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Predictive Analytics, l'avenir de la Business Intelligence
Intelligence d'affaires (BI) évolue à mesure qu'il grandit en popularité. Dans BI, il ya un déplacement de l'analytique traditionnels de l'analyse prédictive et

modelisation predictive  les futures tendances, les modèles et les comportements de la clientèle afin de mieux comprendre le marché. Pour répondre à cette demande, de nombreux éditeurs de BI développés analyse prédictive pour prévoir les tendances futures dans le comportement des clients, les habitudes d'achat, et qui est à venir dans et en laissant le marché et pourquoi. class= articleText > outils analytiques traditionnelles Quelle est l'analyse prédictive? analyse prédictive sont utilisés pour déterminer Pour en savoir plus
Gestion productive des actifs (GPA/EAM) et de la maintenance assitée par ordinateur (GMAO/CMMS)
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En utilisant l'analyse prédictive dans Business Intelligence: A Primer
Quelles sont les analyses prédictives, et comment sont-ils utilisés dans des applications de business intelligence et de gestion de la performance de l

modelisation predictive  Traditionnellement, l'analyse et des modèles prédictifs ont été utilisés pour identifier les tendances dans les entreprises axées sur la consommation, comme l'identification du risque de crédit potentiel lors de l'émission de cartes de crédit, ou d'analyser les habitudes d'achat des consommateurs de détail. Le secteur de la BI a changé depuis l'identification et la comparaison de schémas de données au fil du temps (basé sur le traitement par lots des données mensuelles ou hebdomadaires) à Pour en savoir plus
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Le principal goulot d'étranglement pour l'analyse multidimensionnelle de haute performance a été lente vitesse du disque dur de temps qu'il faut pour que les

modelisation predictive  complexes qui imitent des modèles d'affaires. Comme les modèles d'affaires changent, les structures de données correspondantes doivent également changer. Chaque changement structurel nécessite du temps et des efforts coûteux de re-conception et la re-optimiser. Cet article examine comment la technologie in-memory OLAP se transforme par la convergence de faible coût, matériel de haute performance et des idées ingénieuses dans le logiciel. Silicon Rocks La partie de la mémoire de l'en-mémoire se Pour en savoir plus
Pourquoi sont-CRM Analytics et intrinsèquement liés?
Les nouvelles mesures de la rentabilité des clients, la valeur de durée de vie, et la part du portefeuille sont nécessaires pour compléter les mesures

modelisation predictive  de nouvelles corrélations, des modèles et des tendances significatives en utilisant des technologies et des statistiques de reconnaissance des formes. De même, Predictive Analytics des exercices encore plus profonde. Il s'agit d'une méthode statistique qui inclut toutes les analyses de prédire l'issue future probable d'un événement et tombe sous data mining , une classe d'applications de base de données qui recherchent des motifs cachés et appuyer la prise de décision par la prévision des résu Pour en savoir plus
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Serveurs quadri-processeurs d'IBM, le Netfinity 5500 M20 et M10 7000, le rendement Web Top-notch axés sur les chiffres de référence, mais aussi des chiffres

modelisation predictive  pour Dell et les modèles concurrents de Compaq. Compte tenu du marché   se concentrer sur la densité de rack, le plus 1.75 en hauteur est un facteur négatif. stockage:   Le M20 5500 a Baies moins disponibles (3x1.6 / 6x1.0 ) que ses concurrents   (Au moins 5x1.6 / 7x1.0 pour Dell et Compaq), un négatif. 7000   M10: Taille:   Le 7000 est un très grand 11U boîte de haut. Cela signifie qu'un client peut obtenir seulement   12 processeurs dans un rack 42U-élevé, comparativement à 24 Pour en savoir plus
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modelisation predictive  produits. Il modifie les modèles d'affaires de l'entreprise.   Les politiques, les processus et les systèmes informatiques qui sont conçus autour de la construction, l'achat,   et les actifs se déplaçant avec des matériaux que leur cœur se transforme en performance   le noyau. Processus intégrés, visibles permettent la détection et de voir de quelle   est nécessaire, plutôt que sur l'équipement ou de l'inventaire de surstockage proxénétisme. Technologie   innovation est la Pour en savoir plus
Sur la demande de vie des produits Gestion du cycle: Pas seulement pour les petites et moyennes entreprises Anymore
Product Lifecycle Management (PLM) est mis à la transition vers un modèle à la demande. Les modèles à la demande sont plus rapides et moins coûteux à déployer

modelisation predictive  plus rapidement qu'avec traditionnel modèles en interne. Telle est l'explication de pourquoi Premier CRM a été le pionnier sur demande. Cet argument est valable pour les utilisateurs PLM ainsi, malgré le fait que l'approche des processus métier orchestré est beaucoup plus important dans le monde du développement du produit global. PLM avec des capacités sur la demande Il n'y a que quelques fournisseurs de logiciels offrant une suite PLM dans un déploiement ou accueilli modèle à la demande. Il Pour en savoir plus
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Cette dernière remarque explique comment les fournisseurs de services applicatifs (ASP) sont apparus sur l'Internet en réponse à ces malheurs ERP comme des

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SaaS-ment l'opportunité de fabrication
Le logiciel comme un modèle de prestation de services (SaaS) est là pour rester, et la plupart des vendeurs ont remarqué. Récemment, l'approbation pour le SaaS

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modelisation predictive  architectures à base de modèles réaliser des économies significatives tout au long du cycle de vie applicatif. Certaines déclarations faites par les fournisseurs suivants: vendeur réclamation width= 30% Arius       Software Corporation www.ariussoftware.com ensemble       les coûts du projet en utilisant une architecture basée sur le modèle peuvent être aussi peu que un dixième       de l'approche traditionnelle et typiquement générer des économies de plus de Pour en savoir plus
Ils nous, mais nous ne sommes pas!
initiatives e-commerce qui sont lancés sans une vision claire de la façon dont les clients sont engagés et ce qu'ils vivent comportent un risque important d

modelisation predictive  avec le client). Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour engager les parties prenantes de direction, à la fois individuellement et collectivement, dans le dialogue qui mettra en évidence les points de désaccord, de fournir un cadre pour la résolution de problème et finalement livrer consensus. . Figure 2: Un représentant Future State Customer Engagement Model | engagement du client doit être le résultat des décisions de gestion conscients qui articulent clairement ce que le client Pour en savoir plus
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