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KI FÜR CLEVERE UNTERNEHMENSANWENDUNGEN

Künstliche Intelligenz (KI), Maschinenlernen und Predictive Analytics sind die Grundlage der nächsten Softwaregeneration. Zementis schafft ein gemeinsames, standardbasiertes Framework, über das intelligente Lösungen für alle Branchen und Anwendungsbereiche bereitgestellt werden können. Mit Zementis nutzen Unternehmen das Potenzial Ihrer Daten, um schnell Einblick zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen durch Predictive Analytics zu treffen.

Schnelle Inbetriebnahme, Ausführung und Verwaltung von Prognosemodellen, die sofort handlungsrelevante Einblicke liefern
Daten-Scoring in Echtzeit- oder im Batch-Mode
Aufbau eines gemeinsamen operativen Frameworks für alle IT-Plattformen

Steigern Sie den Wert Ihrer Daten und profitieren von präzisen Prognosemodellen, indem Sie sich riesige Datensätze, Echtzeit-Daten, periodisch auftretende Datenspitzen und andere Datenquellen zunutze machen. Für die Open-Standards-Software Zementis ist keine Umgebung zu dynamisch und keine Datenmenge zu groß.

So funktioniert Zementis

ERKENNTNISSE FÜR ALLE

Mit Zementis erhält Ihr Unternehmen ein einheitliches Werkzeug für Predictive Analytics. Die Software ist intuitiv, benutzerfreundlich und öffnet Predictive Analytics auch für Mitarbeiter außerhalb des Data-Science-Teams. So hat jeder die Chance, in Echtzeit das Kundenverhalten zu untersuchen, Marktbewegungen zu verstehen, Sicherheitsrisiken zu bewerten usw.

Anwendungsbeispiele:

Finanzinstitute – Betrugserkennung und Risikoabschätzung, Verarbeitung von Online-Transaktionen und hochentwickeltes Entscheidungsmanagement
Internet der Dinge – Verarbeitung von Sensor- und Gerätedaten, Biometrik und IP-Netzwerk-Sicherheit
Vertrieb und Marketing – Upselling/Cross-Selling, Kampagnenoptimierung und Next-Best-Offer

Dank unserer webbasierten Konsole kann sich jeder schnell die Informationen holen, die er braucht, um im Ernstfall sofort zu reagieren.

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WARUM OFFENE STANDARDS WICHTIG SIND

Zementis Predictive Analytics basiert auf offenen Standards, damit eine möglichst große Community ihre innovativen Ideen einbringen kann: Datenwissenschaftler, Statistiker, IT-Experten und andere, die sich damit befassen quantitative Verfahren auf Entscheidungsprozesse in der Wirtschaft zu übertragen. Darüber hinaus unterstützen offene Standards den Austausch von Prognosemodellen zwischen unterschiedlichen Anwendungen und Anbietern und ermöglichen die einfache Erweiterung Ihrer Data-Mining-Funktionen und Prognosemodelle.

Der Import und die Einführung von Prognosemodellen basiert auf dem Standard „Predictive Model Markup Language (PMML)“. Zementis ist integrierbar mit relationalen Datenbank-Systemen und kann auf Hadoop^® in Verbindung mit Hive™, Spark™ oder Storm™ nativ implementiert werden. Außerdem können Sie schnell und kosteneffektiv vorausschauende Analysen für IBM^® z Systems^® und transaktionale Mainframe-Anwendungen wie COBOL, CICS^®, Adabas und Natural durchführen.

Mehr dazu in unserem Whitepaper

GET STARTED QUICKLY WITH OPEN SOURCE

Software AG supports the open source community by maintaining several Python and R libraries for converting predictive models into PMML.

Nyoka is a Python library that provides comprehensive support for the latest PMML standard as well as extensions for data preprocessing, script execution and deep neural networks. Using Nyoka, you can export your predictive models from popular Python ML/DL frameworks into PMML. You can even create your own exporters for specialized/individual model types. Download Nyoka on GitHub now.

Use the R pmmlTransformations and the pmml packages to convert data transformations and predictive models from R into PMML. Download both packages via CRAN.

