Prim Hírek

A legújabb kiadás számos hasznos funkcióval támogatja a nem professzionális szintű adatelemzőket, segíti a szervezeteket a növekvő IoT-elemzési követelmények teljesítésében, valamint az egyre heterogénebb adatkörnyezetek hatékonyabb kiaknázásában. Az újítások között olyan funkciók is megtalálhatók, amelyek támogatják a strukturált és nem strukturált adatok egyszerű előkészítését. Emellett lehetővé teszik az elemzések végpontokon történő megvalósítását a világon bárhol található eszközön és átjárókra, valamint kibővítik az adatbázison belüli elemzési képességeket olyan platformokra is, mint az Apache Hive, a MySQL, az Oracle és a Teradata. 

A fejlett analitika továbbra is folyamatosan terjed: ez az elsődleges módszer, amellyel a szervezetek megérthetik, és előrevetíthetik az ügyfelek viselkedését, optimalizálhatják és ellenőrizhetik a kritikus fontosságú üzleti és gyártási folyamatokat, valamint innovatív megoldások alkalmazásával versenyelőnyre tehetnek szert. A Gartner szerint „2018-ra a világon a nagyméretű szervezetek több mint fele fejlett analitikával és jogvédett algoritmusok használatával fog versenybe szállni, ami teljes iparágakat forgat majd fel.”1 A Gartner emellett azt jósolja 2020-ra, hogy „a prediktív és preskriptív elemzések a nagyvállalatok üzleti intelligenciára (BI) és analitikára fordított nettó új beruházásainak 40 százalékát fogják kitenni.” 

A Dell Statistica 13.1 legújabb fejlesztéseinek köszönhetően a vállalatok könnyebben megbirkózhatnak a hagyományos adatelemzők világszinten tapasztalható hiányával, jobban kezelhetik a komplex IoT-környezeteket, valamint lépést tarthatnak az új adatforrások és adattípusok ugrásszerű növekedésével.

Hatékonyabb munkafolyamatok a nem professzionális adatelemzők számára   

A Statistica legújabb kiadása számos olyan új képességet tartalmaz, amelyek megfelelnek a modern „civil” adatelemzők speciális igényeinek. Ahogy a hagyományos adatelemzők iránti igény messze meghaladja az elérhető kínálatot, egyre inkább a nem hivatásszerű adatelemzők – vagyis az üzletágba „beépült” hétköznapi, nem műszaki felhasználók – válnak az analitikai kezdeményezések hajtóerejévé. A Dell Statistica 13.1 erre az igényre reagál a kifejezetten a számukra készült új adat-előkészítési funkciókkal, amelyek egyszerűbbé teszik a strukturált és nem strukturált adatok kezelését. 

A Statistica újrafelhasználható folyamatsablonjaival a felhasználók most minden eddiginél egyszerűbben megoszthatják az elemzési munkameneteket a nem műszaki felhasználókkal. A Statistica segítségével a hagyományos adatelemzőknek elegendő egyszer összeállítaniuk az elemzési modelleket és munkafolyamatokat, a nem műszaki végzettségű üzleti elemzők pedig többször is felhasználhatják ezeket a munkafolyamat-sablonokat a szervezeten belül. Ez megszünteti az ismétlődéseket, és lehetővé teszik az üzleti felhasználók számára, hogy hatékonyan használják az elemzéseket valódi üzleti problémák megoldására – a hagyományosan elengedhetetlen műszaki szakértelem nélkül.

Végponti csatlakozási lehetőség az IoT-elemzésekhez 

A Dell Boomi szolgáltatással kombinálva a Statistica mostantól lehetőséget biztosít a felhasználók számára, hogy bárhol a világon „elemzési pontokat” létesítsenek bármilyen végponti eszközre vagy átjáróra, például a Dell Edge Gateway 5000 sorozatra. Ez a végponti csatlakozási lehetőség lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy szinte bármilyen IoT-elemzési esetre megoldást találjanak, hiszen az analitikai munkafolyamatok közvetlenül azon a hálózati végponton futtathatók, ahol az adatok létrejöttek. Az, hogy nagy mennyiségű IoT-adatot juttassunk központi elemzési tárba, eddig erőfeszítéssel és költségekkel járt. Ezzel a megoldással mindez szükségtelenné válik, emellett azonnali műveletek végrehajtására is lehetőség nyílik, hiszen már a csatlakozási ponton hozzáférést biztosít az adatokhoz. 

Kibővített, adatbázison belüli elemzési lehetőségek összetett adatkörnyezetekhez 

Az új kiadás egyúttal a Statistica natív terjesztésű elemzési architektúrájának (NDAA – Native Distributed Analytics Architecture) képességeit is kibővíti, így az adatbázisok még szélesebb körében készülhetnek adatbázison belüli elemzések. A Microsoft SQL Server mellett a Statistica felhasználói mostantól Apache Hive (Spark), MySQL, Oracle és Teradata adatbázisokban is végezhetnek adatbázison belüli elemzéseket. Az adatbázison belüli elemzések növelik az analitikai és hálózati teljesítményt, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy közvetlenül, a forrásrendszereken belül végezhessenek intenzív számításokat. A szervezetek ennek köszönhetően kihasználhatják a Hadoop-fürtök, az adatbázis-appliance-ek és az egyéb nagy teljesítményű platformok számítási teljesítményét. Ezzel párhuzamosan csökkenthetik a hálózati forgalmat, mivel szükségtelenné teszik a hatalmas adatmennyiségek mozgatásának időigényes folyamatát.

Hálózati analitika a csalások kifinomultabb észleléséért

A Statistica immár olyan új hálózatelemzési képességeket is tartalmaz, amelyek révén a felhasználók egyesíthetik a prediktív analitika előnyeit az emberi szakértelemmel. Így a vállalatok hatékonyabban tudják észlelni a csalásokat, és könnyebben megérthetik az összetett hálózatokon belüli kapcsolatokat. A hálózati analitika révén a felhasználók új megközelítésben vizsgálhatják meg a problémákat, melyek megoldását az entitások közötti kapcsolatok megjelenítése és grafikus kapcsolati térképek is segítik. 

A Dell Statistica 13.1 további szolgáltatásai, amelyek egyszerűbbé és hatékonyabbá teszik a fejlett analitikát: 

• Továbbfejlesztett dashboard-ok, amelyek a felhasználók számára egyszerű és áttekinthető formában jelenítik meg bármely elemzési csomópont eredményeit, valamint a folyamat specifikus megjelenítéseket hozzákapcsolják a MAS-dashboardok legfelső szintjéhez
• Megújult, modern megjelenésű, bármilyen böngészőből elérhető webes kezelőfelület, amellyel a felhasználók egyszerűen oszthatják meg az elemzések eredményeit
• Továbbfejlesztett, ellenőrzött adatbevitel, amely növeli a manuális adatbevitel megbízhatóságát. Az adatgyűjtés helyére adatminőségi ellenőrzések építhetők be, így akár komolyabb elemzések is eredményesen elvégezhetők.