Verbessern Sie die Modellgenauigkeit mit unstrukturierten Daten.

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1 IBM SPSS Modeler Premium Verbessern Sie die Modellgenauigkeit mit unstrukturierten Daten. Highlights Schneller Zugriff auf strukturierte Daten, Text, web- und Umfragedaten sowie deren Vorbereitung und Integration Schnelles Identifizieren und Extrahieren von Stimmungen aus Text in über 30 Sprachen Erweiterter Zugriff auf in bestehenden Systemen (z. B. Mainframes) gespeicherten Text dank Unterstützung für Datenspeicher IBM Classic Federation Server und zdb2 Verbesserte Sichtbarkeit mit umfassender Kundenübersicht und der Exportmöglichkeit nach Cognos 8 Business Intelligence direkt über die Benutzeroberfläche Zusätzliche Bereitstellungsoptionen dank zlinux, SuSE Linux Enterprise Server und Einbindung in IBM Smart Analytics System for Power Mit IBM SPSS Modeler können Sie hervorragende Ergebnisse erzielen, indem Sie bei Ihren Geschäftsentscheidungen auf vorausschauende Intelligenz vertrauen. Mit vorausschauender Intelligenz können effizientere Strategien erstellt werden, da Unternehmen nicht nur Trends bewerten, d. h. Benchmark-Werte für Ergebnisse, Pläne und Leistung ermitteln, sondern auch zukünftige Entwicklungen berücksichtigen können, also wahrscheinliche Ergebnisse bewerten und verstehen, wie sich das Zusammenspiel einzelner Faktoren auf diese Ergebnisse auswirkt. Dank leistungsstarker, bewährter Analysetechniken, mit denen Sie einen tiefen Einblick in Ihre Kunden oder Auftraggeber erhalten, lösen Sie mit Modeler jedes Geschäftsproblem schneller. Da der größte Teil der Daten jedoch in unstrukturierter Form bzw. als Text vorliegt z. B. in Kommentaren, Dateien oder im web liefert die Modellierung mit strukturierten Daten vermutlich nur ein unvollständiges Bild Ihrer Geschäftsprozesse und -ergebnisse. Mit eröffnet sich für Unternehmen die Möglichkeit zur Nutzung vorausschauender Intelligenz in allen Arten von Daten. Dies schließt nicht nur die Analyse strukturierter numerischer Daten ein, sondern auch Informationen aus unstrukturierten Daten wie webaktivitäten, Bloginhalten, Kundenfeedback, s, Artikeln usw., durch die Beziehungen zwischen Konzepten und Stimmungen erkannt und höchst genaue Vorhersagemodelle erstellt werden können. Steigern Sie die Produktivität, Qualität und Genauigkeit Innerhalb der interaktiven, visualisierungsbasierten Umgebung von Modeler Premium ist sowohl Textanalyse als auch Data Mining möglich. In der intuitiven grafischen Benutzeroberfläche sehen Sie jeden Schritt des Data Mining-Prozesses als Teil eines Streams. Die Textanalyseverfahren sind unkompliziert und effizient, wobei Ihnen interaktive Diagramme bei der Untersuchung und Anzeige der Textdaten und Muster zur sofortigen Analyse wie auch leistungsstarke Klassifizierungs- und Kategorisierungstechniken zur Umwandlung von Text in Analysebestand helfen. Dank der Verbesserungen in der neuesten Version können die Einsatzmöglichkeiten für Textanalysen in Ihrem Unternehmen noch einfacher erweitert werden.

