高度なデータ分析

従来の高度な分析ツールでは、スケーラビリティを制限しながら、時間とコストを追加してデータベースからデータを抽出する必要がありました。Alteryxのインデータベースブレンディングと分析機能は、式、フィルタ、結合を適用してインプレースデータへの高度な分析を実行し、Amazon Redshift、Oracle、Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Spark、Teradataの力を最大限に引き出します。これはビッグデータ分析を拡張するために不可欠な要素です。

回帰モデルや予測モデル、その他の高度な分析技術を使用するには、多くの場合熟練したデータサイエンティストが必要となります。RとPythonの統合機能、およびデータ調査・予測モデル作成・グループ化・時系列分析用の40以上の既成のツールとマクロを備えているAlteryxを使用することで、データアナリストとデータサイエンティストはともに組織全体の将来の成果に影響を与えるような存在にもなり得ます。

データのパターンを発見する最新の機械学習アルゴリズムを統合、ブレンド、適用することは、反復的で多大な労力を必要とするプロセスです。Alteryxは、RおよびPythonとの統合またはIBM SPSSファイルまたはSASファイルの完全な読み取り／書き込みによって、データマイニング技術の実行あるいは既存モデルの活用に必要な高度分析ツールを提供し、データソーシングからブレンディング、強化、可視化に至るまでの分析ライフサイクルを通じて柔軟性を実現します。

「私たちは何をすべきか？」という質問に答えるためには、多くの場合、エラーが起こりやすい複雑なスプレッドシートによるモデルや手動でのコーディングが必要です。Alteryxでは、モデル作成の処理中に一貫性と透過性を提供するドラッグアンドドロップのワークフロー環境で、最適化およびシミュレーションの機能を直接使うことが可能に。さまざまな数学モデル、さまざまなソルバのサポート、および組み込みのモンテカルロシミュレーション機能を使用することで、高度な分析による意思決定がこれまでになかったほど簡単になりました。