I dag står digitalisering øverst på mange sin prioriteringsliste. AI kommer også høyt på lista, og det passer oss bra som har jobbet med dette siden 2006. Med digitalisering kommer mange muligheter og i denne artikkelen skriver vi om digital prosesskartlegging.

Hva skjer i dine viktigste prosesser?

Jobber dere iht. til egne prosessbeskrivelser, eller er det avvik?

Jobber dere effektivt, eller er det rom for forbedringer?

Alt dette, og mye mere kan digital prosesskartlegging svare på.

Hva er Digital prosesskartlegging? 
En metodikk for å kartlegge, analysere og forbedre prosesser ved å analysere data fra kilder som for eksempel loggfiler og transaksjonsdata. Disse visualiseringene kan for eksempel være et prosesskart, og gi en klar tilbakemelding på hvordan arbeidsoppgaver og aktiviteter utføres i organisasjonen. Digital prosesskartlegging kan deles inn i tre hovedtrinn:
 
1. Datainnsamling: I dette trinnet samler vi inn data om prosessene. Data hentes fra datasystemene som er i bruk ved gjennomføring av den prosessen vi skal forbedre. Ofte finner vi de dataene vi trenger i loggfiler eller som tabeller i databaser.
 

2. Dataanalyse: Når dataene er samlet inn, kan man skape prosesskart og andre visualiseringer for å identifisere mønstre, avvik og sammenhenger i den aktuelle prosess.
 
3. Prosessforbedring: Basert på resultatene fra dataanalysen, kan organisasjonene forstå hvordan prosessene kan optimaliseres eller forbedres og foreslå konkrete tiltak for forbedringer. Dette gjøres i en workshop med deltagere fra kunden og konsulenter fra Precise Prediction.

Digital prosesskartlegging gir en rekke fordeler for moderne organisasjoner:
 
1. Effektivitetsforbedring: Hjelper organisasjoner med å identifisere og eliminere friksjonspunkter, flaskehalser og unødvendige trinn i prosesser, noe som fører til økt effektivitet og ressursbesparelse. Ofte også mer fornøyde medarbeidere, kunder og leverandører.
 
2. Bedre beslutningsgrunnlag: Ved å ha en klar oversikt over hvordan prosesser faktisk utføres, kan ledere ta informerte beslutninger om hvordan de kan forbedre dem.
 
3. Risikoreduksjon: Ved å avdekke avvik og unormale aktiviteter som kan indikere svindel eller feil. Dette bidrar til å redusere risikoen i organisasjonen.
 
4. Bedre kundetilfredshet: Gjennom en grundig forståelse av prosessene kan organisasjoner tilpasse tjenestene sine bedre til kundenes behov.

Konklusjon
Digital prosesskartlegging er viktig og kan være en god metode for å kartlegge, analysere og forbedre viktige prosesser. Den gir innsikt i hvordan prosesser faktisk utføres, og gir organisasjonene verktøyene de trenger for å forbedre ytelsen og oppnå konkurransefortrinn.
 
I Precise Prediction har vi erfaring og kunnskap som sikrer et vellykket prosjekt.

Vedlikehold av utstyr er viktig for mange organisasjoner. Tradisjonelt har vedlikehold blitt utført basert på faste tidspunkter eller reaktivt når feil oppstår. Stadig mer digitalisering gjør en mer effektiv tilnærming mulig.

Hva er datadrevet vedlikehold?

Datadrevet vedlikehold er en strategi som bruker sanntidsdata og analyse for å optimalisere vedlikeholdsprosesser. Ved å samle inn, analysere og bruke data fra utstyret, kan organisasjoner ta mer informerte beslutninger om vedlikehold.

Ofte kommer man langt ved å bruke data fra eksisterende systemer. Har dere mye gammelt utstyr som ikke gir tilgang til nok data kan man installere sensorer som registrere de dataene man trenger.