2 Von der visuellen Benutzeroberfläche von IBM SPSS Modeler aus können Sie auf einfache Weise auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese integrieren, einschließlich Daten beliebiger Datenbanken, Tabellen oder Flatfiles wie IBM SPSS Statistics, SAS und Microsoft Excel - Dateien sowie auf Daten, die als Text vorliegen bzw. Daten aus web 2.0-Quellen (z. B. RSS-Feeds) und IBM SPSS Data Collection-Produktdateien sowie Cognos 8 Business Intelligence. Darüber hinaus ist dank der Unterstützung für IBM Classic Federation Server und zdb2 eine Nutzung der Daten in bestehenden Systemen möglich. Keine andere Data Mining-Lösung bietet eine vergleichbare Vielseitigkeit. Die leistungsstarken Automatisierungstools von IBM SPSS Modeler Premium, einschließlich der automatisierten Datenaufbereitung und der automatischen Modellierung, vereinfachen die Vorbereitung der Daten für die Analyse, die Auswahl eines geeigneten Modells auf Basis versteckter Datenmuster und die rasche Ausgabe konsistenter und genauer Ergebnisse. Branchenspezifische Textanalysepakete und -vorlagen beschleunigen den Analyseprozess und garantieren äußerst präzise Ergebnisse. Leistungsstarke NLP-(Natural Language Processing)-Funktionen helfen bei der Strukturierung von Texten in hierarchische Kategorien, die automatisch in Vorhersagemodelle integriert werden. Die Lösung unterstützt den CRoss-Industry Standard Process für Data Mining (CRISP-DM), mit dessen Hilfe sich Analysten auf das Lösen von Geschäftsproblemen anstelle der Programmierung konzentrieren können. Einzelprojekte lassen sich mit dem CRISP-DM-Projektmanager effizient verwalten. Neue Funktionen in Modeler Premium 14.1 Die Verbesserungen in dieser Version von Modeler Premium ermöglichen die Nutzung der vorausschauenden Intelligenz für eine größere Gruppe von Unternehmen und geben ihnen die Möglichkeit für eine zielgenauere und agilere Planung und bessere tägliche Entscheidungen, da die Unternehmen eine deutlich differenziertere Sichtweise auf sich, die eigene Unternehmensumgebung, die Kunden und andere Interessengruppen erhalten. Folgende neue Funktionen sind verfügbar: Cognos-Integration. Analysten können nun direkt über die Cognos 8 Business Intelligence-Software auf strukturierte Daten zugreifen. Die Cognos-Software dient der Organisation und ermöglicht eine umfassende und einheitliche Betrachtung der Informationen für unternehmensweite Entscheidungsprozesse. Dank der ergänzenden Analysefunktionen von Modeler können Unternehmen schnell und zuverlässig die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bewerten. Mit Modeler können außerdem Ergebnisse in die Cognos 8 Business Intelligence geschrieben werden. Aus einer Kundenübersicht steht vorausschauende Intelligenz zur Verfügung, in der strukturierte und unstrukturierte Daten kombiniert sind, die Geschäftsanwender und sämtlichen Informationsgruppen nutzen können, die auf Cognos- Dashboards vertrauen. 2

3 Verbesserte Funktionalität von InfoSphere Warehouse und IBM DB2. Organisationen, die ein InfoSphere-Datawarehouse nutzen, können nun die vollständigen Data Mining-Algorithmen direkt in Modeler verwenden. Damit profitieren die Benutzer von einer intuitiven, grafischen Benutzeroberfläche, ohne dass dadurch die Data Mining-Leistung beeinträchtigt wird. Zu den unterstützten Algorithmen zählen ab sofort die logistische Regression, Naïve Bayes, Zeitreihen und die radiale Basisfunktion (RBF). Mining mit Mainframe-Daten. Mainframe-Computer umfassen im Allgemeinen eine Fülle von Daten über die betriebliche Entwicklung eines Unternehmens. Da nun mit Modeler direkt auf Daten in Systemen zugegriffen werden kann, die das Betriebssystem IBM System z nutzen, können Unternehmen ermitteln, welche Auswirkungen in der Vergangenheit aufgetretene Ereignisse