Как открыть потенциал Больших данных
TIBCO и партнер Leidos для создания нового DevOps в большом сообществе данных
TIBCO Spotfire Data Science® – это облачная платформа корпоративного класса для команд для совместной работы с большими данными и аналитикой. Будучи давним партнером Leidos, платформа компании является компонентом платформы Leidos Collaborative Advanced Analytics & Data Sharing (CAADS ™).
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- Как открыть потенциал Больших данных
Оглавление
TIBCO и партнер Leidos для создания нового DevOps в большом сообществе данных
TIBCO Spotfire Data Science® – это облачная платформа корпоративного класса для команд для совместной работы с большими данными и аналитикой. Будучи давним партнером Leidos, платформа компании является компонентом платформы Leidos Collaborative Advanced Analytics & Data Sharing (CAADS ™).
Сотрудничество помогает комплексному масштабируемому аналитическому аналитическому решению, которое рассматривает некоторые из наиболее важных задач, стоящих сегодня перед учеными-данными.
Решение этих проблем данных:
- Нечеткое сопоставление. Приблизительное совпадение строк приводит к плохим данным и неточным утверждениям. Наши расширенные возможности управления данными включают в себя машинное обучение, сложные объединения и способность выполнять неточное сопоставление. При выводе две очереди, одна Где каждая запись добросовестно Согласована Contre каждого определенного атрибута и один, где есть неточное соответствие, что должно быть Согласовано, ученые данных могут обеспечить ошибки обнаружены и устранены, чтобы избежать разочарований, общие для анализа больших объемов данных При записи соединяются Некорректно
- Паралич анализа: эта задача проявляется двумя способами: непрерывным тестированием без каких-либо результатов и только с использованием предпочтительных методов тестирования. Наше машинное обучение решает обе проблемы. Аналитики, которые обычно тратят свое время на работу, или кто будет вращать свои колеса, используя несогласованный метод для работы. Простая в использовании функциональность - это ключ к устранению рабочего процесса.
- Siled Workflows: Силосы могут применяться к источникам данных и исследовательским ресурсам. Эффективный анализ данных зависит от приведения разрозненных данных и различных мыслителей в общую рабочую область. Наша платформа предоставляет командам возможность сотрудничать по анализу, даже если они могут быть разделены временем и пространством. Захват институциональных знаний и агрегирование данных в одном месте необходимы для решения важных и высокоэффективных задач.
Мы облегчили нашим клиентам преодоление этих проблем. А рамки CAADS разницы мейкер – путем интеграции данных из различных источников, раскручиваются аналитические проекты быстро и упрощая процесс разработки моделей прогнозирования, CAADS избавил действенные идеи в области здравоохранения и медико-биологических исследованиях, для приложений, как разнообразно, как вспышки заболеваний и космический полет.
Доктор Райан Вейль, старший научный сотрудник Leidos, описывает CAADS как множитель силы. «Комплексный, полностью масштабируемый подход« без кода »к количеству времени, затраченному на проведение анализа, в шесть раз. Значительное сокращение процесса анализа позволяет нашей команде быстро получать инкрементные данные. «Данные слишком поздно не будут делать», – продолжил Вейл. «Точная и своевременная информация для людей, которые могут воздействовать на нее, необходима для достижения наилучшего результата».
TIBCO Spotfire является важным компонентом экосистемы данных. Во-первых, он имеет шаги подготовки данных в базе данных, которые включают сложные объединения и сопоставление. Затем у него есть все классические алгоритмы машинного обучения, которые могут быть построены и протестированы параллельно даже с самыми большими наборами данных. Наконец, он позволяет совместно использовать и анализировать активы аналитики в командах и между организациями.
Являясь менеджером продуктов Spotfire Data Science, я уверен, что моя команда гордится тем, что способствовала созданию платформы CAADS. Leidos сделал действительно потрясающую работу с CAADS – они действительно изменили политику здравоохранения и борьбу с болезнями. И, как результат, они подтолкнули инновации в наших продуктах аналитики, особенно с помощью специальных алгоритмов, которые доказали расширяемость системы.
Что дальше?
TIBCO получил партнера по облачным технологиям. TIBCO и Leidos стремятся принести пользу безопасному, совместимому развертыванию облаков для своих клиентов.
Движимый новые требования Непрерывно возникающие из частных и государственных учреждений по всему спектру исследований, в т.ч НАСА, Центр по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и Центров по Medicare и Medicaid Services (CMS) – назвать несколько – Leidos находится в эпицентре инноваций. Создавая веб-платформу для науки о данных, они смогли использовать гибкость Amazon Web Services для создания всей инфраструктуры данных во второй половине дня, готового к разведке и анализу.
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop
Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 минут на освоение. Вы увидите …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это