IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler es una plataforma de Análisis Predictivo diseñada para aportar inteligencia predictiva a las decisiones de negocio. Utiliza una amplia gama de técnicas predictivas y descriptivas para mostrar los patrones y tendencias de sus datos. Esta información ayuda a mejorar los procesos actuales y tomar decisiones que influyan de forma positiva en su negocio.

IBM SPSS Modeler descubre tendencias y patrones ocultos en los datos. Sólo con IBM SPSS Modeler puede acceder directamente y de forma sencilla a datos de texto, datos web y datos de encuesta.

IBM SPSS Modeler se integra en la infraestructura tecnológica existente de su organización y ofrece opciones de distribución flexibles para garantizar que tendrá a su disposición información predictiva precisa dónde y cuándo se necesite.

IBM SPSS Modeler es compatible con una amplia gama de bases de datos, hojas de cálculo y archivos planos, entre los que se incluyen archivos SPSS Statistics Base, SAS y Microsoft Excel y una amplia gama de plataformas, de modo que puede aprovechar todos los datos y obtener mejores resultados.

La arquitectura abierta de IBM SPSS Modeler le permite acceder a datos y distribuir modelos, predicciones e información a los responsables de la toma de decisiones y sistemas operativos automatizados.

IBM SPSS Modeler está diseñado para:

Acelerar las tareas de Data Mining

La pionera interfaz gráfica de IBM SPSS Modeler facilita que los analistas se centren en los problemas empresariales sin perder tiempo en tareas de programación más rutinarias.

Al liberar a los analistas de tareas técnicas no productivas, IBM SPSS Modeler permite que se concentren en la búsqueda de respuestas a sus problemas de negocio, de modo que puedan obtener y distribuir resultados con mayor rapidez y repercusión.

Mejorar las decisiones y los resultados

  • Construir modelos predictivos con una amplia gama de algoritmos avanzados.
  • Combinar modelos predictivos, reglas de negocio y técnicas de optimización para mejorar la toma de decisiones.
  • Ofrecer recomendaciones a personas y sistemas, que redundan en una mejora de las decisiones y las acciones.
  • Integrar resultados analíticos en procesos empresariales existentes y aplicaciones operativas.

Extraer valor de los datos

  •  Descubrir información y modelos atrapados en datos con algoritmos estadísticos y análisis de texto.
  • Analizar no sólo los datos estructurados, como la edad, el precio, el producto, la ubicación, etc., sino también los datos no estructurados, como texto, correos electrónicos, datos de medio de comunicación social, etc.

Integrarse de forma más sencilla en los sistemas existentes

  • Utilizar con bases de datos de IBM o bases de datos de otros proveedores para desarrollar e implementar modelos con una mayor velocidad y eficiencia.
  • Habilitar un flujo de trabajo dinámico a partir de la integración con IBM SPSS Statistics, Cognos Business Intelligence, Cognos TM1 e InfoSphere Streams.
  • Minimizar el movimiento de datos y mejorar el rendimiento con las versiones del servidor que permiten la funcionalidad en IBM Pure Data Systems, InfoSphere Warehouse, IBM DB2 y Linux en IBM System z.

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