Решение под деятельность прогностическая аналитика и анализ

ИТ Решение под деятельность прогностическая аналитика и анализ создание оборудование купить в Москве цены выбор по параметрам и характеристикам выбрать готовое решение расчет

Ит решения под деятельность прогностическая аналитика и анализ - сервер, сетевые хранилища расчет и подбор продажа серверов, конфигуратор сервера по параметрам, цена сервер, купить сервер, выбрать сервер, подобрать сервер

Серверы и системы хранения данных для повышение надежности и безопасности, модернизации ИТ-инфраструктуры и управления корпоративными данными, чтобы обеспечить производительность, масштабируемость, надежность и безопасность для своих критически важных приложений и систем.








Intel® Xeon® Processor
    
Последнее обновление цен в конфигураторе:

 

 
Конфигуратор серверов Dell EMC PowerEdge
с ценами
 
   
 

Официальная Гарантия производителя 3 года (ProSupport и NBD on Site) с выездом инженера Dell на место установки сервера на следующий день после обращения. (подробнее..)

Любой покупатель оборудования Dell, корпоративный заказчик или конечный пользователь, в случае неисправности должен обратиться в центр технической поддержки Dell по бесплатному телефону «горячей линии»:

8-10-800-20971044 или 8 (499) 500-8393 - поддержка ProSupport и NBD on Site
8-10-800-21561044 или 8 (499) 500-8391 - другие пакеты поддержки

1 - бесплатный звонок со стационарных телефонов по России круглосуточно без выходных и праздничных дней, с 07:00 до 20:00 по Московскому времени в рабочие дни на русском языке, в остальное время – на английском языке;

2 - бесплатный звонок со стационарных телефонов по России, доступен с 10:00 до 18:00 по Московскому времени в рабочие дни;

Перед звонком в центр технической поддержки необходимо определить тип сервисной поддержки продукта, требующего ремонта. Определить уровень текущего пакета сервисной поддержки можно на сайте https://www.dell.com/support/home/us/en/04/ сервисному коду Service TAG или экспресс сервисному коду Express Service Code. Сервисный код представляет собой 7-значную алфавитно-цифровую последовательность и расположен на наклейке на нижней или задней поверхности клиентского оборудования, для серверов, систем хранения и сетевого оборудования наклейку располагают на задней поверхности или на выдвижном пластиковом лейбле с синей пометкой EST на передней панели. Экспресс сервисный код представляет собой код системы, переведенный в цифровой формат. Оба указанных кода могут использоваться взаимозаменяемо.

Расширение или продление гарантии: для любого владельца оборудования Dell, корпоративного заказчика или конечного пользователя, в период действия первоначальной гарантии имеется возможность продлить её срок (максимально до 5 лет с момента первоначальной продажи) и/или повысить уровень сервисной поддержки, например, с базовой гарантии до ProSupport.

ИТ Решение для применения в розничной торговли и управления торговлей ИТ Решение для управления заказами автоматизации процесса Решение для оптимизации соместной дистанционной работы и документов ИТ Решение для анализа и аналитики сетей

Решение под деятельность прогностическая аналитика и анализ купить оборудование

Подробнее о программном обеспечении Predictive Analytics

>

Что вы должны знать о программном обеспечении для прогнозной аналитики

Программное обеспечение для прогнозной аналитики — это предсказуемые результаты бизнеса , Исследователи данных и аналитики данных могут сделать это, используя интеллектуальный анализ данных и прогнозное моделирование для анализа исторических данных. Благодаря лучшему пониманию прошлого предприятия могут получить представление о будущем. Прогнозная аналитика — это шаг вперед по сравнению с общей бизнес-аналитикой, которую предприятия используют для извлечения действенных идей из своих наборов данных. Вместо этого пользователи могут разрабатывать алгоритмы машинного обучения и прогнозные модели, чтобы помочь прогнозировать и достигать критически важных для бизнеса чисел.

Причина, по которой предприятия могут достичь этих критических показателей и стать более прогнозирующими, связана с бумом больших данных , Компании могут использовать свои данные, как никогда раньше. Записывая и сохраняя все больше исторических данных и данных в реальном времени, исследователи данных могут работать с большими объемами выборки, что означает, что они могут быть гораздо более точными. Кроме того, компании, которые вкладывают средства в прогностическую аналитику без предварительной гарантии того, что их данные точны, чисты и доступны, в конечном итоге будут тратить свое время. Тем не менее, те, кто способен правильно обрабатывать свои данные, создадут значительное конкурентное преимущество и будут иметь преимущество на рынке.

