De la périphérie au cloud :stimuler les performances commerciales basées sur les données en période d'incertitude

En cette période de précarité économique , toutes les organisations doivent examiner de près le travail qu'elles effectuent et comment cela peut avoir un impact plus important. Les entreprises doivent également gérer les performances de leurs « objets » :les camions de livraison sur les autoroutes, les pompes à perfusion IV dans les hôpitaux, les machines-outils dans les usines et d'autres actifs produisant des données qui peuvent être utilisées pour maximiser les performances et minimiser les dépenses. Mais de nombreuses entreprises ont encore du mal à comprendre comment capturer les données de la manière la plus efficace et la plus rentable de toutes les choses à la périphérie de leur entreprise, ainsi que comment transporter ces données vers leur centre de données d'entreprise ou vers le cloud.

Rejoignez Hazelcast et Intel pour cette plongée approfondie dans la façon dont votre organisation peut créer un plan de données unique et unifié qui s'étend de la myriade de choses à la périphérie de votre entreprise jusqu'à votre cloud d'entreprise ou votre centre de données. Vous apprendrez à tirer parti de la science des données et de l'apprentissage automatique pour :

• Débloquez des informations commerciales révolutionnaires
• Révolutionner les performances des actifs
• Réduire les coûts d'exploitation

Proposé par : 

Orateur :

Nom : Lucas Beeler
Entreprise : Hazelcast
Titre : Architecte principal de solutions chez Hazelcast
Bio : Lucas est architecte de solutions principal chez Hazelcast, où il aide les clients les plus exigeants de Hazelcast à concevoir, concevoir et opérationnaliser des systèmes logiciels d'entreprise basés sur Hazelcast IMDG et Jet. Avant de rejoindre Hazelcast, Lucas a occupé des postes similaires chez GigaSpaces et GridGain, lui donnant une compréhension unique et profonde de l'espace des plateformes en mémoire. Lucas est titulaire d'un B.S.E. en informatique de l'Université du Michigan.