auf die Zukunft haben. Auf diese Weise können sie die aktuellen Aktivitäten noch genauer analysieren, sich ändernde Betriebsbedingungen bewerten und ihre Planung auf der Grundlage einer zuverlässigen vorausschauenden Intelligenz aufstellen. Unterstützung für Linux unter System z. Die Ausführung von Linux unter System z bietet viele Vorteile für Unternehmen, die komplexe Informationssysteme vereinfachen und zugleich die heutigen Anforderungen in Bezug auf Sicherheit, Transparenz und Kostenkontrolle einhalten möchten. IBM SPSS Modeler Professional wird nun in diesen Umgebungen unterstützt. Durch die in Modeler Premium 14 hinzugekommenen Verbesserungen können noch bessere Erkenntnisse aus Textdaten extrahiert werden: Mit den neuen branchenspezifischen Textanalysepaketen und -vorlagen für Finanz-, Versicherungs- und Werbetexte sowie Emoticons und Slang erhalten Sie schnellere und genauere Ergebnisse. Erstellen Sie hierarchische Kategorisierungsstrukturen zur logischeren und detailgenaueren Einteilung von Konzepten. Importieren Sie vordefinierte Kategorien einschließlich hierarchischer Kategorien, Anmerkungen und Schlüsselwortdeskriptoren und exportieren Sie sie in Excel. Speichern Sie hierarchische Kategorien für die Weiterverarbeitung mittels einer verbesserten semantischen Netzgruppierungstechnik für die Kategorienerstellung. Extrahieren Sie Texte insbesondere bei großen Datensätzen schneller und genauer durch neue branchensensible semantische Netze und eine effizientere Hardwarenutzung. Definieren Sie Regeln mittels des verbesserten Editors für Textlinkregeln und testen Sie diese vor der Anwendung auf Ihre Daten an Beispieltexten. Untersuchen Sie ein breiteres Spektrum an Daten. Nur Modeler Premium bietet die Möglichkeit des direkten Zugriffs auf Text-, web- und Umfragedaten sowie die Integration dieser zusätzlichen Datentypen in Ihre Vorhersagemodelle. Sie erhalten dadurch nützlichere Empfehlungen und bessere Ergebnisse. Die interaktive Text Mining-Workbench spart Ihnen Zeit und Mühe und bietet gleichzeitig einen Wettbewerbsvorteil. Im Unterschied zu anderen Analysetools benötigen Sie für deren Einsatz keine linguisti- 3

4 schen Vorkenntnisse. Sie können Konzeptwörterbücher mithilfe des Ressourceneditors, einer integrierten Ressource zur Verwaltung der Textextraktion, einfach für einen bestimmten Domänenbereich anpassen. Damit können Sie dann relevante Konzepte und Assoziationen schneller finden. Direkt über die Hauptsymbolleiste von Modeler können Sie auch angepasste Vorlagen und Bibliotheken für spezielle Geschäftsanforderungen erstellen und diese wertvollen Ressourcen in andere Produkte und Anwendungen wie IBM SPSS Text Analytics for Surveys übernehmen. Die linguistischen Ressourcen in Modeler Premium unterstützen eine Reihe von Industrien und Anwendungen, z. B. Stimmungsanalyse, CRM, Sicherheit und Überprüfung, Marktinformationen, Biowissenschaften (Genomik und MESH) sowie IT. Wählen Sie aus einer unvergleichlichen Vielzahl an Techniken aus IBM SPSS Modeler bietet eine Reihe erweiterter Data Mining-Techniken, die den Anforderungen jeder Data Mining-Anwendung entgegenkommen. Hierzu gehören die folgenden Data Mining-Algorithmen: Klassifizierungsalgorithmen Ermöglichen Vorhersagen auf Basis historischer Daten mittels Techniken wie Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Logistische Regression, Zeitreihen, Support Vector Machines, Cox Regression und mehr. Bieten eine automatische Klassifizierungsmodellierung mit binären und numerischen Ergebnissen und vereinfachen dadurch die Modellerstellung. Segmentierungsalgorithmen Fassen Personen mittels automatischem Clustering, Erkennung von Anomalien und Clustering neuronaler Netze in Gruppen zusammen oder erkennen damit ungewöhnliche Muster. Wenden mittels