Kijk in de toekomst met Predictive BI

Alles wat ZiGNL Analytics ook kan

• Geautomatiseerde load van uw data bronnen
• Heldere en nuttige visualisaties van uw informatie
• Online Portal die beschikbaar is voor al uw devices
• Robuustheid
• Versnel uw vermogen te beslissen
• Toepassing van toonaangevende technieken
• Ingeladen data wordt opengezet voor analyse
• Analyses kunnen makkelijk worden gedeeld

Geintegreerd (InDatabase) gebruik van R

R is snel uitgegroeid tot de populairste taal voor datamining, blootleggen van nieuwe inzichten en het maken van voorspellingen.

• R Services ondersteunt in-database analytics: De data blijft in SQL Server 2016 en R scripts kunnen via T-SQL stored procedures worden aangeroepen. Dit maakt de R-integratie gemakkelijker dan ooit.
• Geintegreerde ScaleR algoritmes: Dit is een set van functies voor routinetaken in R. Echter kunnen deze functies zeer grote datasets, die miljoenen en miljarden rijen groot zijn, door middel van het uitvoeren van parallelle berekeningen verwerken.
• SQL Server levert ook al bestaande functies en mechanismes om performance en integratie te versnellen. Zoals ColumnStore indexes

Machine Learning en Data Science algoritmes

• Neurale Netwerk modellen
• Random Forests
• Lineare modellen
• K-Nearest neighbour

Toepassing

• T1: Vraag een huizenkoper om hun droomhuis te beschrijven, en ze zullen waarschijnlijk niet beginnen met de hoogte van de kelder of de nabijheid van een spoorlijn. Maar er blijkt veel meer van invloed te zijn op prijsonderhandelingen dan het aantal slaapkamers of een hardhouten schutting. Met ongeveer 79 verklarende variabelen die (bijna) alle aspecten van woonhuizen in Nederland beschrijven, kunnen we een gefundeerde voorspelling doen van de prijs van elke woning.
• T2: Omzet wordt beïnvloed door vele factoren, zoals promoties, concurrentie, feestdagen, weer, seizoenen en lokaliteit. Een Predictive algoritme kan tot zes weken nauwkeurig de dagelijkse verkoop voorspellen. Betrouwbare verkoopprognoses stelt u in staat tot een accurate personeel planning, dat weer leidt tot een verhoging in productiviteit en motivatie.
• T3: Sensor data van een productie lijn wordt ingelezen. Op basis van de interpretatie van deze sensor data, zijn er algoritmes die kunnen voorspellen wanneer er interne failures plaats gaan vinden op de productielijn.