TIBCO Spotfire

Когда вы обрабатываете данные, Spotfire автоматически документирует все сделанные изменения. Отслеживание и возможность аудита модели данных обеспечивается благодаря записи информации об источниках данных, связи, операции и преобразовании. А модель данных можно экспортировать для повторного использования.

Автоматические рекомендации по структуре данных и взаимосвязям в памяти и в базе данных экономят время. Например, рекомендации могут предлагать добавлять строки таблицы еще до загрузки данных; связывать таблицы для настройки мгновенной общей маркировки; параметры загрузки данных, которые позволяют легко выбирать между таблицами в базе данных и в памяти; категоризацию столбцов в базе данных, чтобы упростить навигацию по большим данным.

Благодаря встроенным коннекторам легко подключаться к реляционным базам данных и базам данных NoSQL и объединять их: OLAP, Apache Drill, Hadoop и Spark SQL, Impala, SAP HANA и многие другие, а также облачные приложения, такие как Amazon Redshift, Databricks, RDS база данных Microsoft Azure SQL, Google Analytics и Salesforce. Или легко создавать собственные коннекторы. Запрос на естественном языке позволяет искать любые данные или коннекторы.

Spotfire Automation Services автоматизирует такие задачи, как загрузка данных, обработка, преобразование, экспорт данных и PDF. Большие API-интерфейсы могут запускать автоматизацию на основе событий. Запланированные обновления Spotfire позволяют предварительно загружать анализы в память, чтобы группы могли быстро получить к ним доступ. Настройте загрузки, особенно больших файлов, в нерабочее время для более эффективного использования ресурсов.

Простые контекстные вычисления очень эффективны: описательная статистика, кластеризация, корреляции, прогнозы, различные виды диаграмм и многое другое. Найдите связи между столбцами с помощью инструмента Data Relationships. Используйте статистические методы для непрерывных категориальных переменных, таких как линейная регрессия, Anova, хи-квадрат и другие.

Spotfire включает встроенный движок TIBCO Enterprise Runtime для R (TERR). Это надёжная высокопроизводительная платформа для расширенной R аналитики, разработанная с нуля для масштабируемости предприятия и встроенной аналитики. Сценарии TERR могут запускать задания распределённых вычислений с помощью Map / Reduce, SparkR, H2O или Fuzzy Logix, Spotfire Data Science или Statistica, а также могут быть развёрнуты в качестве расширенного аналитического механизма в узлах Hadoop.

Прогностическая аналитика Spotfire обеспечивает легкий доступ к алгоритмам машинного обучения (ML), которые учатся на данных для создания моделей, которые могут выявлять сложные закономерности и делать высокоточные прогнозы. Положитесь на Spotfire в решении сложных задач: анализ первопричин, наблюдения и оптимизация производства, микросегментация, персонализация, удержание клиентов, оценка активов, выявления аномалий и мошенничества и многое другое.

Добавьте больше контекста к своим картам и находите информацию на основе расположения, включая другие источники данных и добавляя несколько слоев данных на карту. Вы даже можете выбрать просмотр рекомендаций по вашему выбору на основе уровней масштабирования, от страны, штата, города, района, адреса.

Карта отличается от любой другой визуализации тем, что сразу связывает данные с быстро понятным контекста реального мира. Этот простой факт часто дает быстрое понимание, помогая четко определить, как местоположение (план магазина, схема рассадки, анатомия человека) соотносится с другими характеристиками данных. Карты часто лучше подходят для оптимизации маршрутизации и планирования, расчета экономического потенциала вашей маршрутной сети, сокращение выбросов топлива, оптимизации выбора места и многое другое.

При увеличении масштаба каждого слоя, например, от страны к штату, округу, городу, району, затем до уровня дома, вы можете выбрать для просмотра рекомендации по вашему выбору — не только базовую карту (дороги), но и данные, которые однозначно относятся к этому уровню.

Бизнес-пользователи получают доступ к оперативным данным в режиме самообслуживания, создают свои собственные визуализации в реальном времени и взаимодействуют с данными с помощью настраиваемых таблиц, графиков, детализации, постоянно обновляются.

Комбинируйте данные в реальном времени и исторические данные в своем анализе, чтобы получить больше контекста. Сопоставляйте текущие условия с исторической информацией через собственные коннекторы.