ANALÍTICA AVANZADA
Análisis de datos utilizando técnicas y herramientas avanzadas, más allá de las herramientas tradicionales de BI, para descubrir patrones, realizar predicciones y generar recomendaciones.
Las técnicas analíticas avanzadas incluyen:
Localización, Minería de datos / texto, Aprendizaje automático, Comparación de patrones, Pronóstico, Visualización, Análisis de redes y clústeres, Estadística multivariante, Análisis visual y simulación.
Localización inteligente.
Transformar sus datos de ubicación en resultados comerciales, integrando la calidad de los datos, la geodemografía y el análisis con los mapas tradicionales y los sistemas de información geográfica.
- Los mapas proporcionan conexiones más completas entre los datos y la localización ayudando a comprender los datos con más detalle
- Generar hallazgos y hacer predicciones que no serían posibles usando tablas y gráficos tradicionales
- Mapas inteligentes, interactivos y personalizables.
- Estándar GIS: todas las proyecciones de mapas y shapefiles nativos.
- Soporte para Web Map Service (WMS), utilización de mapas base desde una gran variedad de proveedores externos.
Analítica de localización.
Capacidad para extraer y obtener información útil para el negocio de a partir de la ubicación (geográfica) de los datos comerciales, no sólo vistas de los datos utilizando mapas inteligentes.
- Proporcionar un análisis geográfico precodificado y científicamente avanzado para los usuarios de negocio.
- Analizar los silos de información utilizando la ubicación como la clave común para la integración
- Compartir la información, seguridad y colaboración basada en grupos, lo que permite asegurar la disponibilidad de los datos a la vez que se garantiza el control de acceso a datos y análisis confidenciales.
Analítica predictiva.
Predecir el comportamiento del cliente y el negocio, incrementando el conocimiento analítico en toda la organización.
- Data science: obtener vistas enlazadas instantáneas, predicciones con un solo clic y perfiles de datos proactivos.
- Proporcionar a los usuarios más avanzados la posibilidad de ejecutar modelos de lenguaje estadístico de código abierto (R) dentro de cualquier análisis.
- Aprovechar las plataformas que se conectan a funciones de datos existentes en R, SAS, MATLAB.
- Usar los datos para predecir, planificar y actuar en consecuencia.
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