Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 1. 12. 2020 - Ing. Lukáš Grásgruber

Nová verze řešení pro analýzu dat PS Clementine PRO 3.0

PS Clementine PROPS Clementine PRO je řešení pro analýzu a datamining. Jedná se o nástroj pro tvorbu pokročilých analytických úloh, které přitom nevyžadují znalost složitých analytických technik a technických aspektů v nich použitých. Nová verze 3.0 přichází s několika novinkami ve funkčnosti a nabízí také možnost instalovat řešení i do jiných operačních systémů než MS Windows.



Řešení PS Clementine PRO je založené na jednom z nejrozšířenějších komerčních dataminingových nástrojů IBM SPSS Modeler, aktuálně ve verzi 18.2.2. To zaručuje přístup k širokému spektru nástrojů, modelovacím algoritmům a dalším nástrojům pro správu dat.

Verze PS Clementine PRO 3.0 přichází s několika novinkami ve funkčnosti, například rozšiřuje nabídku databázových vstupů o službu Snowflake. Z analytických možností nově nabízí křížovou validaci v automatizovaných procedurách modelování – uzly Auto Classifier a Auto Numeric. Vylepšení doznala i analytická prostředí založená na programovacích jazycích R a Python. Nově může být job - úloha v prostředí PSC - aktivována pomocí časového intervalu. Job může být spouštěn například každých 15 minut v rámci definovaného časového období. Provedené změny v PSC 3.0 rovněž zvyšují auditovatelnost řešení bohatším záznamem o tom, co, kdo, kdy a s jakým výsledkem v rámci řešení spouštěl.

Nová verze PS Clementine PRO 3.0 také nabízí možnost instalovat řešení i do jiných operačních systémů než MS Windows. PS Clementine PRO 3.0 nově umožňuje plnou kompatibilitu se síťovými službami pomocí technologie SOAP a REST. V PSC jsou k dispozici všechny původní uzly z v 2.2 a navíc přibyly další čtyři, které rozšiřující funkcionalitu řešení, jako např. PS SOAP TRANSITION, který přijímá údaje z webových služeb protokolem SOAP na základě uživatelem nastavených parametrů.

PS CLEMENTINE Manager


 
  

- PR -

„Největší rezervu mají firmy ve schopnosti propojit AI s daty a procesy…“

Firmy investují do umělé inteligence, ale většina AI projektů se nikdy nedostane do běžného provozu. Proč mezi úspěšným pilotem a skutečně fungujícím řešením vzniká tak velká propast? O tom, kde podniky při nasazování AI nejčastěji chybují a proč většina AI pilotních projektů nikdy nepřekročí fázi experimentu, hovoří konzultant společnosti Hewlett Packard Enterprise Ladislav Pecen. Uvádí také, jak AI mění požadavky na IT infrastrukturu, jaké nároky přinášejí agentické systémy a proč se dnes do popředí dostává téma datové suverenity.