Основные преимущества программного обеспечения для прогнозной аналитики

  • Точный прогноз и прогнозировать показатели выручки на основе широкого диапазона переменных
  • Понимать и учитывать отток и удержание клиентов
  • Прогнозировать отток сотрудников на основе исторических факторов оборота
  • Сделать более точные решения на основе данных во всех отделах на основе имеющихся данных
  • Определите риски и возможности, которые в противном случае были бы скрыты в данных компании

Зачем использовать Программное обеспечение для прогнозирующей аналитики?

Существует ряд приложений для программного обеспечения для прогнозной аналитики, и причины, по которым компании должны их применять, но все они сводятся к пониманию того, что произошло. в прошлом, что могло произойти в будущем, и что нужно сделать, чтобы обеспечить положительные результаты в бизнесе. Они считаются дескриптивной аналитикой, прогнозирующей аналитикой и предписывающей аналитикой.

Описательная аналитика (понимание прошлого) —

Описательная аналитика имеет дело с пониманием того, что произошло в прошлом и как оно повлияло на то, где бизнес находится в настоящем. Это означает прохождение интеллектуального анализа исторических данных компании. Этот тип анализа может быть получен с использованием инструментов бизнес-аналитики, анализа больших данных или данных временных рядов. Независимо от того, как это достигается, обеспечение описательной аналитики является ключевой основой прогнозной аналитики и создания процессов принятия решений на основе данных. Это требует тщательной подготовки данных и обеспечения того, чтобы данные были организованы таким образом, чтобы обеспечить легкий описательный анализ.

Прогнозная аналитика (зная, что возможно) —

Прогнозная аналитика позволяет пользователям и предприятия, чтобы знать и предвидеть потенциальные результаты. Построение прогностических моделей на основе описательного анализа может гарантировать, что предприятия не совершают одну и ту же ошибку дважды. Он также может обеспечить более точное прогнозирование и планирование, что помогает оптимизировать эффективность. В конечном счете, этот анализ делает неизвестным известное.

Prescriptive Analytics (ну и что теперь?) —

Последний шаг и главная причина использования программного обеспечения для прогнозной аналитики — прояснить. действия, основанные на предложениях и рекомендациях прогнозных моделей. Именно здесь в игру вступают функции машинного обучения и глубокого обучения. Некоторые решения по прогнозирующей аналитике могут обеспечить действенное понимание без вмешательства человека. Например, он может предоставить короткий список торговых счетов, которые должны быстро закрываться на основе ряда переменных. Становление предписывающим делает аналитику на шаг впереди, и это является основной причиной для принятия расширенной, прогнозной аналитики.

Кто использует программное обеспечение для прогнозной аналитики?

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами Программное обеспечение для прогнозной аналитики, предприятия должны нанимать высококвалифицированных ученых данных, обладающих знаниями в разработке машинного обучения и прогнозного моделирования. Эти квалифицированные рабочие не в изобилии, поэтому им часто платят очень хорошо. Выделение финансовых ресурсов на эти должности не может быть вариантом для каждой компании, но те, кто может себе позволить исследователей данных, имеют преимущество перед конкурентами.

В то время как специалисты по анализу данных или аналитики данных являются сотрудниками, которым поручено использовать прогнозирование В аналитическом программном обеспечении существует ряд отраслей и отделов, на которые можно повлиять с помощью прогнозной аналитики:

Производство и цепочка поставок —

одна область, которая может быть значительно расширена с помощью прогнозирования Анализ планирования спроса для производственных компаний. Благодаря более точному прогнозированию предприятия могут избежать рисков, таких как дефицит и излишки. Кроме того, компании могут прогнозировать проблемы управления качеством и производства. Анализируя причины производственных сбоев в прошлом, компании могут предвидеть и избегать сбоев производства в будущем.

Распределение — это еще один важный аспект цепочки поставок, который можно дополнительно оптимизировать с помощью прогнозного моделирования. Путем более точной оценки того, куда должны быть доставлены товары, и рисков, которые могут сдерживать способы распространения, предприятия могут предоставлять более качественные услуги и более эффективно доставлять свою продукцию клиентам. Принимая во внимание исторические данные, такие как погода, трафик и данные об авариях, доставка может стать более точной наукой.

Розничная торговля

. Розничная торговля — еще одна отрасль, созревшая для оптимизации. с помощью прогнозной аналитики. Прогнозирующая аналитика в розничной торговле может дать предприятиям представление обо всем: от оптимизации цен до понимания того, как покупатели ориентируются в обычных магазинах для лучшей организации товаров в магазине. Предприятия электронной коммерции могут отслеживать эти факторы гораздо более эффективно. Все взаимодействия электронной коммерции могут быть записаны в базу данных и под влиянием прогностических моделей. Это одна из главных причин того, что Amazon удалось добиться успеха и подорвать работу розничных продавцов. Каждое решение может быть сделано прогнозирующим с помощью данных.

