen Reverse Proxy einfach umzusetzen, was zus\u00e4tzliche Sicherheit bietet.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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