automatischer Klassifizierung mehrere Algorithmen in einem Schritt an die Auswahl der richtigen Technik dürfte Ihnen damit kein Kopfzerbrechen mehr bereiten. Assoziationsalgorithmen Erkennen Assoziationen, Links und Sequenzen mittels Apriori, CARMA und sequentieller Assoziationstechniken. Mittels eines bewährten linguistischen NLP-Extraktionsprozesses extrahiert Modeler Premium Schlüsselkonzepte aus verschiedenen Typen unstrukturierter Daten und gruppiert sie in Kategorien. Extrahierte Konzepte, Meinungen und Kategorien werden dann mit strukturierten Daten kombiniert und auf Vorhersagemodelle angewendet, um wertvolle Erkenntnisse zu Aktionen, Verhaltensweisen, Mustern und Assoziationen zu gewinnen. TLA-(Textlinkanalyse-)Technologien helfen bei der Identifizierung und Extraktion von Stimmungen und Meinungen aus Texten in verschiedenen Sprachen einschließlich Niederländisch, Englisch, Deutsch, Italienisch, Japanisch, Portugiesisch und Spanisch. In der englischen Version gibt es außerdem eine Schnittstelle zur Unterstützung von Drittanbieter- Übersetzungsoptionen. 4

5 Optimieren Sie Ihre aktuellen Informationstechnologien Durch die offene und skalierbare Architektur von IBM SPSS Modeler Premium wird Ihre vorhandene IT-Infrastruktur optimal genutzt. Diese Architektur integriert sich problemlos in Ihr vorhandenes System, und zwar sowohl beim Zugriff auf Daten als auch beim Bereitstellen der Ergebnisse, so dass Datenkonvertierungen in und aus proprietären Formaten entfallen. Techniken wie datenbankinterne Modellierung, Multithreading, Clustering und integrierte Algorithmen helfen darüber hinaus bei der Konservierung Ihrer Ressourcen und tragen zur schnelleren Bereitstellung von Ergebnissen und zur Reduzierung der IT- Gesamtkosten bei. Unterstützen Sie Data Mining im gesamten Unternehmen ist bestens geeignet für die Analyse der in kleinen und mittelständischen Unternehmen produzierten Datenmengen. Unternehmen mit größeren Datenmengen oder komplexeren Data Mining-Anforderungen sollten IBM SPSS Modeler Premium Server verwenden. In einer Client-/Serverarchitektur können mehrere Analysten gleichzeitig mit Modeler Server arbeiten, ohne die Computerressourcen allzu sehr zu beanspruchen. Die Unternehmensversion unterstützt datenbankinternes Data Mining auf führenden Informationsplattformen und verarbeitet auch große Datenmengen überaus effizient. Darüber hinaus bietet Modeler Server zusätzliche Bereitstellungsoptionen, mit denen Sie die Vorteile von Data und Text Mining über geografische und funktionale Grenzen hinweg nutzen und die Ergebnisse den Entscheidungsträgern schnell bereitstellen können. Für zusätzliche IT-Effizienz sorgt die Tatsache, dass Modeler Premium Server ab sofort auch auf IBM System z-hardware installiert werden kann, auf der ein Linux-Betriebssystem aufgeführt wird. Dank der verbesserten Computerleistung und der Möglichkeit zur Simultanverarbeitung verschiedener Workloads können mit diesen System z-umgebungen größere Datenmengen mit geringerem Zeitaufwand analysiert und zugleich die heute geltenden Anforderungen in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit berücksichtigt werden. Darüber hinaus bietet IBM SPSS Modeler Server zusätzliche Bereitstellungsoptionen, mit denen Sie die Vorteile von Data und Text Mining über geografische und funktionale Grenzen hinweg nutzen und die Ergebnisse den Entscheidungsträgern schnell bereitstellen können. Verwenden Sie beispielsweise als Unterstützung für die Verwaltung Ihres Analysebestands und die Automatisierung analytischer Prozesse Modeler Premium mit IBM SPSS Collaboration and Deployment Services. Mit den Erkenntnissen aus Textdaten erhalten Sie auch in IBM SPSS Decision Management-Anwendungen präzisere Ergebnisse zum Beispiel lassen sich in Echtzeit oder per Stapelverarbeitung durchgeführte Bewertungen verbessern, Anrufern Echtzeit- Empfehlungen geben oder die Verarbeitung von Versicherungsansprüchen beschleunigen. 5

