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La nouvelle version de Clementine®, l’atelier de data mining de SPSS, marque une avancée majeure en intégrant la connaissance métier aux prédictions


Rédigé par SPSS le 25 Janvier 2007


Une productivité décuplée : grâce à Clementine® 11.0, les data miners pourront réaliser des modèles avec beaucoup plus de précisions et de rapidité qu’auparavant et surtout développer aisément des solutions métiers spécifiques.



SPSS Inc. (NASDAQ : SPSS), leader mondial de l’analyse prédictive, dévoile la nouvelle version de son atelier de data mining pour l’entreprise, Clementine 11.0. Celle-ci représente une avancée majeure tant elle a été enrichie par rapport aux précédentes, avec notamment l’ajout de techniques d’analyse des données additionnelles et de fonctionnalités graphiques innovantes.

La version 11.0 de Clementine permet aux entreprises d’améliorer la productivité de la gestion de la relation client (CRM), du marketing et de l’analyse de risque, et offre un outil d’analyse pour détecter les fraudes. Ce produit est un composant clé de l’offre d’analyse prédictive leader du marché proposée par SPSS. Étroitement intégrée aux produits statistiques de cet éditeur, cette version offre aux utilisateurs une grande facilité d’accès aux fonctionnalités statistiques et de gestion des données.

Colin Shearer, vice-président senior en charge de la stratégie de marché de SPSS, a dirigé l’équipe qui a conçu et développé Clementine au début des années 90. « Clementine est le produit phare du marché du data mining depuis plus de dix ans, en particulier dans les entreprises qui cherchent à doper le retour sur investissement de leur solution CRM », commente-t-il. « Les innovations de Clementine 11.0 permettent d’aller encore plus loin ; elles rendent la plate-forme prédictive de SPSS plus efficace que jamais en dopant la productivité analytique et en rapprochant les fonctions d’analyse avancées des solutions d’entreprise. »

Atique Shah, vice-président en charge du marketing direct et de la connaissance clients d’EarthLink, un fournisseur d’accès Internet client de SPSS, se dit « très impressionné par la démarche axée sur le client adoptée par SPSS pour améliorer ses produits de data mining et aider des entreprises comme EarthLink à mieux répondre à leurs besoins de marketing client. »

Pour Tilmann Bruckhaus, directeur de l’analyse métier de Numetrics Management Systems Inc., principal fournisseur d’outils de planification de projets pour l’industrie des semi-conducteurs, « les caractéristiques de Clementine 11.0 enrichissent considérablement le produit ; elles vont ancrer l’utilisation des fonctions d’analyse dans l’entreprise et élargir son utilisation à n'importe quel secteur d'activité. En tant que testeur de produits en version bêta, j'apprécie beaucoup les améliorations considérables de cette version qui surclasse toutes les précédentes. »

Commercialisé en 1994, Clementine est l’atelier de data mining de référence du marché. Il a conquis des clients de secteurs d’activité variés — finance, banque et assurance, télécommunications, distribution, services publics, industrie pharmaceutique — et compte plusieurs milliers d’utilisateurs.

Le cabinet d’analyse Gartner Inc. a positionné SPSS dans le carré des leaders de son Magic Quadrant . Pour Gartner, le terme « leaders » désigne des entreprises aux bonnes performances qui ont une vision claire de l'orientation du marché et développent activement des compétences pour conserver leur suprématie sur le marché.

Dans une récente présentation , Gareth Herschel, directeur de recherche chez Gartner, constatait que « le volume et la variété des données disponibles dans les organisations explose littéralement ». Il estimait également que « le data mining est une forme d’analyse très utile aux sociétés dans un grand nombre de secteurs d’activité. »



Focus sur les nouveautés de Clementine 11.0 :

De nouveaux algorithmes pour de nouveaux champs d’application

La puissance et les fonctions de traitement analytique ont été améliorées pour permettre la création de solutions métier spécifiques. De nouveaux algorithmes prennent en charge l’évaluation de la solvabilité des clients (analyse discriminante), des modèles complexes de fixation des prix (modèles linéaires généralisés), le CRM et la modélisation des réponses (régression logistique), les prévisions (séries chronologiques) et des modèles basés sur des règles qui intègrent la connaissance métier des utilisateurs.

Une productivité améliorée pour plus d’efficacité

La durée de développement et de déploiement de modèles a été considérablement réduite grâce à la mise au point de fonctionnalités de transformation plus robustes, d’un nettoyage des données plus automatisé et de l’utilisation d’un regroupement (binning) optimal qui améliore le traitement prédictif. Le développement et le choix du meilleur modèle sont simplifiés par la création simultanée de plusieurs modèles avec le classificateur binaire.

Une meilleure qualité graphique et des améliorations sur le plan de la communication de la visibilité

Les clients peuvent désormais modifier et diffuser facilement des images d'une qualité équivalente à celle d'une présentation. La puissance du nouveau moteur graphique et l’intégration avec les fonctions de reporting et les outils graphiques des produits statistiques de SPSS rendent le reporting et la communication plus efficaces.

L’intégration permet de gagner en performances et de maximiser la rentabilité de l’existant

Les clients peuvent désormais rentabiliser pleinement leurs investissements informatiques grâce aux possibilités d’exécution en parallèle des logiciels et matériels hautes performances (comme les systèmes multiprocesseurs ou multicœurs) ainsi que les algorithmes de data mining des systèmes de bases de données IBM, Microsoft et Oracle. L’utilisation du cryptage SSL et la protection par mot de passe des fichiers renforce la sécurité des données sensibles.