So profitieren Sie von Zementis

KI-Technologie in Betrieb nehmen, ausführen und integrieren	Zementis ist die Plattform für die agile Inbetriebnahme, Ausführung und Integration von Predictive Analytics. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, Maschinenlernen, KI und Prognosemodelle schnell, skalierbar und sicher einzusetzen und ist die ideale Lösung für Unternehmen, die ihre Geschäftsentscheidungen auf der Basis von Daten treffen.
Daten-Scoring in Echtzeit oder im Batch-Mode	Zementis automatisiert Echtzeit- und Batch-Scoring für viele unterschiedliche Prognosemodelle und vereinfacht die Inbetriebnahme von Modellen und die IT-Systemintegration. Es beschleunigt Big-Data-Verarbeitung und Streaming Analytics und senkt die Kosten dafür.
Funktionen für Maschinenlernen skalieren	Dank einer robusten Architektur können Sie Funktionen für KI und Maschinenlernen unternehmensweit skalieren und in komplexen Ökosystemen mit sehr großen Datenmengen effektiv einsetzen. Sie haben darüber hinaus die Möglichkeit, riesige Datensätze, Echtzeitdaten, periodisch wiederkehrende Datenspitzen und andere Quelle zu nutzen.
Gemeinsames, plattformübergreifendes Framework bereitstellen	Zementis basiert auf offenen Standards. Es ermöglicht eine anwendungs- und herstellerübergreifende Interoperabilität der Prognosemodelle und macht Sie leistungsfähiger bei Data-Science und Maschinenlernen.

Hauptvorteile

Allgemein	Beschleunigte Einführung intelligenter Entscheidungsprozesse durch KI, Maschinenlernen und Predictive Analytics Geringere Kosten und Komplexität bei der Anwendung von Prognosemodellen auf Big Data Vereinfacht Anwendung von Maschinenlernen auf Echtzeit-Streaming-Analytics Stellt Skalierbarkeit und zuverlässige Ausführung von Modellen des Maschinenlernens über eine einheitliche Deployment-Plattform sicher Ideal geeignet für hoch dynamische und komplexe Datenumgebungen
Data-Science-Team	Prognosemodelle sind austauschbar zwischen unterschiedlichen Anwendungen und Herstellern Alle gängigen kommerziellen und Open-Source-Data-Mining-Werkzeuge sind nutzbar Breites Spektrum an Algorithmen für Prognosen und Maschinenlernen kann implementiert werden KI kann ohne Weiteres in laufende Geschäftsprozesse eingebunden werden Teamproduktivität steigt
IT-Experten	Vereinfacht und beschleunigt die Inbetriebnahme von Prognosemodellen in der erweiterten Organisation IT-Architektur wird effizienter durch Optimierung der Rechenleistung, des Kapitaleinsatzes und der operativen Ausgaben Funktionen für Maschinenlernen können unabhängig vom Hersteller und plattformübergreifend eingesetzt werden Vorhandene Unternehmenssoftware und Geschäftsprozesse sind nahtlos integrierbar
Führungskräfte aus Fachabteilungen	Nutzung einer gemeinsame Plattform, die intelligente Entscheidungen ermöglicht KI, Maschinenlernen und Anwendungsfälle für Predictive Analytics sind unternehmensweit nutzbar Schnelle, korrekte und konsistente Geschäftsentscheidungen Predictive-Analytics-Funktionen können entsprechend dem Wachstum des Geschäfts skaliert werden Zuverlässigkeit datengestützter Entscheidungen steigt

Funktionen

PMML-Unterstützung

Mit Zementis Predictive Analytics kann im gesamten IT-Ökosystem eine einheitliche Strategie für Predictive Analytics umgesetzt werden. Der Branchenstandard für Data-Mining-Anwendungen, Predictive Model Markup Language (PMML), wird vollständig unterstützt. Damit legt Zementis einen effizienten Prozess für die sofortige Umsetzung fest und wird selbst höchsten Ansprüchen an Batch- und In-Memory-Verarbeitung sowie an Daten-Streaming gerecht.

Leistungsfähiges Scoring

Ein breites Spektrum an Algorithmen für KI, Maschinenlernen und Statistik ermöglicht ein leistungsfähiges Scoring:

Assoziationsregeln
Entscheidungsbäume für Klassifikation und Regression
Modelle neuraler Netz, Backpropagation, radiale Basisfunktion und Deep Learning
Support-Vector-Machines für Regression, binäre und Multiclass-Classification
Lineare und logistische Regression (binär und multinominal)
Naive Bayes-Klassifikatoren
Allgemeine und verallgemeinerte lineare Modelle
Cox-Regressionsmodelle
Modelle für Regelsätze (flache Entscheidungsbäume)
Restricted Boltzmann-Machines
Clustering-Modelle: distribution-based, center-cased und zweistufiges Clustering
Scorecards (einschließlich Unterstützung für Reason-Codes, Point-Allokation für kategorische, kontinuierliche und komplexe Attribute)

Mehrere Modelle: Modellkomposition, Segmentation, Chaining, Cascading und Ensemble, einschließlich Random-Forest-Modelle und Boosted Trees