6 Funktionen Datenverständnis Erstellen Sie mit automatischer Unterstützung ein breites Spektrum interaktiver Diagramme. Erkennen Sie mithilfe der visuellen Linkanalyse die Assoziationen in Ihren Daten. Interagieren Sie mit Daten durch Auswahl von Diagrammbereichen oder einzelnen Diagrammelementen und Anzeigen der zugehörigen Informationen; oder wählen Sie Schlüsseldaten für die Analyse aus. Greifen Sie direkt aus der Modeler- Oberfläche auf die Diagramm- und Berichtstools von IBM SPSS Statistics zu. Datenaufbereitung Greifen Sie von verschiedenen Datenquellen aus (Cognos 8 Business Intelligence, IBM DB2, Oracle, Microsoft SQL Server, Informix, Neoview, Netezza, mysql (Sun) und Teradata) auf Betriebsdaten zu bzw. auf Mainframe-Daten dank der Unterstützung für zdb2 und IBM Classic Federation Server. Importieren Sie Textdateien mit Trennzeichen und fester Breite, Statistics-Dateien, SAS, Data Collection-Datenquellen oder XML. Verwenden Sie die große Auswahl an Datenbereinigungsoptionen von Modeler, wie Entfernen oder Ersetzen ungültiger Daten, automatisches Einfügen fehlender Werte oder die Verminderung von Ausreißern und Extremen. Bereiten Sie Ihre Daten automatisch für die Analyse in einem Schritt auf. Exportieren Sie Daten in Textdateien mit Trennzeichen oder in Excel, Statistics, SAS, Cognos 8 Business Intelligence und operationale Datenbanken. Verwenden Sie Funktionen wie Feldfilter, Benennung, Ableitung, Binning, Neukategorisierung, Ersetzen von Werten und Neuanordnung von Feldern. Wenden Sie Funktionen wie Daten- satzauswahl, Stichproben (einschließlich geclusterten und geschichteten Stichproben), Zusammenführung (einschließlich Inner Joins, Full Outer Joins, Partial Outer Joins und Anti-Joins), Verkettung sowie Sortierung, Aggregation und Ausgleich an. Wählen Sie verschiedene Optionen für die Datenrestrukturierung, -aufteilung und -vertauschung aus. Wählen Sie aus einer großen Auswahl an Zeichenkettenfunktionen aus: Erstellung, Ersetzung, Suche und Abgleich, Leerstellenentfernung und Kürzung. Greifen Sie direkt in Modeler auf die Datenverwaltung und die in Statistics durchgeführten Umformungen zu. Wenden Sie RFM-Bewertungen an: Aggregieren Sie Kundentransaktionen, um Recency-Frequency-Monetary-Bewertungen zu ermitteln, und fassen Sie diese Werte zur Erstellung einer vollständigen RFM-Analyse zusammen. Textspezifische Untersuchungsund Vorbereitungsfunktionen Extrahieren Sie Textdaten aus Dateien, operationalen Datenbanken und RSS-Feeds (d. h. Blogs, web-feeds). Wählen Sie Extraktionsoptionen für verschiedene Muttersprachen wie Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Spanisch oder Japanisch aus oder übersetzen Sie mit Drittanbieter-Übersetzungssoftware aus nahezu jeder Sprache ins Englische. Extrahieren Sie domänenspezifische Konzepte wie Uniterms, Ausdrücke, Abkürzungen, Akronyme und mehr. Berechnen Sie Synonyme mithilfe von komplexen linguistischen Algorithmen und integrierten oder benutzerdefinierten linguistischen Ressourcen. Geben Sie Konzepte nach Person, Organisation, Term, Produkt, Standort und anderen benutzerdefinierten Typen an. Extrahieren Sie nichtlinguistische Elemente wie Adressen, Währungen, Zeitangaben, Telefonnummern und Sozialversicherungsnummern. Verwenden Sie vordefinierte oder angepasste Vorlagen und Bibliotheken für Stimmungsanalyse, CRM, Sicherheit und Überwachung, Marktdaten, Biowissenschaften und IT. Verwenden Sie vordefinierte Textanalysepakete (TAPs) für gängige Geschäftsanwendungen oder erstellen Sie eigene TAPs. Erstellen Sie Cluster auf Basis von Begriffskookkurrenzen mithilfe von Konzeptcluster-Algorithmen, die