Big Data – Mustererkennung

Ziele und Kontext

Im Jahr 2013 hat eine große Online-Einzelhandelsmarke AKKA mit ihrem Big-Data-Projekt beauftragt: Sie wollte das konkrete Verhalten ihrer Kunden in Echtzeit identifizieren und mit ihnen interagieren, um den Verkauf möglicherweise abschließen zu können (z. B. mit einem kleinen persönlichen Nachlass oder einem Gespräch).

Realisierung

AKKA arbeitete an der Realisierung einer Maschine zur automatischen Erkennung systematischer Zeichen im Ablauf der Ereignisse und implementierte einen Compiler, der Ereignisabläufe in deterministische Automaten übersetzen konnte.

Mehrwert und Kundennutzen

Die Ergebnisse übertrafen die ursprünglichen Erwartungen des Kunden:

  • Gleichzeitige Verarbeitung von einer Millionen Kunden mit weniger als einer Sekunde Latenzzeit
  • Gleichzeitige Verarbeitung von zwei Millionen Kunden mit weniger als zwei Sekunden Latenzzeit
  • Verarbeitung von 5.000 Ereignissen pro Sekunde