Unterstützung der Datenvor- und -nachverarbeitung

Zementis Predictive Analytics implementiert die Festlegung eines Daten-Dictionaries sowie die Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und ungültigen Werten. Daneben bietet Zementis eine Fülle weiterer Möglichkeiten für die Datenvor- und Nachbearbeitung:

Value-Mapping
Diskretisierung
Normalisierung
Skalierung
Logische und arithmetische Operatoren
Konditionale Logik (IF-THEN-ELSE)
Integrierte Funktionen
Nachschlag-Tabellen
Geschäftsentscheidungen und Schwellenwerte
JSON™
Benutzerdefinierte kundenspezifische Funktionen

Geschäftsanforderungen

Geschäftsentscheidungen werden beschleunigt und können präzise und konsistent getroffen werden	Aus Erkenntnissen zum Kunden werden Echtzeit-Erkenntnisse zum Kunden. Die Ergebnisse, die KI, Maschinenlernen und Prognosemodelle liefern, stützen sich auf mehr Datenpunkte und sind deshalb genauer. KI ist unerlässlich, wollen Unternehmen datenbasierte, agile und intelligente Geschäftsentscheidungen treffen.
Mit Unternehmenswachstum skalierbar	Zementis Predictive Analytics passt sich dem Wachstum Ihres Unternehmens an und ermöglicht die kostengünstige Erweiterung der gewählten IT-Umgebung. Es bietet eine unternehmensweite Plattform für die Integration zusätzlicher Modelle für das Maschinenlernen und die Anwendung komplexer Algorithmen. Es ist ohne Beeinträchtigung der Agilität auf Millionen von Transaktionen erweiterbar.
Zuverlässige datengestützte Entscheidungen	Zementis ist eine unternehmensweite Plattform zur Verwaltung komplexer Modelle für Maschinenlernen und Prognosemodelle. Damit reduziert sich der Bedarf an kundenspezifischem Code zur Sicherstellung der Agilität, und das Risiko ungenauer Ergebnisse sinkt. Zementis minimiert die Datenbewegung zwischen unterschiedlichen Systemen, verbessert die Performance und erhöht die Datensicherheit.

Datamining-Plattformen

Deep Learning	Deep Learning ist zweifellos das interessanteste Thema im des Bereich Maschinenlernens und der Data-Science. Es hat unsere Phantasie bezüglich der Errungenschaften, die dank KI in naher Zukunft möglich werden, angefacht: vom selbstfahrenden Auto bis zum persönlichen digitalen Assistenten, medizinischer Diagnostik und Robotik.
IBM SPSS®	Zementis ergänzt IBM SPSS Modeler and Statistics und erweitert die Modellierungsumgebung auf den IT-Betrieb. Es ist über PMML, den De-Facto-Standard für die Repräsentation von Prognosemodellen, kompatibel mit Modeler and Statistics.
KNIME®	Nachdem ein Modell aus KNIME als PMML-Datei exportiert wurde, kann es direkt in Zementis Predictive Analytics für Echtzeit- oder Batch-Scoring genutzt werden.
Python®	Zementis Predictive Analytics ist kompatibel mit PMML, so profitieren die Anwender von Scikit-Learn während des gesamten Lebenszyklus eines Prognosemodells von einer extrem hohen Geschwindigkeit und Agilität.
R	Vom Entwickeln und Testen der Modelle bis zur Inbetriebnahme und zum dauerhaften Betrieb in einer Produktionsumgebung wird Data-Science für R-Anwender durch Zementis effizienter.
SAP®	Ein Modell, das in einem der SAP-Data-Mining-Werkzeuge integriert und als PMML-Datei gespeichert ist, kann direkt in Zementis Predictive Analytics für Echtzeit- oder Batch-Scoring eingesetzt werden.
SAS®	Aufgrund der Nutzung von PMML (Predictive Model Markup Language) ist Zementis kompatibel mit SAS.
TIBCO® Statistica™	Zementis ergänzt Statistica Modeler and Statistics und erweitert die Modellierungsumgebung auf den IT-Betrieb. SAP^® ist eine geschützte Handelsmarke der SAP AG in Deutschland und mehreren anderen Ländern.

SAP® is the registered trademark of SAP AG in Germany and in several other countries.

TensorFlow, the TensorFlow logo and any related marks are trademarks of Google Inc.

KUNDEN

Equifax ist überzeugt von Zementis

„Zementis Predictive Analytics erleichtert und vergünstigt bei unseren Kunden Implementierung, Prüfung, Integration und Ausführung von Prognosemodellen, letztendlich gewinnen sie dadurch an Profitabilität“.

James Reid | Senior VP, Core Software Engineering, Equifax

WEITERE KUNDEN

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