Fordeler

• Ved å bruke sanntidsdata kan du forutsi når komponenter faktisk trenger vedlikehold i stedet for å følge en generell tidsplan. Man unngår unødvendige utskiftninger og reparasjoner.
• Redusert nedetid gir økt kundetilfredshet, produksjonseffektivitet og inntjening.
• Ved å analysere data kan du identifisere trender og mønstre i utstyrets ytelse. Dette gir muligheten til å optimalisere driften og forlenge levetiden til utstyret.
• Datadrevet vedlikehold hjelper deg med å oppdage mulige feil før de blir kritiske.
• Ved å bruke data kan du fordele vedlikeholdsressurser mer effektivt. Dette inkluderer både menneskelige ressurser og reservedeler.

Enkelt å komme i gang

Det er som regel enkelt å komme i gang med datadrevet vedlikehold. Vi kan vise deg hvordan!

Prediktivt vedlikehold

I prediktivt vedlikehold brukes i tillegg AI og maskinlæring for å forutsi når viktige komponenter vil feile og ta nødvendige tiltak før feilen inntreffer. På denne måten kan man oppnå enda større fordeler.

Konklusjon

Datadrevet vedlikehold gir organisasjoner muligheten til å være proaktive, nøyaktige og kostnadseffektive. Ved å utnytte data kan du oppnå store fordeler og samtidig forbedre påliteligheten og ytelsen til utstyret ditt.

Vår avanserte beliggenhetsanalyse gir deg svaret!

Vi kombinerer data fra pålitelige kilder som GeoNorge, SSB, SVV og OpenStreetMap for å gi deg en interaktiv kart-rapport. Denne rapporten lar deg enkelt fremheve viktige detaljer og skjule mindre relevante data, slik at du kan ta informerte beslutninger.

Databasen vi har bygd opp inneholder flere hundre datapunkter til ethvert sted på kartet og er tilrettelagt for bruk av maskinlæring og AI.

Ved å legge til data fra eksisterende butikker fra en bestemt kjede kan man bygge maskinlæringsmodeller for å lage prognoser for butikkomsetning basert på sted. Prognosene tar hensyn til alle opplysninger vi har tilgang til om steder, konkurrenter, trafikk og befolkning.

Ikke bare det, vår løsning lar deg simulere fremtidige scenarioer.

Hvordan vil etablering av nye boligområder eller endringer i veinettet påvirke omsetningen til planlagte og eksisterende butikker?

Med vår hjelp kan du identifisere de mest lønnsomme stedene for dine butikker og unngå kostbare feilplasseringer.

Ta kontroll over din butikkplassering – bruk data til å drive suksess!

Mer om løsningen ser du her

De fleste kunder jeg har jobbet med gjennom en lang tid i databransjen har siloer av data. Det være seg i eget datasenter med en skog av forskjellige systemer og applikasjoner, eller ett ERP system hvor modulene ikke er integrert. Enkelte har flyttet "alt" til en eller flere skyleverandører for å få alt til å henge sammen. Men er dette en effektiv strategi ?

TIBCO Datavirtualisering (TDV) gjør komplekse data enkle. En bastant påstand, men det kan vi bevise ved mange referansekunder. Med et tynt logikklag kobler vi sammen dataene dine, gjør de enklere å finne, forstå og bruke. Data som en tjeneste eller datadelingsplattform, er det mange som kaller det.

TIBCO er fusjonert med Citrix og del av Cloud Software Group. Alle TIBCO produkter er klargjort for sky og implementeres lokalt i eget datasenter, eller hos preferert sky leverandør.

TDV forener interne (lokale og sky), og eksterne datakilder som medfører et helhetlig bilde av en etat eller bedrifts relevante data. Alt dette, uten å flytte data eller behov for å standardisere formater. Ved å fjerne datasiloer gis brukerne tilgang til «alt» av data samtidig som sikkerheten ivaretas. Inkludert i løsningen ligger funksjoner for autorisasjon slik at man bare får tilgang til data man har rettighet til.

Er du bruker av Power BI eller andre visualiserings verktøy vil du elske denne løsningen fordi du kan jobbe med alle relevante data. TDV støtter selvfølgelig også alle andre BI verktøy inkludert TIBCO Spotfire

TDV kan koble seg opp mot nær sagt alle applikasjoner og data og en liste over standard adaptere finner du her.  Hvis det ikke finnes ett standard adapter for ønsket format kan vi enkelt bygge dette.

