TIBCO® Data Science

Data science é um esporte de equipe. Data scientists, citizen data scientists, engenheiros de dados, usuários empresariais e desenvolvedores precisam de ferramentas flexíveis e expansíveis que promovam colaboração, automação e reutilização de workflows analíticos. Mas algoritmos são somente uma peça no quebra-cabeça de data analytics. Para gerar insights preditivos, as empresas precisam aumentar o foco na implantação, gerenciamento e monitoramento de modelos analíticos. Negócios inteligentes confiam em plataformas que dão suporte ao ciclo de vida analítico de ponta-a-ponta fornecendo segurança e governança corporativa. O Software TIBCO® Data Science ajuda as organizações a inovarem e resolverem problemas complexos de forma mais rápida, assegurando que as descobertas preditivas se transformem rapidamente em resultados excelentes.

Conheça mais sobre a plataforma TIBCO Data Science.

O que é Ciência de Dados?

Data science é uma abordagem multidisciplinar para localizar, extrair e tornar visíveis padrões em dados por meio de uma fusão de métodos analíticos, conhecimentos específicos e tecnologia. Data science inclui as áreas de inteligência artificial, mineração de dados, deep learning, previsões, machine learning, otimização, predictive analytics, estatísticas e análise de textos.

Benefits

Desenvolva soluções de Inteligência Artificial End-to-End

Da preparação de dados à criação de modelos, implementação e monitoramento, o software TIBCO Data Science permite às organizações automatizar o trabalho do dia a dia e criar soluções baseadas por algorítimos de machine learning (ML) que resolvem os problemas do mundo real. Inicie o desenvolvimento de seus aplicativos com modelos pré-definidos.

Forneça Data Science para todos

Explore a criatividade de toda a equipe, dos citizens aos experts. Assegure a transparência, segurança, controle versão e auditabilidade. Combine AutoML, workflows intuitivos drag-and-drop e Jupyter Notebooks integrados que facilitam a criação e o compartilhamento de módulos reutilizáveis. Execute workflows de Spotfire analytics para agregar machine learning, dados, processos e pessoas para criar soluções operacionais.

Simplifique a complexidade e acelere a inovação

Serviços em nuvem, frameworks e tecnologias de fonte aberta como Python e R são complexas e enormes. O software TIBCO Data Science simplifica a ciência de dados e machine learning por meio de ecossistemas híbridos. Use TensorFlow SageMaker, Rekognition, Cognitive Services e outros para orquestrar a complexidade de fontes abertas e criar soluções inovadoras. Aprenda mais ou acione uma AWS Instance ainda hoje.

Operacionalize o Data Science e pipelines de machine learning

Muitas organizações lutam para implantar analytics em ambientes de produção.Conforme os dados se acumulam e os modelos ficam ultrapassados, ser capaz de monitorar, reeducar, remodelar e implementar automaticamente novos modelos analíticos em edge ou diretamente nos sistemas de negócios faz com que você obtenha resultados de fácil compreensão e possa agir com confiança.

Acelere projetos IoT

Em combinação com o TIBCO Flogo® e /ou TIBCO® Streaming, as organizações podem criar pipelines inovadores com as últimas técnicas de deep learning, preditivas, prescritivas, de inteligência artificial e analytics que podem ser executadas em qualquer dispositivo edge, gateway ou microcontrolador. Descubra novas oportunidades de negócios, fluxos de receitas e monetização de ativos para ter uma vantagem competitiva sustentável.

Customer: Tipping Point

Use um analytics confiável

Para poder confiar em suas análises, comece com dados confiáveis. Com TIBCO® Data Virtualization e TIBCO EBX™ software, oferecemos um pacote completo de funções para que você alcance seus objetivos de negócio atuais e futuros. A TIBCO oferece suporte extensivo para governança corporativa a empresas de diversos setores, como finanças, saúde, seguros, manufatura e farmácia, incluindo ISO 9001, FDA 21, CFR parte 11 e GxP, RGPD e CCPC.

Recursos

Espectro Completo de Analytics

Machine learning, análise de gráficos/redes, análise preditiva e de textos, regressão, agrupamento, séries temporais, árvores de decisão, redes neurais, mineração de dados, estatística multivariada, controle de processo estatístico, design de experimentos são facilmente acessados por meio de nós internos.

Aprendizado de máquina para Big Data

Modelos analíticos automatizados com algorítimos de big data/machine learning que aprendem continuamente a partir de dados e otimizam a performance. Deixe seus computadores acharem novos padrões e informações sem ter que programá-los especificamente em onde procurar. Aprenda como lidar com dados abrangentes.

Colaboração em equipe

Colaboração simples permite que experts/citizens empresariais, desenvolvedores, cientistas e engenheiros de dados introduzam algoritmos em sistemas empresariais. Uma interface dedrag-and-drop permite a criação fácil de preparação de dados, de análise e pipelines de pontuação. Compartilhe e anote dados, scripts, modelos e fluxos de trabalho.

Monitorar, Gerenciar, Implementar

Comparação de modelos com o teste champion/challenger. Alertas para desvios de modelos e sinais para o momento de atualizar. Implemente fluxos de trabalhos e prontos para funcionar dentro do prazo. Envie em tempo real modelos de classificação PMML ou PFA para Cloud Foundry, AWS ou Google App Engine. Crie modelos em EMR ou Redshift e implemente on-premises no Oracle ou Teradata.

Segurança, Gestão e Auditabilidade

O TIBCO Data Science interage com clusters protegidos, para análises avançadas em Hive e Spark de acordo com a política de segurança de dados na TI. Use segurança baseada em funções em qualquer ativo no sistema. Funções integradas de controle de versão, registros de auditoria e processos de aprovação.

Aberto, Flexível e Expansível

Pipelines de análise ampliadas por integração fácil com Amazon, Azure e ecossistemas Google juntamente com Python, R, Jupyter Notebooks, C# e Scala. Crie operadores personalizados que podem ser reutilizados por toda a sua organização e seja executado diretamente em banco de dados, in-cluster ou em edge.