Scienceとはデータサイエンスはチームスポーツです。データサイエンスでは、繰り返し分析アルゴリズムを走らせ分析精度を向上させ、ビジネス活用への最適化を図る必要があるため、データサイエンティストやビジネスユーザー、開発者は、その一連の分析プロセスの共有、自動化、そして分析ワークフローの再利用が可能な、柔軟で拡張性のある分析プラットフォームを必要としています。アルゴリズムは最先端アナリティクスの一部でしかありません。企業は分析モデルの構築に加え、管理や分析モデル精度のモニタリングにも注意しなくてはなりません。一般的にデータサイエンスの運用プロセスは難解で手間でがかかるので、企業は、エンドツーエンドで分析ライフサイクルをサポートし、かつエンタープライズレベルでのセキュリティとガバナンスを提供するプラットフォームを必要としています。Science」では、このようなデータサイエンスのデプロイ・運用に伴う課題一式を解決し、予測的知見が、組織のイノベーションや複雑な問題の早期解決に資するために必要な支援をワンストップで提供しています。Scienceは、一部のデータサイエンティストだけではなく、データエンジニア、開発者など、部門横断型でのコラボレーションを活性化させる機能を備えています。直観的なWebブラウザーのインターフェースや、包括的なデスクトップ機能によって、分析ワークフローを共有したり、メンバー間でコメントのやりとりや、マークアップなどができます。同時に、透明性、セキュリティ、バージョン管理、オーディタビリティも維持されています。Scienceは機械学習、データ、プロセス、人を結びつけ、ビジネスに必要なデータサイエンスをワンストップで提供します。作成された機械学習の分析テンプレートは、本番環境へ簡単にデプロイされ、共有されます。モデルのモニタリングや、管理もでき、これによってデータサイエンスが強化されます。ビジネスユーザー、データエンジニア、開発者、データサイエンティストの共同作業が促進され、分析的アプローチによって複雑な問題への理解が進みます。ビッグデータ分析をシンプルにアルゴリズム、ビッグデータ、エッジプロセッシング、サーバーレステクノロジーなどは、難解で導入への障壁が高いものです。Scienceでは、SparkやHadoopの分析ライフサイクルを簡易に扱いやすくすることができます。データプリパレーションや予測分析ワークフローを自動化し、クラスター内で直接スケーリングすることが可能です。分析プロセスの自動化、ジョブのスケジューリング、プロジェクトの監視および高速化により、組織全体が生産性良くデータサンエンスを活用することができるようになります。多くの組織はアナリティクスを本番環境にデプロイすることに苦労しています。Scienceでは、データが変動して分析モデルが劣化した場合でも、新しい分析モデルを組み直し、自動でデプロイするので、信頼できる結果に基づいた意思決定をすることができます。イノベーションを後押し搭載されている、最新のディープラーニングや予測、プリスクリプティブ、AI、および分析手法を活用し、革新的なモデルを生成することができ、これによって、組織でのアナリティクス活用が促進されます。新たな分析モデルのプロトタイプを、ビルドインされた関数やアルゴリズム、またPythonやR、Scalaを使って、スピーディかつ柔軟性をもってに試行することができます。ー新しいビジネスチャンスや新収入源を発掘したり、資産の収益化方法などーを後押ししていきます。Science」に加え、データサイエンスに必要なソフトウエアと機能をワンストップで提供します。Spotfire®」で可視化します。Enterprise」します。Apps」を使用することで、ビジネスプロセスにデータサンエンスというワークフローを簡単に組み込むことも可能です。特長あらゆる分析をビルトイン16,000以上の関数やアルゴリズムが、ビルトインされています。プロセス制御(SPC)、実験計画法(DOE)、グラフ/ネットワーク分析、テキスト分析まで、ビルトインされた関数やアルゴリズムは、簡単に利用することができます。繰り返しデータを学習するビッグデータ機械学習アルゴリズムによって、分析モデルの最適化を自動で行います。プログラミングをする必要はありません。チームコラボレーションデータの前処理、読み込み、アナリティクスといった一連のワークフローを、直観的なドラッグ&ドロップのユーザーインターフェースで簡単に作成できます。データ分析に関わっているビジネスエキスパート、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者などのチームメンバーはデータやスクリプト、モデル、ワークフローを共有しコメントのやりとりをすることができるので、コラボレーションが進みます。モニタリング、管理・デプロイアンサンブル学習によって、作成した分析モデルの有効性をチャンピオン/チャレンジャーテストで比較します。モデル精度をモニタリングし、モデルが劣化した際には簡単にリフレッシュすることが可能です。モデルだけでなく、ワークフロー全体をデプロイすることができます。Engineへのプッシュも可能です。EMRやRedshiftでモデルを構築し、オンプレミス環境やOracle、Teradataへのデプロイ、リアルタイムスコアリングエンジンへのプッシュも可能です。監査対応KerberosやRanger、Sentryに対する分析ソリューションのデプロイは面倒なため、多くのオープンソースの実装は適していません。Scienceは、堅牢なクラスターと連携し、HiveやSparkがITデータセキュリティ方針の範囲内で高度なデータ分析を実行可能にします。システム内の任意のアセットに対してユーザー権限を定義するためのバージョン管理、監査ログ、承認プロセス機能が組み込まれています。Notebooks、Python、C#やScalaスクリプトをシームレスに統合することでデータ分析のワークフローを拡張させることができます。これにより、ワークフローノードやカスタムオペレータをエッジやデータベースに対して直接実行することができます。R(TERR)」の機能をパッケージした統合スイートです。Scienceの柔軟なオーサリングやソフトウェア展開機能により、企業は組織全体にデータサイエンスの展開を拡張することが可能になります。Labs)は共同作業を可能にするウェブベースのユーザーインターフェースを採用しています。これによりデータサイエンティストやシチズンデータサイエンティストが機械学習やデータ・プレパレーション・パイプラインを作成できるようになります。Notebookによるシームレスなコードの統合が利用可能です。Slackのようなコラボレーション機能も搭載されており、この活用で、データサイエンスプロジェクトが加速していきます。StatisticaTM」を使えば、デスクトップベースのリッチなユーザーインターフェースとビルトインされた16,000の関数やアルゴリズムで、高度なデータ分析ワークフローが作成可能です。ユーザーはPythonやRなどのノードをパイプライン内でシームレスに統合できます。Spotfireからワークフローを実行することも可能です。R(TERR)は、エンタープライズ向けの高性能な統計エンジンです。さまざまなアプリケーションがAPIを通しTERRに接続することが可能です。Rで開発し、その後TERRにデプロイすることで、コーディングのやり直しや分析の再テストを行わずにプロトタイプから商用へとすばやく移行できます。Studioには"Distributed"の機能が必要です。"Distributed"とは、SparkやHadoopなどのビッグデータに対して分析ワークフローを実行できる点とコラボレーションを推進する機能が備わっていることを意味します。StatisticaTM」が担います。高度なモデル管理、プラットフォーム管理、およびガバナンス機能などを提供します。TERRには"Ecosystem"が必要です。"Ecosystem"とは、SAS、MatLab、R、Pythonなどのさまざまなエンジンでデータサイエンス・ワークロードを連携させることを意味します。子会社の米国およびその他の諸国における登録商標または商標です。Corporation。