Vi kan fjerne siloene i din bedrift, redusere kostnadene, og optimalisere miljøavtrykket ved å slutte å kopiere data. Vil du vite mere håper jeg du tar kontakt.

Ørjan Stenseng

Salgssjef Precise Prediction AS

Mobil: 90940194

Epost: orjan.stenseng@preciseprediction.com

«Data uten innsikt har liten verdi; innsikt uten handling er meningsløst.»

Det er essensen av mange sitater fra William Edwards Deming.

Analytics Forum lover å levere økter i skjæringspunktet mellom det siste innen generativ AI, Data Science og visuell informasjon for å inspirere til handling og smartere beslutninger. Videre vil du se og høre om de nye trendene innen avansert analyse med en agenda som er full av kundehistorier samt fagpersoner fra Spotfire.

Viktige agenda punkter er:

• Data Science i stor skala
• Modellforklarbarhet
• Visuell analyse og informasjon
• Analytiske applikasjoner med low code/no code
• Analyse av romlige og geografiske data.

Data Science i stor skala

Data scientists kan bruke Python- og R-språkene med stor effekt, og skalerer på tvers av organisasjonen med data prep, maskinlæring, geoanalyse og statistikk.

Spotfire-analyse gjør det enkelt for «ikke-utviklere» å legge til forhåndsbygde Python- og R-skript til Spotfire-analyser og visuelle analyseapplikasjoner.

Flere sesjoner forklarer hvordan du oppretter Python og/eller R- skript raskt og klare for analytikere å bruke.

Mens noen avgjørelser overlates til automatisering, inkluderer flere fortsatt mennesker som får ta del i beslutninger på tross av at alle bare prater om AI.

Bli med på disse øktene:

• Multivariat avviksdeteksjon og klassifisering
• Enterprise-Scale Data Science Lifecycle
• Neste generasjons industriapper med Spotfire
• Modellforklarbarhet, observerbar, ansvarlig AI (inkludert, men ikke begrenset til, store           språkmodeller)

Mens mange prosesser kan automatiseres gjennom maskinlæring og statistiske prosesser, er det fortsatt rom for menneskelige innspill og beslutninger.

Til tross for at det på LinkedIn bare snakkes om AI har mennesker fortsatt en aktiv rolle å spille i å finjustere eller justere modeller, samt overvåking av drift av modellene. Gjennom automatisering genererer Python-pakker resultater som så aktiverer «menneskelig AI» gjennom utvidet, pek-og-klikk visuell data science. Praktisk bruk av AI - men med menneskelig kontroll.

Bli med på disse øktene:

• Analytisk åpenhet: Skap tillit med forklaring og modellovervåking
• Vi introduserer Spotfire AI-apper
• Hva er trendene innen Natural Language Processing and Large Language Models 

Visuell informasjonsdesign

I en av åpningssesjonene vil den kjente interaksjons- og designeksperten Jan Willem Tulp presentere sammen med Spotfire Chief Analytics Officer Michael O'Connell. Det blir en sesjon om oppdagelsesprosessen, hans portefølje av Javascript-arbeid på tvers av nettverk, og beste praksis for hvordan man kan belyse innsikt fra fascinerende vitenskapelige emner på måter som publikum kan forstå.

I tillegg til økter om design og oppdagelser, vil TAF inneholde økter om Spotfire Mods-visualiseringer. Siden det først ble introdusert for over to år siden, har Spotfire Mods-rammeverket tilbudt en fleksibel, lett og sikker måte å utvikle Javascript-utvidelser på plattformen. Mods-rammeverket har muliggjort utviklingen av slike visualiseringer som Weather Mod, Sankey Diagram Mod, Network Chart Mod og mange flere.

Disse ser ut, føles og samhandler akkurat som enhver annen naturlig Spotfire-visualisering. Flere er publisert, sertifisert og fritt tilgjengelig for ned lasting fra Exchange på fellesskapet.

