Rambler's Top100
Все новости Новости компаний

Teradata выпускает решение для анализа связей Connection Analytics

28 октября 2014

Компания Teradata представила решение Connection Analytics на основе платформы Teradata Aster Discovery Platform. Теперь компании могут анализировать контекстные связи между людьми, продуктами и процессами по-новому, выявляя важные зависимости.

Connection Analytics — это инструмент аналитики нового класса, позволяющий выявлять отношения между людьми, продуктами и процессами, и их взаимовлияние. Teradata предлагает эти возможности в удобном, предварительно интегрированном и готовом к работе решении, которое помогает извлекать ценнейшую информацию из больших массивов данных.

В цифровом мире все взаимосвязано, однако эти связи не всегда очевидны. Понимание наиболее важных связей в сети позволяет отказаться от догадок и дает компаниям осязаемые результаты. Ранее анализ взаимодействий в сетях и между ними был сложным и дорогим. Для него требовались специализированные системы, уникальные навыки и комбинирование алгоритмов.

«Аналитика такого типа никогда ранее не предлагалась компаниям в корпоративном масштабе. Connection Analytics от Teradata представляет собой высокопроизводительную аналитическую систему, которая открывает новые горизонты в анализе больших данных», — отмечает Тони Баэр, ведущий аналитик компании Ovum.

Connection Analytics предлагает широкие возможности для анализа разрозненных больших массивов данных, не требуя при этом существенных вложений времени, средств и ресурсов. Основой для Connection Analytics послужила платформа Teradata Aster Discovery Platform с механизмами MapReduce и Graph, которые дополняются более 100 предварительно настроенными алгоритмами. Connection Analytics позволит организациям выявить такие связи и отношения, которые помогут быстрее разрабатывать эффективные маркетинговые кампании, предсказывать мошеннические действия и отток клиентов, а также обеспечивать максимально качественное обслуживание.

«Teradata изменила положение дел, совместив методы анализа нового поколения, такие как графы, и машинное самообучение, и передав их в руки бизнес-пользователей на любом уровне компании, — отметил Скотт Нау, президент Teradata Labs. — Connection Analytics предоставляет ценные аналитические данные, которые необходимы экспертам, а высокое удобство использования с системой могут работать аналитики с любым уровнем подготовки».

С решением Connection Analytics организации могут:

  • Выявлять агентов влияния. Возможность найти сообщение в социальной сети, в котором содержится (или не содержится) рекомендация, и понять его суть, дает конкурентное преимущество продукту. Connection Analytics выявляет факторы, которые самым непосредственным образом влияют на решения клиентов о покупке, помогая оптимизировать маркетинговые кампании и повысить качество обслуживания.

  • Уменьшать отток клиентов. Такие компании, как телеком-операторы, могут совмещать традиционную статистику, машинное обучение и анализ мнений с анализом агентов влияния; это позволяет пролить свет на удовлетворенность клиентов и на то, какие клиенты пользуются наибольшим авторитетом, чтобы проактивно обрабатывать проявлениями недовольства, уменьшать отток клиентов и понимать резонансный эффект.

  • Контролировать киберугрозы. Компании могут отслеживать трафик IP-данных, сетевых и серверных данных, а также данных журналов коммуникаций. Возможность синтезировать эти данные позволит обнаруживать угрозы почти в реальном времени.

  • Обнаруживать попытки мошеннических действий. Мошенники могут легко создавать новые поддельные сущности, однако их соучастники и методы меняются не так уж часто. Connection Analytics может выявлять подозрительные закономерности, указывающие на потенциальное мошенничество, прослеживая известные мошеннические транзакции вплоть до веб-сайта или компании.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.