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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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