Bli med på disse øktene:

• Spotfire lansering! Visuell analyse for innsikt og handling
• Spotfire Mods: Unik visuell innsikt
  
  

Handling og innsikt med low code/no code Apps Analytics

En grunnleggende utfordring som fortsatt gjenstår i Analytics i dag: innsikt er ikke handlingsdyktig når eller der de fleste beslutningstakere trenger dem – og det er i beslutningsøyeblikket.

En økt om Spotfire Actions vil vise hvordan du kan bygge bro mellom forretningsinnsikt og beslutninger, og akselerere resultater ved å utløse sømløse transaksjoner fra BI-plattformen din til alle de operative forretningssystemene der kunnskapsarbeidere faktisk jobber. Med en kodefri, feedback løsning til hvilken som helst sky eller lokal applikasjon, kan du opprette et varsel til for eksempel CRM og oppdatere datavarehuset ditt – ALT direkte fra en datavisualisering.

Med Spotfire kan du analysere strømmekilder i sanntid. Eller du kan sammenstille med arbeidsflyt, både menneske skapt eller automatisk og kontinuerlig automatiserte beslutninger for å bli mer effektiv.

Med rett BI-verktøy kan man utvide med sanne analyseapper som et beslutnings- og kontrollsenter for forretningsdrift. Når tiltak iverksettes nærmere der forretningsprosessene utføres⁠ leveres mer verdi, noe som resulterer i prosessforbedringer av høyere kvalitet.  

Det ryktes om ett mulig samarbeid mellom Spotfire og Google Drive.

Bli med på denne økten:

• Spotfire-handlinger: Fra innsikt til handling.

Utforsk mulighetene for analyse av romlige og geografiske  data

Geoanalytics har lenge vært en av de største styrkene til Spotfire, på tvers av ulike bransjer. Kart med flere lag gjør det mulig å bore ned på modeller mellom lag, og de fungerer så sammen med flere nye ferdigpakkede ML skript nevnt ovenfor. Når de drives av skript under panseret, er alle Spotfire-kart dynamisk interaktive, i stand til å oppdatere data og reflektere sanntidsanalyse. Beregninger mellom lag gjør det mulig å kjøre spådommer på hendelsesstrømmer uten mer kode, gjennomføre data science i sanntid, drevet av de opprinnelige motorene for Python og R.

I tillegg vil Spotfires kartfunksjoner vises i flere dedikerte Hackathon under seminaret.  Spotfires eget Data Science-team vil gjøre det mulig for deltakerne å studere, analysere og skaffe geospatial innsikt om Houston “food deserts” - områder hvor det er begrenset tilgang til rimelig, næringsrik fersk mat.

Meld deg på i dag.

Link til Analytics Forum ser du her:

Orginal artikkel fra TIBCO ser du her:

Hvis du er interessert i å lære mere håper jeg du tar kontakt og melder deg på seminaret.

Ørjan Stenseng

Salgssjef , Precise Prediction 

Epost: orjan.stenseng@preciseprediction.com

Mobil: +47 90940194

I over to tiår har TIBCO® EBX-programvaren vært en viktig ressurs for bedrifter som trenger verktøy for masterdataadministrasjon (MDM). Det startet som en enkel løsning for å håndtere, administrere og dele data internt i organisasjoner, og har utviklet seg til en MDM-plattform som tilbyr full funksjonalitet for alle typer datadomener og informasjonskilder. EBX-programvaren er skalerbar og vokser i takt med virksomheten din, en egenskap som blir stadig viktigere i lys av den stadig økende datamengden. 

EBX er nøye utformet med tanke på den betydelige økningen i datavolum. Gjennom en smidig og modellbasert tilnærming, skapes det  automatisk applikasjoner og brukergrensesnitt for datamanagement, arbeidsflyter og hierarkiske strukturer – for å nevne noen av funksjonene. Med EBX trenger du ikke lenger å følge den begrensede tilnærmingen med ett domene per silo; i stedet gir den deg muligheten til å beherske  og modellere flere datadomener, deres relasjoner, metadata og referansedata på én og samme plattform. Og her kommer den beste delen - EBX-teknologien er utformet for alle, uavhengig av om du er en dataekspert eller ikke. Den gir bedriftsbrukere selvbetjeningsmuligheter, som fremmer bedre samarbeid og muliggjør mer datadrevne beslutninger.

(Som tidligere nevnt, er den betydelige økningen i datavolum hovedsakelig et resultat av overdreven kopiering. Opptil 85% av denne økningen kan tilskrives unødvendig datareplikering. Med vår datadelingsplattform gir vi deg tilgang til og muligheten til å utnytte alle relevante data der de befinner seg, uten behov for tunge ETL-prosesser og uten å skape flere kopier av data. Dette gir ikke bare betydelige besparelser i tid og kostnader, men er også en miljøvennlig tilnærming som reduserer overflødig dataoverføring og lagring.)

Forbedrede forretningsobjekter
 

Den nye funksjonen for forretningsobjekter i EBX muliggjør automatisk samling av informasjon fra ulike objekter når du har definert informasjonsstrukturen i databasen. Med denne nyvinningen kan du enkelt opprette et forretningslag som kombinerer data, for eksempel kunde- og adresseinformasjon, og tilføye tilknyttet informasjon direkte på dette nivået, uten behov for å flytte dataene til andre steder for videre behandling. Formålet med funksjonen for forretningsobjekter er å forbedre og forenkle integrasjonsprosesser, og et praktisk eksempel inkluderer samling av relaterte enheter og automatisk utfylling av alle tilgjengelige felt.

Flere verktøy
 

Med utgivelsen av EBX 6.1 introduseres flisvisning som gir deg muligheten til å presentere data på en grafisk måte, i tillegg til tradisjonelle tabell- eller hierarkiske visninger. Samtidig har EBX 6.1 forbedret hierarkifunksjonene, slik at når du ønsker å se dataene dine i en hierarkisk visning, kan du nå organisere dem basert på attributter, gruppere etter disse attributtene og umiddelbart inspisere resultatene. I tillegg utvides kapasiteten for hierarkiske søk med nye nivåer som kan hoppe over visse attributter. For eksempel, dersom du har kundedata med adresser som inkluderer land, stat, by, postnummer og gateadresse, og ett av disse feltene mangler, vil kundedataene likevel bli listet opp i det nest høyeste nivået i hierarkiet.

I denne versjonen har EBX-programvaren fått tilleggsfunksjonalitet i form av staging-moduler for data. Denne innovative funksjonen gir deg muligheten til å smidig migrere dataarbeidsflyter, modeller og sikkerhetskonfigurasjoner fra ett miljø til et annet ved å skape en omfattende pakke som inneholder all nødvendig informasjon for import. Denne nyvinningen reduserer avhengigheten av skreddersydde migreringsprosedyrer og forenkler betydelig hele migreringsprosessen.

Bedre bruker opplevelse
 

I tillegg til alle de eksisterende funksjonene som ble introdusert i EBX 6.1, er det også gjort betydelige forbedringer i brukeropplevelsen. EBX har nå fått en sosial komponent som gir brukerne mulighet til å engasjere seg i diskusjoner, gi tilbakemelding, og merke data med tags for å fremme bedre samarbeid og forbedret tilbakemelding. TeamUp-funksjonaliteten gjør det enklere for brukere å samarbeide om data og øke produktiviteten.

I tillegg har arbeidsflytdiagrammene blitt optimalisert grafisk og fått ytelsesforbedringer i denne utgivelsen, noe som gir en bedre opplevelse for brukerne.

Den forbedrede søkeopplevelsen i EBX lar nå brukere søke etter data basert på metadata og data-tags. Metadatasøk gir brukere muligheten til å søke etter data basert på forskjellige kriterier, inkludert den nyeste oppføringen som ble opprettet, siste brukeropplasting og mye mer. Disse forbedringene bidrar til å gjøre EBX enda mer brukervennlig og funksjonsrik.

