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Was möglich wird

Täglich fließen Intelligence-Informationen, die Tragödien verhindern könnten, durch Systeme, die nicht miteinander kommunizieren.

  • Eine Rettungsanfrage auf Twitter→ unsichtbar
  • Eine verdächtige Transaktion bei einer Bank→ unsichtbar
  • Ein Fahrzeug, das diese Woche zum dritten Mal eine Grenze überquert→ unsichtbar
  • Ein Muster von Notrufen, das auf etwas Größeres hindeutet→ unsichtbar

Im Moment existieren diese Signale in getrennten Welten. Stream Analytics verbindet sie.

Was ist Ihre Mission?

Wählen Sie Ihren Fokus, um relevante Fähigkeiten zu sehen

Wie Streaming Analytics Zeit spart

Verfolgen Sie den Live-Workflow von der Signalaufnahme bis zur koordinierten Aktion. Jeder Schritt wird von Argus-Modulen aus dem Streaming-Analytics-Stack unterstützt.

Schritt Erfassen

Jedes Signal im Moment seines Erscheinens erfassen

Live-Daten aus Leitstelle, Sensoren, OSINT, Finanzen und Partnersystemen ohne Batch-Verzögerungen aufnehmen.

Zeitsparende Ergebnisse

  • Live-Aufnahme ohne manuelle Exporte
  • Automatische Normalisierung über Systeme hinweg
  • Gemeinsame Zeitleiste aller Signale

Module, die diesen Schritt unterstützen

Data Source Integration Domain

Vorgefertigte Konnektoren für Einsatzsysteme, Sensoren und Partner-Feeds.

Stream Domain

Hochvolumiges Stream-Routing mit garantierter Zustellung.

Stream Analytics Engine

Echtzeitverarbeitung zur Erkennung von Mustern, Anomalien und Prioritätssignalen.

Das Datenquellen-Universum

Tippen Sie, um zu erkunden, was verbunden werden kann

Wählen Sie eine Kategorie, um verfügbare Datenquellen zu erkunden

Funktionen inspiriert durch echte Versagen

Jede Fähigkeit lässt sich auf dokumentierte Katastrophen zurückführen

Grundursache

Tausende Rettungsanfragen auf Twitter/Facebook, die Disponenten weder sehen noch verfolgen konnten

Quelle

FEMA-Nachbereitungsbericht

Inspirierte Funktion

Social-Media-Integration mit Geolokalisierung und Prioritätsverfolgung

Grundursache

376 Beamte von 24 Behörden ohne etablierte Einsatzleitung. De-facto-Kommandant verwarf seine Funkgeräte.

Quelle

DOJ Critical Incident Review

Inspirierte Funktion

Automatische Einsatzleitungsstruktur mit erzwungener Kommunikationsteilnahme

Grundursache

Nur 7.000 von 52.000 zu Evakuierenden erhielten Warnungen. CodeRED konnte sich nicht mit IPAWS verbinden.

Quelle

NIST-Untersuchung

Inspirierte Funktion

Mehrkanalige Benachrichtigung mit automatischem Fallback-Routing

Grundursache

FBI hatte Verdächtigen nach russischen Warnungen ermittelt, aber Informationen wurden nicht mit Boston Police geteilt.

Quelle

DOJ Inspector General

Inspirierte Funktion

Behördenübergreifende Entitätenverknüpfung mit automatischem Teilen

Die Architektur des Bewusstseins

Verbinden

Jede Datenquelle, die Daten generiert

Normalisieren

Gemeinsames Schema, Entitätenextraktion

Korrelieren

Graph-natives Beziehungs-Mapping

Alarmieren

Intelligentes Routing, keine Ermüdung

Handeln

Direkter Link zur Ermittlung

Implementierungspfad

1

Prioritätsquellen verbinden

Tage

3-5 kritische Datenquellen identifizieren. Konnektoren konfigurieren. Baseline etablieren.

2

Korrelation konfigurieren

Wochen

Relevante Muster definieren. Schwellenwerte festlegen. Auf Ihre Prioritäten trainieren.

3

Operationen integrieren

Monat

Mit Leitstelle, Ermittlung, Reaktion verbinden. Disponenten schulen.

4

Abdeckung erweitern

Fortlaufend

Quellen inkrementell hinzufügen. Regeln verfeinern. Auswirkung messen.

Sehen Sie, was möglich wird

Stream Analytics ist keine bessere Version von etwas, das Sie bereits haben. Es ist eine Fähigkeit, die heute nicht existiert.

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