Разработчики: | SAP SE |
Дата последнего релиза: | 2014/09/15 |
Технологии: | BI |
KXEN InfiniteInsight - система создания предсказательных моделей, вскрывающая мотивы и предпочтения клиентов компаний.
KXEN InfiniteInsight создана для решения задач:
- Оптимизация жизненного цикла клиента
- Снижение рисков и обнаружение мошенничества
- Создание уникального торгового предложения
- Оптимизация наценки за ключевые позиции
- Вирусный маркетинг с анализом социальных сетей
- Разработка новых продуктов на основе предпочтений потребителей
- Прогнозирование загрузки складских помещений
Технология позволяет существенно упростить все этапы работы с аналитическими моделями. Данные для анализа могут быть извлечены из текстовых файлов, таблиц Excel, или баз данных Teradata, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Netezza. KXEN InfiniteInsight сокращает время подготовки и обработки данных для анализа на 40-50%, а применение семантического слоя предсказательной аналитики устраняет необходимость повторения операций загрузки одних и тех же данных при создании новой модели.Александр Краснов, «Штурвал»: Делая настоящий Kubernetes для Enterprise, мы к тому же создали продукт для инженерного сообщества
Система поддерживает все функции инструментов datamining: классификацию, регрессию, оценку важности атрибутов, сегментирование, прогнозирование и ассоциативные правила.
KXEN InfiniteInsight позволяет создавать множество прогнозных моделей в рекордно короткие сроки, тем самым обеспечивая специалистов наиболее полной информацией о поведении клиентов, причинах тех или иных событий и результатах планируемых кампаний.
Продукт InfiniteInsight - достаточно гибкий инструмент, решающий, как общие, так и специфичные задачи в компаниях разных отраслей. Возможности платформы могут также применяться для обеспечения безопасности госучреждениями, правоохранительными и таможенными органами.
KXEN InfiniteInsight для операторов сотовой связи и интернет-провайдеров обеспечивает:
- Интеллектуальное управление жизненным циклом клиента, повышение лояльности
- Разработка тарифов с учетом поведения клиентов
- Анализ и проработка маркетинговых компаний
- Анализ и прогнозирование нагрузок на оборудование и линии связи
KXEN InfiniteInsight выявит предпочтения абонентов, что само по себе - ключ к успеху в условиях высокой конкуренции, которая наблюдается в данной отрасли.
В розничной торговле KXEN InfiniteInsight реализует:
- Анализ и прогнозирование спроса
- Оптимизация склада
- Сопутствующие и перекрестные продажи
- Повышение отдачи от инвестиций в маркетинг и рекламу
Многие их этих возможностей могут использоваться в других отраслях, например, прогнозирование потребления электроэнергии для энергосбытовых компаний или оптимизация плана закупок сырья и загруженности склада для производственных предприятий.
Процесс работы с KXEN InfiniteInsight
2014: InfiniteInsights 7.0
15 сентября 2014 года компания SAP выпустила очередную версию флагманского продукта компании KXEN InfiniteInsights 7.0, в где впервые обеспечена естественная поддержка ряда источников Big Data: SQL-надстройки над Hadoop Hive, масштабируемой СУБД Greenplum 4.2 от Pivotal, а также геопространственных координат и связанной с ними информации на XML-языках Keyhole Markup Language (KML) и Geography Markup Language (GML).
Разработчики считают, это позволит использовать (без дополнительных усилий) в прогнозных задачах хранящиеся в распределенной архитектуре Hadoop показания датчиков, записи лог-файлов и протоколы активности посетителей веб-сайтов, которые нередко бывают привязаны к географическому местоположению. Среди решаемых с помощью InfiniteInsights задач — прогнозирование операций технической поддержки, вероятности ухода клиентов к конкурентам, фактов мошенничества, социальной сетевой активности.
Обновленная версия ориентирована на менеджеров, не имеющих ИТ-подготовки, но желающих самостоятельно, в режиме самообслуживания, строить и исследовать предсказательные модели.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)