einen Überblick über Hauptthemen und ihre Zusammenhänge liefern. Gruppieren Sie Textdokumente und Datensätze mithilfe von Textklassifizierungsalgorithmen intelligent auf Basis des Inhalts. Aktivieren Sie für die Vorhersagemodellierung die erweiterte Konzeptauswahl bzw. -abwahl. Verwenden Sie textbasierte und visuelle Berichte zur Untersuchung von Konzeptbeziehungen sowie zur Untersuchung des Vorkommens, der Häufigkeit und des Typs von Konzepten. Textlinkanalyse Identifizieren und extrahieren Sie Stimmungen (z. B. Vorlieben und Aversionen) aus Text in Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch und Spanisch. Identifizieren Sie Links und Assoziationen beispielsweise zwischen Menschen und Ereignissen oder Krankheiten und Genen. Identifizieren und extrahieren Sie Inhalte aus URLs in Blogs. Nehmen Sie Meinungen, semantische Beziehungen und verknüpfte Ereignisse in bereitstellbare Vorhersagemodelle auf. Decken Sie komplexe Beziehungen durch interaktive Diagramme auf, die mehrere semantische Links zwischen zwei Konzepten darstellen. 6

7 Modellierung und Auswertung Nutzen Sie die große Auswahl und die vielfältigen erweiterten Funktionen der Data Mining-Algorithmen, um optimale Ergebnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Verwenden Sie interaktive Modellund Gleichungsbrowser und zeigen Sie erweiterte statistische Ergebnisse an. Zeigen Sie die relative Auswirkung von Datenattributen auf die vorhergesagten Ergebnisse mithilfe von Wichtigkeitsdiagrammen für Variablen an. Kombinieren Sie mehrere Modelle (Ensemble-Modellierung) oder verwenden Sie ein Modell zur Analyse eines zweiten Modells. Verwenden Sie automatische Klassifizierung (binär und numerisch) und Clustering statt Auswahl einzelner Algorithmen. Verwenden Sie zur Einbindung benutzerdefinierter Algorithmen das Component-Level Extension Framework (CLEF) von Modeler. Nutzen Sie durch die Integration von Statistics R zur Erweiterung der Analyseoptionen. Integrierte Modellierungsalgorithmen: C&RT, C5.0, CHAID & QUEST Entscheidungsbaum-Algorithmen mit interaktiver Baumerstellung Entscheidungsliste Interaktiver Regelerstellungsalgorithmus K-Means, Kohonen, Two-Step, Discriminant, Support Vector Machine (SVM) Clustering- und Segmentierungsalgorithmen Faktor/PCA, Funktionsauswahl Datenreduzierungsalgorithmen Regression, Linear, GenLin (GLM) Lineare Gleichungsmodellierung Selbstlernendes Antwortmodell (SLRM) Bayesisches Modell mit inkrementellem Lernen Zeitreihen Generierung und automatische Auswahl von Zeitreihen-Vorhersagemodellen Neuronale Netze Mehrschichtige Perzeptronen mit der Lernmethode Backpropagation und radialen Basisfunktionsnetzen Support Vector Machine Erweiterter Algorithmus mit präziser Leistung für große Datensätze Bayesische Netze Grafische, probabilistische Modelle Cox Regression Berechnung der vermutlichen Eintrittszeit eines Ereignisses Anomalienerkennung Erkennung außergewöhnlicher Datensätze mittels eines clusterbasierten Algorithmus KNN Nächste-Nachbar-Modellierung und Bewertungsalgorithmus Apriori Häufig verwendeter Assoziationserkennungsalgorithmus mit erweiterten Auswertungsfunktionen CARMA Assoziationsalgorithmus, der mehrere Sukzedenzien unterstützt Sequenz Sequentieller Assoziationsalgorithmus für auftragskritische Analysen Unterstützung für datenbankinterne Mining-Algorithmen für IBM InfoSphere: Entscheidungsbaum, Assoziation, Sequenz, Regression, Logistische Regression, Clustering, Naïve Bayes, Zeitreihen und Radiale Basisfunktion (RBF) Unterstützung für datenbankinterne Mining-Algorithmen für Microsoft SQL Server: Entscheidungsbaum, Assoziationsregeln, Lineare Regression, Clustering, Sequenzclustering, Naïve Bayes, Zeitreihen und Neuronale Netze Unterstützung für datenbankinterne Mining-Algorithmen für Oracle: