OpenText Big Data Analytics
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ビジネスアナリスト向け高性能ビッグデータ予測分析ソリューション
OpenText™ Big Data Analyticsは、速やかに、IT部門やデータの専門家に依存することなく、すべてのデータへ簡単にアクセスし、探索し、分析する方法を探しているビジネスアナリストのために構築されたオールインワンのアドバンストアナリティクスソフトウェアアプライアンスです。
企業はアドバンストアナリティクスによって、顧客、市場、事業運営の理解を深めるだけでなく、必要に応じて効果的に自社のIT予算やリソースの最適配分を行うことが可能になります。
Big Data Analyticsは様々なデータを容易に統合できる独自のアナリティカルカラム型データベースに厳選された統計手法をビルトインしています。プロファイル、マッピング、クラスタリング、時系列予測、デシジョンツリー、ナイーブベイズ分類器、相関ルール、回帰分析、重相関といった統計手法をカラム型データベースに内蔵しています。ユーザーはビジネスの360度ビューを手に入れ、数秒で数十億レコードを探索し、複雑なデータモデリングやコーディング無しで、すべてドラッグ＆ドロップ操作によってアドバンストアナリティクス、予測分析テクニックを適用することができます.
なぜBig Data Analyticsなのか?
- すべてのデータが単一ビューとしてアクセス可能：迅速かつ容易に複数のソースからの膨大なデータセットにアクセスします。
- 数秒で数十億件を分析：より深いビジネス上の洞察をもたらすことを可能にする数百のテーブル、数十億件のデータをリアルタイムに分析できるパフォーマンスを実現。
- 複雑なデータモデリング不要：データキューブ、前処理、モデリングの必要性を排除。データ分析に関するITワークロードとデータサイエンティストへの依存性を最小限に抑えます。
- ベストプラクティスの分析アルゴリズムを装備：すぐに使えるビルトインアルゴリズムと予測／分析手法。ファクトベースの意思決定を行うために不可欠な、脅威、隠れた関係性、パターン、プロファイル、傾向の発見。
- コーディング不要：簡単な数クリックで数分以内に生データを洗練されたビジュアルへ転換します。
- 簡単に使えるビジュアライズ：デシジョンツリー、相関ルール、プロファイル、セグメント、ベン図等で迅速かつ視覚的にビッグデータを分析します。
- ユーザーセルフサービス：パッケージ化されたアルゴリズムとアドバンストアナリティクスで、統計解析のバックグラウンドを持たないユーザーにビジネスアナリティクスの能力を付与します。
- ワークフローによる自動化：複数のステップによる一連のプロセスを定期的に実行するようにスケジュールできます。
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マーケティングのためのOpenText™ Big Data Analytics ソリューション概要
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Discover our Technology – Using advance analytics capabilities, business user can use all their data
Big Data Analytics is a business-friendly technology that allows you to use ALL data —organized in a columnar database— and apply preprogrammed statistical algorithms to visualize data graphically. The result? Instant business insights that help you make smarter, data-informed, strategic decisions.
- All your Data accessible from a single platform with no hindrance on other systems.
- Enriched Data Repository can be accessed by any BI tool through Open API.
- Fast data access while only relying on inexpensive hard disk space vs. expensive RAM.
- No need to create complex data models, de-normalize, or pre-blend data.
- Insights can be saved and written back to database for further iterative analysis.
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