Data

大数据分析平台

InterSystems IRIS包括强大的、内置的大数据分析功能,可以在应用程序中直接运行各种分析,还可以结合您最青睐的最佳类型的分析工具。

 

机器学习(ML)

InterSystems IntegratedML 是InterSystems IRIS的一个嵌入式特性,它使应用程序开发人员能够轻松创建和训练机器学习模型,不需要高级的数据科学技能,这使得没有数据科学家的企业和机构能够开发、部署机器学习模型。它还实现了数据整理、特征工程、模型构建和调优等大量繁琐工作的自动化,使熟练数据科学家组成的团队具备更高的企业组织效率,使数据科学家变得更加高效,能够专注于更高价值的任务。

InterSystems IRIS的深度集成使应用程序能够直接在数据上无缝地动态执行这些ML模型,以响应实时事件和事务,而无需提取或移动任何模型或数据。

商业智能 (BI)

InterSystems IRIS强大的交互式商业智能功能,可用于大数据探索和报告。这些高性能仪表板可以嵌入到实时应用程序中,为您的用户提供在行动点上的深刻洞察。

自适应分析(Adaptive Analytics)

InterSystems IRIS 自适应分析(Adaptive Analytics) 功能为用户提供了卓越的易用性和自助分析功能,以一致的格式可视化、分析和询问来自多个源的实时数据。Adaptive Analytics使用户能够获得他们需要的信息,以便做出及时和准确的业务决策,而不必考虑数据的来源、格式、速度或新旧,亦无需成为数据设计或数据管理方面的专家。

自然语言处理(NLP)

我们内置的自然语言处理和文本探索功能使您能够从非结构化数据中获得洞察,并使用它来丰富您的应用程序。自然语言处理对于需要从文本中创建的新特征很重要(新特征可用于创建和训练机器学习模型)。我们的文本探索技术(也是开源的)是不同的,因为它使用了一种“自下而上”的方法,探索文本本身的概念和关系,这样一来就不存在预先定义字典或本体的繁琐、受限的过程。

开放的、基于标准的连接

InterSystems IRIS是一个开放的平台,这意味着您可以使用您喜爱的第三方工具和技术实现数据探索、商业智能(BI)、自然语言处理(NLP)、人工智能(AI)和机器学习(ML)。将第三方分析工具直接嵌入InterSystems IRIS应用程序的能力,令用户可以自由选择使用其他最佳技术,以获得有价值的见解,并执行智能编程操作,以响应实时事件。

InterSystems IRIS可以连接和利用各种第三方分析工具和分析标准,包括:

  • Apache Spark
    Apache Spark是一个开源的高性能集群计算框架,用于数据处理和分析任务,包括预测分析和机器学习。InterSystems IRIS为Apache Spark集成了一个内置连接器,使您能够在使用Apache Spark时直接利用InterSystems IRIS数据平台的性能和水平扩展性(horizontal scalability)。
  • PMML
    预测模型标记语言(PMML)是许多流行的机器学习和分析工具在描述预测模型时的标准。InterSystems IRIS基于PMML模型定义自动生成优化的本机代码,以执行在InterSystems IRIS数据平台上直接使用外部工具创建的预测和机器学习模型,获得最高性能。
  • UIMA
    非结构化信息管理体系结构(UIMA)是一个用于自然语言处理(NLP)应用程序的框架。InterSystems IRIS文本探索技术与UIMA兼容,因此可以将任何兼容UIMA的NLP工具用作数据工作流的一部分。
  • 自助商业智能 (BI) 工具
    除了其本地的嵌入式BI功能,InterSystems IRIS还支持第三方自助BI工具,包括Tableau和Microsoft Power BI,使客户能够使用InterSystems IRIS应用程序中现有的BI工具。

利用开放分析平台

InterSystems IRIS支持多种第三方分析技术,使客户能够继续使用他们所选择的工具和技术。

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