пятница, 1 февраля 2013 г.

5 useful reports about Predictive Analytics And Data Mining. Mind map and 5 pdf

Участвуя в консалтинговых и технических проектах для розницы и банковской сферы, в последнее время наблюдаю как теоретический интерес к возможностям аналитики постепенно становится реальным. Все больше компаний выбирают, сравнивают и используют решения data mining и прогнозную аналитику.

Одна из задач, часто возникающая, например, перед розничными компаниями - необходимость усиления аналитической составляющей в управлении Программой Лояльности и CRM. Здесь прогнозная аналитика может дополнять возможности простого ранжирования клиентов и решать целый ряд прикладных задач.
Predictive Analytics позволяет компаниям принимать разумные решения, снижать риски, а также создавать дифференцированные, более индивидуальные предложения, основанные на особенностях клиента. 


Data Mining и другие информационные системы
Выбор программного обеспечения data mining становится все более непростой задачей, поскольку функциональность аналитики может пересекаться с Business Intelligence, быть частью CRM, MRM, IMM  и других классов информационных систем.

Факторы, влияющие на выбор
Важными факторами, влияющим на выбор программного обеспечения Data Mining являются:

  • функциональность решения, 
  • особенности интерфейса (easy-to-use), 
  • легкость обучения (easy-to-learn), 
  • возможность подключения нужных источников данных. 

В то же время, некоторым компаниям необходимы максимальные возможности для прогнозной аналитики, включая возможности работы с big data, другим вполне достаточно приложения с определенной функциональностью data mining. 

Традиционный путь для знакомства с определенным классом решений и текущей ситуацией на рынке - воспользоваться отчетами  известных исследовательских кампаний. 
Однако, в отличие от Business Intelligence (Gartner и Forrester регулярно публикуют отчеты по  по BI, CRM и др.), ситуация с исследованиями по Data Mining выглядит по-другому. Gartner c 2008 года не проводит исследования по решениям Data Mining как отдельного решения, а Forrester опубликовал 3 отчета,  но они не повторяют друг друга, а "смотрят" на решения по прогнозной аналитике как бы с разных сторон.

Отчеты и исследования. Что почитать, чтобы быть в курсе событий


Для того, чтобы определиться с решением по прогнозному моделированию, можно воспользоваться результатами опросов (платные и бесплатные решения), а можно - отчетами исследовательских компаний, которые анализируют лидеров рынка и подробно описывают сильные и слабые стороны промышленных решениях, которые внедрены и оценены клиентами со всего мира.
В сегодняшнем обзоре - список полезных отчетов, который позволит разобраться в разнообразии решений для задач прогнозного моделирования/Data Mining с точки зрения масштабности проекта и возможностей аналитических решений. Под масштабностью проекта в данном случае подразумеваются источники данных и необходимость/возможность использования big data в аналитических процессах компании.

5 отчетов и ссылки (2008-2013 года) 

№1. The Forrester Wave™ Big Data Predictive Analytics Solutions, 2013. 
Исследование Forrester оценивает 10 поставщиков решений по 51 критерию.
Этот отчет полезен в первую очередь тем компаниям и специалистам, которые заинтересованы в выборе набора решений (программного обеспечения и аппаратных решений) для использования прогнозной аналитики и data mining на big data.
Скачать pdf

№2. The Forrester Wave™ Customer Analytics Solutions, 2012
Исследование Forrester оценивает 6 поставщиков решений по 70 критериям. 
Этот отчет интересен компаниям, для которых в первую очередь важна непрерывность аналитического процесса и функциональность аналитики. В отчете рассматриваются и оцениваются такие возможности решений:
-  загрузка и подготовка данных и переменных, 
- ETL-процессы,
- подготовка, проверка, развертывание модели,
- поисковая, прогнозная и описательная аналитика,
- отчетность
Скачать pdf

№3.The Victory Index for Predictive Analytics, 2011 
Скачать отчеты:
Predictive Analytics:The Hurwitz Victory Index ReportExcerpt (pdf)
Predictive Analytics:The Hurwitz Victory Index Report (pdf)
Визуализация по отчету - ссылка

№4.Forrester Wave™ Predictive Analytics And Data Mining Solutions, 2010
Исследование Forrester оценивает 9 поставщиков решений PA/DM по 53 критериям. SAS Institute, SPSS (evaluated separately from new parent IBM's other PA/DM offerings), KXEN, Oracle, Portrait Software, and IBM (pre-SPSS acquisition PA/DM offerings), TIBCO Software, FICO, Angoss Software.
Скачать pdf

№5.Magic Quadrant for Customer Data Mining, 2008
Исследование Gartner оценивает 8 поставщиков решений Customer Data Mining Applicatios. Сам отчет уже несколько устарел, и интересен больше с точки зрения динамики развития рынка и истории
Скачать pdf

Также может быть интересно:
Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.
Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь
Все статьи блога  можно увидеть здесь

2 комментария:

  1. Спасибо! Будет, что почитать в выходные :)
    У вас в №5, кажется, опечатка: "Исследование Forrester" -> "Исследование Gartner"

    ОтветитьУдалить

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...