在整個企業內擴展進階分析

分析即時數據,使決策自動化,結合資訊和行動

透過數據科學和串流分析加速創新,進而取得競爭優勢。計算只是進階分析難題的一部分。能夠在完全可稽核、可管理的架構內存取、準備、視覺化、建立模式、部署、評分、監控和重新訓練模式是「端到端」的分析生命週期,對於成功至關重要。公司必須直接在企業系統內和邊緣裝置上獲取大量串流數據,才能超越競爭對手。這些都是可擴展的即時預測分析所需要素。

何謂進階分析?

凌駕商務智慧,才能發現隱藏的數據模式,進階分析包括聚落分析、複雜事件處理、數據挖掘、預測、圖形/網路分析、機器學習、多變量統計、神經網路、最佳化、預測分析、實時或串流分析、文本探勘、模擬和視覺化。

  • TIBCO 在 Gartner 數據科學關鍵能力報告獲得精進生產項目最高分

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效益

簡化、合作、多做

大數據技術相當複雜。在Spark和Hadoop等大數據生態系統中簡化端到端地分析生命週期,讓您可以大規模使用數據科學技術。數據科學、業務部門和IT團隊合作進行大數據分析計畫,可以提高整個企業的效率和生產力。

簡化、合作、多做
找出異常並採取行動

找出異常並採取行動

對邊緣裝置和企業系統內的大量串流數據進行分析,藉此找出異常情況、制定決策並在要害點採取措施。隨著數據量的不斷增加,能夠即時分析、過濾、摘要和獲取洞見,可以減少遷移所蒐集數據和加以儲存的需求。

找出異常並採取行動

對邊緣裝置和企業系統內的大量串流數據進行分析,藉此找出異常情況、制定決策並在要害點採取措施。隨著數據量的不斷增加,能夠即時分析、過濾、摘要和獲取洞見,可以減少遷移所蒐集數據和加以儲存的需求。

找出異常並採取行動

操作、監控、管理和信任

不少公司費力操作分析。隨著數據飄移和模式衰退,能在邊緣裝置上或直接在企業系統內重新訓練、更新和自動部署新分析模式,就能理解採用可靠的結果。

操作、監控、管理和信任