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InterSystems IRIS自适应分析(Adaptive Analytics)

加速洞察
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为了取得成功,企业需要为其业务用户和数据分析师提供全方位洞察企业的能力。

InterSystems IRIS® 自适应分析(Adaptive Analytics)扩展了InterSystems IRIS数据平台,为整个企业的广大用户提供更快的洞察和更好的业务决策。利用机器学习的力量——兼具数据管理、互操作性和分析功能——InterSystems IRIS是为关键任务数据构建云优先解决方案的正确选择。

自适应分析(Adaptive Analytics)是一个可选扩展项,通过在InterSystems IRIS和流行的商业智能(BI)和人工智能(AI)客户端工具之间提供一个面向业务的虚拟数据模型层,使InterSystems IRIS变得更加强大。它包括一个直观的用户界面,用于开发一个 "虚拟Cube "数据模型,在这里可以组织数据,一致地定义计算度量,并明确命名数据字段。通过一个集中的通用数据模型,企业解决了不同定义和计算问题,从而为终端用户提供业务度量和数据表征的一致视图。

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关键能力

  • 数据保持在InterSystems IRIS中,以获得最佳性能——无需复制或移动数据
  • 数据管理员使用自适应分析(Adaptive Analytics)建模器,使业务用户能够访问数据,而无需暴露复杂的数据结构、表格或关系。
  • 对数据模型的修改以虚拟Cube的形式发布,不会影响用户,也无需等待漫长的Cube重建。
  • 自适应分析(Adaptive Analytics)用户可以采用他们选择的商业智能工具,如微软Excel和PowerBI,或Tableau,并访问相同的在线分析处理(OLAP)模型。
  • 自适应分析(Adaptive Analytics)通过实时连接(而不是部分内容或陈旧的数据提取)使用存储在InterSystems IRIS中的全部数据。
  • 它提供了一个治理数据访问的单一层,并且可以保护敏感数据免受未经授权的访问。

从针对数据模型运行的查询中,自适应分析(Adaptive Analytics)建立了加速结构,可更有效地满足频频发送的请求。 这些预先聚合的数据结构是根据查询模式自动创建的,随着时间的推移,这些聚合会随着进一步的数据请求而变得更快。 与简单的缓存相比,聚合的产生是为了包括可能需要的额外数据字段,以满足未来运行的查询。

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是什么让InterSystems IRIS 自适应分析(Adaptive Analytics)与众不同?

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通用语义层使复杂的后台数据结构更容易被非技术用户所接受
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避免了不同的查询的“方言”问题,不必考虑使用了哪种BI或AI工具,即可在整个组织中为同一问题提供一致答案
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启用自助式商业智能,使业务用户可以自己进行互动和多维分析,而无需等待IT人员
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从查询模式中学习,并使用机器学习建立聚合,以变得更智能,更快速
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通过InterSystems IRIS的强大功能,实现前所未有的扩展和性能

 

谁会使用InterSystems IRIS自适应分析(Adaptive Analytics)?对他们有什么好处?

通常,有三种类型的用户将从自适应分析(Adaptive Analytics)中受益:

DBA/数据工程师——自适应分析(Adaptive Analytics)解放了他们,使他们能够将时间花在处理复杂问题上,并通过额外的数据管道寻找新的数据资产,而不是为了更快的运行速度而在手动管理和创建聚合上耗费精力。

数据管家/建模者 ——自适应分析(Adaptive Analytics)为他们提供了直观的拖放用户界面,以创建数据模型,简化字段名称,生成构建块供最终用户构建 。

业务用户——自适应分析(Adaptive Analytics)让他们能够使用自己选择的工具轻松且一致地访问定义良好的数据

可用性

自适应分析(Adaptive Analytics)是InterSystems IRIS和IRIS医疗版高级服务器(Advanced Server)的可选扩展项,可在InterSystems IRIS和IRIS医疗版2021.1版本中使用。

相关资源

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