Grundlage des Predictive Analytics Framework sind Ihre Unternehmensdaten. Diese Daten liegen jedoch oft in verschiedenen Formaten vor, sind in unterschiedlichen Quellen gespeichert und wurden zu unterschiedlichen Zwecken erhoben.
Um diesen „Rohstoff“ für Analysen nutzbar zu machen, müssen die Daten über so genannte Adapter konsolidiert und aufbereitet werden. Ein Data Warehouse ist in vielen Fällen hilfreich, aber nicht immer Bedingung
Für Datenanalyse-Profis bietet das Framework Optionen, die zum einen viel Spielraum für die Umsetzung und Realisierung der Analyse-Projekte ermöglichen und zum anderen die volle Kontrolle über den Analyse-Prozess erlauben.
Damit aber die Ergebnisse der Analysen auch Wirkung zeigen, müssen Erkenntnisse
in Handlungen umgesetzt werden. Deshalb ist es unverzichtbar, die Ergebnisse
Entscheidungsträgern zugänglich und in verschiedenster Form nutzbar
zu machen. Die Werkzeuge von SPSS lassen sich problemlos in bestehende IT-Umgebungen
integrieren. So ist es jederzeit möglich die Ergebnisse von Data Mining-Projekten
in bestehende Reporting-Lösungen zu integrieren oder in der Callcenter-Oberfläche
erscheinen zu lassen.
SPSS erstellt selbstverständlich auch Applikationen, in denen mit Data
Mining erstellte Reports aufgerufen werden können und das Ergebnis in
Form von Listen oder Grafiken dargestellt wird.
Entscheidend für die Umsetzung der Ergebnisse ist deren zielgerechte und schelle Verteilung (Deployment) an die verantwortlichen Stellen. Gleich, ob online oder offline - SPSS bietet zahlreiche Lösungsoptionen.
Mit dem Predictive Analytics Framework bietet SPSS Unternehmen und öffentlichen Institutionen ein modular aufgebautes Business Intelligence-Gesamtkonzept. Sie haben so die Freiheit zu wählen, welche Teile Ihre Arbeit unterstützen.
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