Entscheidungsbaum, GenLin (GLM), O-Cluster (Orthogonal Partitioning Clustering), KMeans, Apriori, MDL (Minimum Description Length), Support Vector Machine, Naïve Bayes, Adaptive Bayes, NMF (Non- Negative Matrix nfactorization) und AI (Artificial Intelligence) Bereitstellung Exportieren Sie Modelle mit SQL oder PMML (XML-basiertes Standardformat für Vorhersagemodelle). Nutzen Sie Collaboration and Deployment Services für ein innovatives Analysemanagement, die Prozessautomatisierung und die Bereitstellung. Modeler Server (optional) Verwenden Sie datenbankinternes Data Mining zur Erstellung von Modellen in der Datenbank mittels führender Datenbanktechnologien und nutzen Sie so Ihre leistungsstarken Datenbankimplementierungen. Nutzen Sie SQL-Pushbacks für die Durchführung von Datenumwandlungen und wählen Sie Modellieralgorithmen direkt in den operationalen Datenbanken aus. Nutzen Sie Ihre leistungsstarke Hardware einschließlich IBM System z-maschinen, optimieren Sie Ihre Lösungszeiten und erreichen Sie eine höhere Kapitalrendite durch die parallele Ausführung von Streams und mehreren Modellen. Übertragen Sie sensible Daten mittels SSL-Verschlüsselung (Secure Sockets Layer) sicher zwischen Modeler Client und Modeler Server. 7

8 Informationen zu IBM Die Software IBM liefert umfassende, einheitliche und korrekte Informationen, denen Entscheidungsträger zum Verbessern der Unternehmensleistung vertrauen. Ein umfassendes Portfolio aus Geschäftsvorteilen, fortgeschrittener Analytik, finanziellen Vorteilen und Strategiemanagement sowie Analyseanwendungen bietet Ihnen sofort klare und umsetzbare Einblicke in die aktuelle Leistung und gibt Ihnen die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Als Teil dieses Portfolios unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics Software Organisationen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktiv auf Basis dieser Erkenntnisse zu handeln, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Kunden aus den Bereichen Wirtschaft, öffentlicher Verwaltung und Lehre verlassen sich weltweit auf IBM SPSS Technologie als Wettbewerbsvorteil zur Kundengewinnung, -bindung und Erhöhung der Kundenumsätze bei gleichzeitiger Betrugsreduzierung und Risikominimierung. Durch die Integration von IBM SPSS Software in ihre täglichen Prozesse werden Organisationen zur Predictive Enterprise sie sind dadurch in der Lage Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren, um die Geschäftsziele zu erreichen und einen messbaren Wettbewerbsvorteil zu gewinnen. Für mehr Informationen besuchen Sie bitte Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Eingeschränkte Rechte für Mitarbeiter der US-Regierung Benutzung, Duplizierung und Veröffentlichung beschränkt durch GSA ADP Schedule-Vertrag mit IBM Corp. Hergestellt in den USA Mai 2010 Alle Rechte vorbehalten IBM, das IBM Logo, ibm.com, WebSphere, InfoSphere und Cognos sind Marken oder eingetragene Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Wenn diese oder andere eingetragene Markenbegriffe von IBM mit einem Markenzeichen ( oder TM) gekennzeichnet sind, wenn Sie zum ersten Mal in diesen Informationen vorkommen, weist dies darauf hin, dass es sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Informationen um in den USA eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht von IBM handelt. Solche Marken können auch in anderen Ländern eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM finden Sie im Internet unter Copyright and trademark information ( com/legal/copytrade.shtml). SPSS ist eine Marke von SPSS, Inc., an IBM Company, die in vielen Gerichtsbezirken weltweit eingetragen ist. Weitere Unternehmens-, Produkt- und Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein. Bereiten Sie bitte auf -Software IMD14302DEDE-02