Best i klassen ble akkurat bedre
 

EBX-teknologien har allerede fått anerkjennelse som en leder innen MDM hele ni ganger, og det var før lanseringen av EBX 6.1! Denne siste EBX-utgivelsen er spesielt utviklet med fokus på behovene til bedriftsbrukere og deres mest komplekse dataproblemer. Den innebærer en utvidet verktøykasse med krutt og flere verktøy i hendene på slutt brukerne. En løsning for enhver datautfordring.

Data mesh og data virtualisering har komplementære egenskaper. En data mesh arkitektur fokuserer primært på organisasjon og administrasjon av data, med vekt på desentralisert eierskap og ansvar på domenenivå. Data virtualisering er teknologi som gir sømløs tilgang til alle relevante data fra ulike kilder uten å fysisk flytte eller kopiere data.

Her er 6 grunner til hvorfor data virtualisering bør være en byggekloss i ett data mesh prosjekt:
 

1. Integrasjon av heterogene datakilder: Data mesh oppmuntrer til desentralisering av data. Dette fører til at data lagres i ulike formater og lagringssystemer på tvers av domener. Data virtualisering gir enhetlig tilgang til alle relevante kilder i dette sammensatte datalandskapet. Dette gjør det enklere for sluttbrukere å jobbe med data, uten å måtte forstå de underliggende datastrukturene.
 

2. Spørringsoptimalisering: Data virtualisering har mekanismer for å optimalisere spørringer på tvers av distribuerte kilder. Når man håndterer data fra forskjellige domener i en data mesh- arkitektur, blir effektive verktøy for å hente og kombinere data fra ulike kilder nødvendig
 

3. Datastyring og sikkerhet: Plattformer for data virtualisering gir sentraliserte kontroll- og sikkerhetsfunksjoner, noe som er viktig for å sikre at dataaksess overholder samsvar- og sikkerhetskrav. Særlig et dette viktig i miljøer der sensitive eller regulerte data er involvert.
 

4. Redusert dataflyt: Data mesh fremmer ideen om data som et produkt, lagret og administrert innenfor individuelle domener. Data virtualisering reduserer behovet for å kopiere data, noe som minimerer ressursbruk og utfordringer knyttet til datakonsistens og sikkerhet.
 

5. Sanntids tilgang til data: Data virtualisering tilbyr sanntids- eller nær sanntids- tilgang til data. Dette er spesielt viktig når man arbeider med data som er distribuerte og tidskritiske. Data virtualisering kan inkludere data fra egen organisasjon, partnere og 3dje part. Kildene kan ligge lokalt eller hos en eller flere skyleverandører.
 

6. Skalerbarhet: Data virtualisering er utviklet for å håndtere store datavolumer og kan skaleres i takt med behovet for nye datakilder og økende etterspørsel til rapportering, analyse, maskinlæring og kunstig intelligens. Dette gjør teknologien perfekt for data mesh-miljøer der krav og behov er i stadig utvikling.
 

Data virtualisering gir data mesh tankegangen en teknologisk plattform – det vil si en data mesh infrastruktur – for å bygge tjenester på en sikker og kostnadseffektiv måte.
 

Data virtualisering har self-service funksjonalitet og er teknologi agnostisk, noe som gir sluttbrukere mulighet til å selv finne den informasjonen de trenger, og benytte de verktøyene de ønsker. Plattformen er også nøytral i forhold til hvor den settes opp. De fleste kunder i Norge har valgt å implementere løsningen i Microsoft Azure.
 
IT i dag må løpe fort og tilby et raskt økende antall tjenester som skal dekke mange forskjellige forretnings behov (skalering, fleksibilitet, ressursbruk, mm). Disse tjenesten er gjerne separate informasjons-siloer - anskaffet som SaaS/PaaS/IaaS - og så teknisk forskjellige at de kobles sammen gjennom bruk av API-er og spesialtilpassede integrasjoner. Da oppstår det fort unødvendig kopiering av data.
 
