分类： IT业界
2014-06-30 09:46:39
作者：Sanjeev Kumar、Mark Davis和Guy Harrison
预测分析正在令现代企业实现转型。 随着数据的种类和数量呈指数级增长，我们需要更加精密的仪器，才能发现这些海量信息中所隐藏的转瞬即逝的信号。 正因如此，戴尔近期收购StatSoft让客户和渠道合作伙伴都颇为振奋。 StatSoft进一步完善并扩大了Dell Software的信息管理解决方案，最终可提供一整套全面的功能，让数据驱动型企业如虎添翼。
StatSoft的预测和规范分析平台可提供全面的综合解决方案，解决开发和管理整个分析模型生命周期中的问题。 无论是参与发现分析、数据混合、建模、评分、部署，还是进行模型管理，StatSoft都可以将这些功能融入易于使用的直观工作流中（无需执行编程），并允许将这些模型嵌入生产系统中。 通过宏和.NET脚本可扩展这些直观的工作流。
此外，利用开源社区通过StatSoft的R集成功能编写的最新、最强大的研究算法，可以进一步增强StatSoft的分析功能。 StatSoft产品可满足整个企业的分析要求，从桌面数据建模一直到可扩展的生产系统集成都包括在内。 利用经过行业验证的现成可用的软件包和方法，可针对灵活制造、制药、风险管理、欺诈检测和研究，快速启动数据支持。
通过丰富的常用算法和方法（包括回归建模到结构方程建模等），StatSoft使组织能够使用集成式平台无缝导航分析成熟度模型。 StatSoft凭借根深蒂固的产品理念和丰富的学术历史，使公司能够构建大型分析模型库并专注于特定领域的解决方案。 根据Rexer Analytics的排名，StatSoft在该流程中连续三年在数据挖掘和预测分析从业者的用户满意度中名列第一。
未来数月，我们打算在Dell Software的现有产品（包括可实现一流数据配置的Toad Business Intelligence Suite、面向云托管应用程序集成的Dell Boomi以及面向本机大数据分析处理的Dell Kitenga Analytics Suite）之间搭建桥梁。
随着对数据科学家这种关键职位的要求不断增长，数据科学家的重要性也在不断提高。 这些不断增长的要求折射出了对分析工具的日益高涨的需求，这些工具不仅要提供稳固的统计、模型开发和分析基础，而且应当易于使用和易于部署。 拥有解决大数据难题所必需技能的数据科学家数量稀缺，并且竞争格局越来越依赖分析学。 StatSoft提供一款解决方案，可帮助弥补这种技能差距，使更多的组织能够实现数据科学、高级分析和机器学习的潜能。
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