Le Data Mining descriptif et prédictif

à la portée de tous

Exploiter

la complémentarité Coheris Liberty / Coheris SPAD

L’utilisation conjointe des deux solutions Coheris Liberty / Coheris SPAD permet aux dirigeants comme aux directions opérationnelles des entreprises d’avoir une véritable vision de l’activité pour modéliser et prédire des phénomènes qualitatifs ou quantitatifs correspondants à des leviers de croissance au sens large.

 

Descriptif

Tableau de contingence - Coheris Analytics Liberty

Tableau de contingence

Data Mining descriptif

au service de la Data Discovery

Répondant aux besoins d’analyse du volume grandissant de données, l’adoption du Data Mining descriptif est devenue un levier de performance incontournable. Le Data Mining permet à l’utilisateur de traiter des données brutes dans le but de révéler des informations de valeur.

La solution Coheris Analytics Liberty intègre, de façon transparente pour les utilisateurs, des algorithmes descriptifs issus de Coheris Analytics SPAD, une solution de Data Mining descriptif pour l’exploration et l’analyse de données. Cette fonction permet aux utilisateurs métier de mettre en évidence des corrélations, des structures ou des liens entre elles en un clic.

Prédictif

Data mining prédictif - Coheris Analytics Liberty

Analyse de CA sur une période donnée et prévision pour actions

Data Mining prédictif

pour prendre une longueur d’avance

Véritable solution en self-service intuitive, la solution de Business Intelligence Liberty répond au phénomène Big Data et est parfaitement adaptée à l’environnement Hadoop. En toute autonomie, un utilisateur non statisticien peut « dompter » la dimension temporelle, anticiper et prédire les prochains événements. La solution Coheris Liberty bénéficie de l’intégration du Data Mining prédictif par les modules d’analyse « des séries temporelles » de Coheris Analytics SPAD. En quelques clics, vous pourrez, par exemple :

  • visualiser les prévisions de votre CA sur les mois à venir,
  • anticiper vos besoins de personnels pour le prochain été en fonction des saisons précédentes,
  • ajuster le volume de vos stocks selon les prévisions de ventes sur les prochaines semaines.

Architecture

  • Web et Windows
  • Serveur d’application J2EE
  • Navigateurs web :

    navigateur web Liberty

Base de données

  • Personnelles : Excel, Access, Txt
  • Relationnelles : Oracle, MS SQL Server, DB2, MySQL, PostgreSQL, ODBC, Teradata
  • Olap : MS Analysis Services, Essbase
  • Orienté colonnes : HEADS, Vectorwise
  • Big Data : Hadoop Hive, Cassandra, Splunk, Google BigQuery

Intégration aux SI

  • Solution disponible en Cloud
  • Solution disponible On Premise

Actualités Data Mining descriptif et prédictif

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