Data mesh arkitekturen tar inn over seg denne virkeligheten; at informasjonen allerede er desentralisert og fragmentert og likevel må håndteres samlet. Men data mesh er ikke teknologi-sentrisk. Det vil si at arkitekturen ikke har egne tekniske løsninger. På den andre siden er data virtualisering en moden teknologi med ferdigutviklede verktøy for å håndtere akkurat de problemene data mesh forsøker løse.
 

SINTEF er en av våre kunder som har brukt data virtualisering til å koble en rekke kilder fra eksterne parter med egne interne data. De har implementert løsningen på MS Azure og er så fornøyd at de presenterer dette på Make Data Smart 2023
 

#Slutt å kopiere data 

I november kom Spotfire i versjon 14 og er mye mer enn ett analyseverktøy. Her får du en veileder gjennom alle dine data. Med selvbetjening kan brukere jobbe med utvalgte data og applisere prediktive analyser, geolokaliseringsanalyse og sanntidsanalyse. Du kan med andre ord grave i data og få raskere og mer effektive svar. Alt, på en og samme skalerbare plattform.

Opprett analyseapplikasjoner uten å kunne programmering

Mulighet for å lage tilpassede applikasjoner er ett annet viktig moment for Spotfire. Ved å bruke Spotfires rammeverk kan du bygge skalerbare analyseapplikasjoner skreddersydd for de forskjellige behov som finnes i din bedrift eller etat. Applikasjonene bygges enkelt uten behov for programmering. (no code/low code )

Interaktiv kunstig intelligens

I hjertet av Spotfire ligger kunstig intelligens. Spotfires anbefalingsmotor identifiserer automatisk de mest interessante mønstre i dine data, og gir deg anbefaling sånn at du kan bli mere effektiv. Innebygget i Spotfire ligger støtte for å skrive og administrere skript med native R- og Python. Du kan også få tilgang til forhåndstrente modeller med enkle klikk og bli en god på maskinlæring, uten å ha planlagt det.

Sanntidsanalyse og beslutninger

Spotfire gjør det enklere å ta beslutninger i sanntid ved å konsumere og analysere både historiske data og sanntidsdata i samme analyse. Ved å sette opp en flyt direkte fra visualiseringen, kan man ved et klikk ta beslutning eller sette i gang en beslutnings prosess.

Kraftig kartanalyse

Kart analyse har lenge vært en viktig del av Spotfire. Du kan utforske flerlagskart intuitivt og automatisk få kontekstuell informasjon for stedsbaserte data. I tillegg kan du beregne modeller på nytt i sanntid mellom visnings lag med automatisk oppdatering av skjema. Her skalerer Spotfire unikt og jobber enkelt med 500K geolokasjons punkter i flerlags kart.

Intelligent datatilretteledning

Tilrettelegging av data er ofte en kjedelig oppgave, men Spotfire forenkler prosessen. Du kan kombinere, rense, berike og transformere data fra ulike kilder direkte fra analysemiljøet. Rediger online med tidslinje som støtter behov for revisjon. Intelligent arbeidsflyt for maskinlæring forenkler datatilrettelegging og automatiserer oppgaver.

Koble til og vise flere data

Spotfire lar deg koble til og visualisere et bredt spekter av data. Plattformen har over 70 koblinger og mulighet for å lage koblinger gjennom API’er, kan du analysere alle data du trenger. Enten det er filer, databaser, data varehus, datastrømmer - Spotfire støtter alt for komplett analyse i sanntid. Og Spotfire skalerer!

Fra innsikt til aksjon ved enkle klikk

Spotfire leverer tilrettelegging av data, avanserte analyser,  og sanntidsanalyser fra ett og samme verktøy. Du velger hvordan du samhandler med dine data, enten gjennom NLQ – søk, AI-drevne anbefalinger eller ved direkte manipulasjon. Muligheten for å gå fra innsikt til aksjon ved ett enkelt klikk, er unikt for Spotfire.
Spotfire gjør at alle kan bli gode på analyse og legge til rette for kunstig intelligens og maskinlæring der det er fornuftig.

Mer om Spotfire ser du her
 

Ta kontakt dersom du ønsker å lære mer om