Маркетинг и продажи —

Возможность прогнозировать действия клиентов и потенциальных клиентов является неоценимой услугой для любого бизнеса. Маркетинговые команды могут использовать программное обеспечение для прогнозирующей аналитики, чтобы спроектировать, как могут выполняться маркетинговые кампании, на какой сегмент потенциальных клиентов будет ориентироваться реклама и потенциальные коэффициенты конверсии каждой кампании. Понимание того, как эти усилия влияют на прибыль, имеет решающее значение для успеха маркетинговых команд и приводит к гораздо более эффективной и продуктивной команде по продажам. В то же время отделы продаж могут использовать прогностическое моделирование в таких областях, как оценка потенциальных клиентов, определяя, какие учетные записи будут целевыми в первую очередь, поскольку у них больше шансов на закрытие. Обеспечение того, чтобы торговые представители работали умнее, а не усерднее, означает больший доход. Некоторые решения CRM и автоматизации маркетинга обеспечивают определенный уровень прогнозирующей функциональности, но специалисты по данным могут отдельно направлять эти данные в специализированные инструменты прогнозной аналитики, чтобы находить межведомственные корреляции.

Финансовые услуги —

Банковская индустрия давно созрела для сбоев, но финансовые администрации используют преимущества аналитических решений для прогнозирования рисков. Исторические данные могут использовать программное обеспечение для прогнозирующей аналитики для прогнозирования мошеннических транзакций и определения кредитных рисков, среди многих других функций.

Виды программного обеспечения для прогнозной аналитики

Прогнозирующее моделирование — сложная наука это занимает много лет обучения, чтобы понять. Существует причина, по которой ученые пользуются большим спросом. Не многие люди имеют полное представление о том, как строить прогностические модели. Существует два основных типа прогнозирующих моделей: модели классификации и регрессии.

Модели классификации —

Проще говоря, классификация помещает часть данных в корзину или класс, и маркирует это как таковое. Модели классификации по существу маркируют данные на основе того, что алгоритм уже усвоил. Конечной целью классификационных моделей является точное объединение новых точек данных в соответствующие классы, чтобы данные могли стать прогнозирующими и предписывающими.

Модели регрессии —

Модели регрессии анализируют взаимосвязь между двумя отдельными точками данных и помогает прогнозировать, что происходит, когда они располагаются рядом. Поместив технику в пример бейсбола, команды могут выполнить регрессионный анализ взаимосвязи между количеством брошенных быстрых шаров и количеством попаданий в хоум-раны.

Деревья решений —

один Распространенным типом модели классификации является дерево решений. Эти модели предсказывают ряд возможных результатов на основе различных входных данных. Например, если отдел продаж строит 1 миллион долларов в трубопроводе, он может закрыть доход в 100 тысяч долларов, но если он построит 10 миллионов долларов в трубопроводе, он сможет закрыть доход в 1 миллион долларов.

< p>Нейронные сети —

Нейронные сети, известные в мире искусственного интеллекта как искусственные нейронные сети, являются чрезвычайно сложными прогностическими моделями. Эти модели способны прогнозировать и анализировать неструктурированные, нелинейные отношения между точками данных. Эти решения обеспечивают распознавание образов и могут помочь отследить аномалии. Искусственные нейронные сети были изначально созданы и построены так, чтобы имитировать синапсы и нейронные аспекты человеческого мозга. Они являются одним из факторов, способствующих ускоренному росту искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Другие типы прогнозного моделирования включают байесовский анализ, рассуждения на основе памяти, k-ближайший сосед, машины опорных векторов и время. интеллектуального анализа данных, в частности.

>

Потенциальные проблемы с программным обеспечением Predictive Analytics

Отсутствие квалифицированных сотрудников —

Основная проблема с внедрением программного обеспечения для прогнозирующей аналитики заключается в том, что для взаимодействия с данными и построения моделей требуется квалифицированный специалист по данным. Существует явный пробел в умении находить пользователей, которые одновременно понимают, как извлекать данные и строить модели, и как эти данные влияют на бизнес в целом. По этой причине исследователи данных пользуются очень высоким спросом и, следовательно, являются дорогостоящими.

