'

Deductor – аналитическая платформа

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Deductor – аналитическая платформа


Слайд 1

Назначение системы Deductor 5 является платформой, ориентированной на решение задач анализа любых структурированных (табличных) данных. Реализованные в Deductor технологии позволяют на базе единой платформы пройти все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов.


Слайд 2

Область применения Глубокий анализ любых табличных данных: Системы аналитической отчетности Многомерный анализ Прогнозирование Поиск закономерностей Управление рисками Сегментация клиентов/товаров/услуг Построение профилей потребителей Оценка эффективности рекламы и многое другое…


Слайд 3

Технологии анализа В Deductor реализованы практически все современные технологии анализа структурированных данных. Data Warehouse – хранилище данных OLAP – многомерный анализ данных Data Mining – добыча данных Knowledge Discovery in Databases – обнаружение знаний в базах данных


Слайд 4

Хранилище данных Интегрированное в платформу хранилище данных Deductor Warehouse решает задачу консолидации и предоставляет аналитику единый источник данных: Богатый семантический слой Высокая производительность Гибкие механизмы фильтрации данных Непротиворечивость и целостность данных Простота и удобство работы


Слайд 5

Многомерный анализ данных OLAP – способ визуализации многомерных данных. Встроенное в Deductor OLAP-ядро поддерживает мощные механизмы манипулирования кубами. Все операции выполняются «на лету»: Произвольное размещение измерений/фактов Фильтрация, сортировка и группировка по любым показателям Детализация данных Кросс-диаграмма


Слайд 6

Добыча данных Data Mining – процесс построения моделей и поиска закономерностей. Найденные при этом правила и закономерности описывают новые связи, позволяют предсказывать значения одних признаков на основе других. В Deductor реализовано множество Data Mining алгоритмов: Деревья решений Нейронные сети Самообучающиеся карты Ассоциативные правила и многое другое…


Слайд 7

Обнаружение знаний в базах данных Knowledge Discovery in Databases – методология анализа данных, описывающая процесс обнаружения знаний в базах данных как комбинацию 5 базовых операций: Выборка данных Очистка Трансформация Построение моделей – Data Mining Интерпретация результатов


Слайд 8

Как это работает в Deductor В Deductor все эти механизмы анализа реализованы, унифицированы и интегрированы. Вся обработка производится при помощи всего 4-х мастеров: Импорт Экспорт Обработка Визуализация Комбинируя эти действия, строятся сценарии анализа, позволяющие решать огромный спектр актуальных бизнес-задач.


Слайд 9

Deductor – типовой сценарий Импорт данных Очистка данных Трансформация Построение модели Экспорт данных Файл Механизмы импорта Обработка данных Механизмы экспорта Deductor Warehouse


Слайд 10

Источники и приемники данных Deductor имеет встроенные механизмы работы со множеством источников и приемников данных, поддерживает практически все популярные форматы: TXT, CSV, XML, HTML… Офисные приложения Драйвера прямого доступа ко множеству СУБД Поддержка ODBC и ADO 1C:Предприятие


Слайд 11

Интеграция В процессе анализа необходимо одновременно обрабатывать информацию из множества источников, комбинировать данные, способы обработки и визуализации. Deductor обладает развитыми способами взаимодействия со сторонними приложениями на базе промышленных стандартов: Пакетное выполнение OLE-Automation Deductor Server и Client Открытый API


Слайд 12

Тиражирование знаний Deductor легко интегрируется в любое программное окружение, позволяет извлечь из накопленных в компании данных интересную и практически полезную информацию и трансформировать ее в конкурентные преимущества. Реализованные механизмы обеспечивают тиражирование знаний, когда результаты, полученные аналитиками, используются всеми сотрудниками организации без необходимости понимания способов и методов обработки.


Слайд 13

Практика применения Подход, реализованный в Deductor, апробирован во многих проектах и с успехом применяется в различных отраслях экономики: Оптовая торговля – прогнозирование спроса, оптимизация продаж, анализ клиентской среды, аналитическая отчетность… Розничная торговля – консолидация данных, многомерный анализ, оптимизация закупок… Банки – скоринговые системы, оценка рисков, оптимизация продуктовой линейки, прогнозирование… Производство – оптимизация производства, контроль качества, планирование…


Слайд 14

BaseGroup Labs BaseGroup Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data Mining решений и инструментов. Web-сайт: www.basegroup.ru Образование: edu.basegroup.ru E-mail: info@basegroup.ru


×

HTML:





Ссылка: