Výkonný. Založený na pravidlech. Prediktivní.
Skutečně převratné na
STATISTICA Decisioning Platform je však kompletní integrace 7 klíčových atributů, které velmi usnadní využití prediktivních analýz v rámci organizace:
- Rozhodovací pravidla – v praxi existují tři typy přístupů, podle kterých můžeme řídit a provádět obchodní rozhodnutí. Pravidla, podle kterých se rozhoduji, jsou obvykle odvozena na základě:
- obchodních souvislostí (např., na jaké zákazníky chceme zacílit)
- předpisů (většinou pevně daná pravidla, např., zda může či nemůže probíhat komunikace ve vaši zemi)
- Výstupů z prediktivních modelů. Na základě minulých zkušeností
daných historickými daty určíme pravděpodobnosti výskytu určitých jevů
(např., pojistný podvod, kladná reakce na balíček, storno právě
uzavřené smlouvy, churn) a z nich poté zalžíme své rozhodnutí (např.,
pravděpodobnost podvodu přesahuje 0.5 a stáří pojistky je menší než 6
měsíců)
- Prediktivní modelování –využití nejnovějších postupů v modulu STATISTICA Data Miner pro účely diskriminace, shlukování, segmentace a prognózování základě vašich historických dat.
- Správa modelů – pohotové nasazení, správa a kontrola prediktivních modelů prostřednictvím STATISTICA Enterprise Server
- Text Mining – využití dat ve formě nestrukturovaného textu v kombinaci s numerickými daty
- Dávkový skórovací server a zpracování v reálném čase – zpracování prediktivních modelů buď v dávkovém režimu (např. data martů nebo datových skladů), nebo pomocí skórovacích aplikací pracujících v reálném čase (jako např. on-line credit scoring aplikace), pomocí škálovatelné web-server aplikace STATISTICA Live Score
- Automatizace a otevřená architektura – flexibilita integrace se stávajícími systémy s využitím průmyslových standardů (např., OLE DB, ODBC, atd.) a STATISTICA Application Programming Interface (API)
- Vizualizace dat – grafické rozhraní pro pochopení toho, co prediktivní modely dělají a proč
STATISTICA Decisioning Platform je osvědčené řešení, které poskytuje účinnou platformu pro:
- kombinaci strukturovaných a nestrukturovaných dat,
- jednoduchou správu, komplexní segmentaci (pre-scoring), uplatnění strategie (post-scoring) a
- začlenění prediktivních modelů a vyhodnocování podmíněné logiky do efektivních rozhodovacích celků, které lze přímo nasadit pro dávkové zpracování nebo v prostředí pro skóring v reálném čase bez nutnosti jakéhokoliv "přeprogramování."