Вход
Регистрация

Войти c помощью аккаунта

Преимущества

На базе Deductor реализованы сотни проектов в области глубокой аналитики

Глубокая аналитика
без программирования

Deductor ориентирован на аналитиков, а не программистов.
В системе логика анализа реализуется за счет визуального построения сценариев, без написания программного кода,
при помощи всего 4-х мастеров. При построении сценариев можно произвольным образом комбинировать методы очистки, предобработки, Data Mining от простых формул
до самообучающихся алгоритмов.

Подробнее »

Тысячи обученных специалистов

Массовое использование аналитики упирается не в возможности аналитических систем, а в отсутствие обученных специалистов
и высокую стоимость имеющихся на рынке. Deductor включен
в официальную образовательную программу более сотни вузов России и СНГ — это десятки тысяч обученных специалистов. Функционирует лучшая в России система дистанционного обучения анализу данных, выпускается
литература и методические пособия на русском языке.

Вузы партнёры »

Сотни Data Mining проектов

На базе Deductor реализованы сотни проектов в области глубокой аналитики. BaseGroup Labs обладает уникальной экспертизой
и огромным проектным опытом в различных отраслях: банки, дистрибуция, розничная торговля, государственные органы,
медицина... Готовые прикладные решения и использование
лучших практик существенно снижают риски, сокращают сроки
внедрения и повышают качество результата.

Примеры проектов »

Низкая стоимость владения

Доступная стоимость лицензий, отсутствие обязательных ежегодных отчислений, наличие большого количество обученных специалистов, развитая партнерская сеть, возможность пройти обучение
и самостоятельно поддерживать систему – все это гарантирует низкую стоимость владения решением на базе Deductor.

Посмотреть стоимость »

Все технологии анализа
в единой платформе

В Deductor реализованы все современные технологии анализа структурированных данных: Data Warehouse, ETL, OLAP, Data Mining. Это позволяет на базе одной платформы реализовать полный аналитический цикл: от очистки и консолидации
до прогнозирования и оптимизации.

Компоненты платформы »
Поделиться: