Ландшафт для анализа данных претерпевает глубокие изменения
- из-за растущей осведомленности организаций о внутренней ценности данных,
- из-за огромного увеличения объема и доступных источников данных
- из-за развития инструментов и методов извлечения ценности из данных.
Задача организаций состоит в том, чтобы оптимально извлекать внутреннюю ценность (экономическую, социальную и экологическую), чтобы оставаться эффективными и конкурентоспособными. Организации, которые смогут достичь этого быстро и наиболее экономично, несомненно, преуспеют.
В настоящее время инструменты, доступные на рынке, разбросаны и разнообразны, с одной стороны, это обычные BI (Business intelligence), которые не смогли идти в ногу со временем (с традиционными базами данных и схемами визуализации, разработанными для структурированных данных), а с другой — существуют сложные инструменты, предназначенные для использования специалистами по анализу данных, создавая серьезный разрыв между ними, чтобы охватить бизнес-аналитиков и лиц, принимающих решения.
Business intelligence (BI) — обозначение компьютерных методов и инструментов для организаций, обеспечивающих перевод транзакционной деловой информации в человекочитаемую форму, а также средства для массовой работы с такой обработанной информацией.
Цель BI — интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия решений.
На сегодняшний день на рынке нет инструментов, которые сочетали бы эти передовые методы исследования данных с удобными для пользователя результатами создания ценности и интерфейсами, направленными на принятие тактических и стратегических решений.
Graphext разрушает существующий рынок науки о данных и аналитики BI, объединяя функции полного стека в одном бесшовном облачном SaaS-решении. Революционный подход Graphext к анализу и визуализации сложных наборов данных выводит область передовых наук о данных в основное русло.
Graphext предоставляет передовую систему для анализа данных и создания ценности, предоставляя непосредственную «практическую информацию» лицам, принимающим решения. Graphext применяет передовые научные методы с неконтролируемым автоматизированным обучением в сочетании с улучшенной визуализацией данных.
Это совершенно другой подход к анализу данных, поскольку он использует сетевой и статистический подход, например, с использованием таких методов, как эвристика, изучение присущих закономерностей, аномалий и извлечение внутреннего смысла из данных — выполнение работы специалиста по обработке данных.