Организация данных —

Организация данных таким образом, чтобы к ним можно было легко получить доступ, является проблемой, которую многие компании сталкиваются. В современном мире нелегко использовать большие наборы данных, которые содержат исторические данные и данные в реальном времени. Компании часто нуждаются в создании хранилища данных или озера данных, которые могут объединять все разнородные источники данных для легкого доступа. Это, опять же, требует высококвалифицированных сотрудников.

Программное обеспечение и услуги, связанные с программным обеспечением для прогнозирующей аналитики

программное обеспечение для прогнозной аналитики относится к ряду категорий программного обеспечения для аналитики и искусственного интеллекта.

Программное обеспечение для машинного обучения —

Алгоритмы машинного обучения являются ключевым компонентом построения эффективных прогностических моделей. Многие алгоритмы машинного обучения созданы для предоставления рекомендаций или предложений, что также является конечной целью программного обеспечения для прогнозной аналитики. Эти инструменты используются разработчиками для встраивания машинного обучения в приложения, часто для обеспечения прогнозного и предписывающего анализа.

Платформы бизнес-аналитики —

. Эти инструменты представляют собой традиционные аналитические решения, используемые для понять данные компании. Платформы бизнес-аналитики используются аналитиками данных для простой визуализации и понимания того, как определенные действия влияют на критически важные для бизнеса инициативы. Некоторые из этих платформ предлагают прогнозирующие функции, однако их основное назначение — не прогнозирующее моделирование.

Big Data Analytics —

Программное обеспечение для анализа больших данных, например платформы бизнес-аналитики, часто предоставляет прогнозирующие функции. функциональность моделирования. Однако эти решения используются в большей степени для отслеживания данных в реальном времени, а не для понимания исторических данных. Программное обеспечение для анализа больших данных подключается к Hadoop или проприетарным дистрибутивам Hadoop, чтобы лучше понимать структурированные и неструктурированные данные. Эти же источники данных могут быть важны для ученых, занимающихся построением прогнозных моделей.

Программное обеспечение для прогнозной аналитики разрабатывает и анализирует шаблоны исторических данных для прогнозирования будущих результатов путем извлечения информации из наборов данных для определения моделей и тенденций. Используя ряд статистического анализа и алгоритмов, аналитики используют продукты прогнозной аналитики для построения моделей принятия решений, которые бизнес-менеджеры могут использовать для планирования для достижения наилучшего возможного результата. Аналитики, бизнес-пользователи, исследователи данных и разработчики используют программное обеспечение для прогнозной аналитики, чтобы лучше понимать клиентов, продукты и партнеров, а также выявлять потенциальные риски и возможности для компании.

Прогнозирующие аналитические программы позволяют организациям использовать большие данные (как хранимые, так и в режиме реального времени), чтобы перейти от исторического представления к перспективной перспективе клиента. Эти инструменты могут быть развернуты как в помещении (обычно для корпоративных пользователей), так и в облаке. Хотя большая часть программного обеспечения для прогнозного анализа является проприетарной, существуют версии, основанные на технологии с открытым исходным кодом. Последние тенденции в области программного обеспечения для прогнозной аналитики показывают его интеграцию с платформами бизнес-аналитики , системы ERP или другое программное обеспечение для цифровой аналитики .

Чтобы претендовать на включение в категорию Predictive Analytics, продукт должен:

Разрабатывать и анализировать структурированные и / или неструктурированные данные

Создать наборы данных и / или данные визуализация из скомпилированных данных

Создание прогностических моделей для прогнозирования будущих вероятностей

Адаптация к изменениям и ревизиям

Разрешить импорт и экспорт из офисных пакетов или других каналов сбора данных

«

маршрутизаторы Сервер под  деятельность прогностическая аналитика и анализ

Недорогие решения под деятельность прогностическая аналитика и анализ

жизненный цикл торговли
объектно-ориентированный анализ
разработка процессов руководство
руководство малых подразделений
управление продуктами межфункциональная группа

Аналитические решения под деятельность прогностическая аналитика и анализ

аналитика кредитных карт
контрактное проектирование
операции менеджмент консультации по вопросам управления
руководитель по принятию решений
учетные записи каналов

Серверы для видеонаблюдения в учреждение купить

Серверные платформы для обеспечения бесперебойной работы крупного бизнеса продажа

Корпоративные серверные решения под деятельность прогностическая аналитика и анализ

бизнес-стратегия бизнес-стратегия
ленточное хранилище
развитие нового бизнеса:
твердотельный накопитель
управление командой - вызов аварийное восстановление

Ит предложение какие лучше собрать

Корпоративное оборудование для управления ресурсами завода конструктор

Сервера для отказоустойчивой инфраструктуры небольшой организации цена