Client/Server architecture (Kiến trúc máy khách/máy chủ)
Kiến trúc máy chủ “Server architecture” cho phép triển khai PolyAnalyst™ 6.5 như một hệ thống phân tích cấp doanh nghiệp. Nó tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các nhà phân tích dữ liệu làm việc trên cùng một dự án và chia sẻ nhiều tài nguyên liên quan khác nhau như kịch bản phân tích, từ điển, nguyên tắc phân loại và ma trận đa chiều. Kiến trúc máy chủ giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống bằng cách thực hiện các phép tính trên các máy mạnh nhất, giảm truyền dữ liệu qua mạng, lên lịch thực hiện các tác vụ tại một thời điểm nhất định và tạo báo cáo tùy chỉnh cũng như cảnh báo dựa trên điều kiện cho các nhóm người dùng doanh nghiệp khác nhau. Nó cung cấp quản lý tập trung và kiểm tra danh sách người dùng hệ thống và hành động của họ.
|
Security (Bảo mật)
Nhận thấy rằng dữ liệu là một trong những tài sản quý giá và nhạy cảm nhất của một tổ chức hiện đại, PolyAnalyst™ cung cấp các cơ chế chắc chắn để đảm bảo an toàn dữ liệu. Giao tiếp giữa máy khách “Client” và máy chủ “Server” được thực hiện theo cách được mã hóa hoàn toàn với khóa mã hóa mới do máy chủ tạo cho mỗi phiên giao tiếp. PolyAnalyst hỗ trợ đăng nhập người dùng an toàn dựa trên quyền và mật khẩu của người dùng, đồng thời theo dõi các quyền của cá nhân và nhóm cũng như chuỗi hành động được thực hiện bởi người dùng. Ngoài ra, việc tuân thủ đầy đủ các yêu cầu của luật HIPAA tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai PolyAnalyst tại các tổ chức bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe.
|
Scalability and Performance (Khả năng mở rộng và hiệu suất)
PolyAnalyst cung cấp khả năng mở rộng ở cấp độ công nghiệp: nó có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong khoảng thời gian hợp lý. Khả năng mở rộng này được đảm bảo thông qua sự kết hợp của một số yếu tố. Thay vào đó, PolyAnalyst™ sử dụng đĩa cứng hoặc RAM để lưu giữ tất cả dữ liệu và hỗ trợ siêu thông tin. Việc triển khai các thuật toán phân tích có thể mở rộng đặc biệt cho phép hệ thống xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Giao diện người dùng PolyAnalyst cho phép người dùng phát triển các kịch bản phân tích dữ liệu phức tạp mà không cần tải dữ liệu vào hệ thống, do đó tiết kiệm thời gian của nhà phân tích. Tính khả dụng của PolyAnalyst là hệ thống phân tích 64-bit đầu tiên và việc triển khai nhóm máy chủ của nó giúp tăng đáng kể hiệu suất của hệ thống và cho phép nhiều người dùng thực hiện phân tích dữ liệu và xem báo cáo cùng một lúc
|
Data manipulation (Thao tác dữ liệu)
Mọi dự án phân tích dữ liệu đều bắt đầu bằng việc chuẩn hóa dữ liệu, thao tác và phân tích thăm dò. Trên thực tế, phần lớn thời gian của nhà phân tích được dành cho các thao tác dữ liệu trước khi áp dụng các thuật toán học máy. PolyAnalyst™ cung cấp cho nhà phân tích một bộ lớn các công cụ thao tác mạnh mẽ để làm sạch dữ liệu, tổng hợp và tạo ra các thuộc tính mới. Hầu như bất kỳ tác vụ chuyển đổi dữ liệu nào cũng có thể được giải quyết thông qua ứng dụng tuần tự các công cụ thao tác dữ liệu PolyAnalyst™.
|
Reusable analysis scenarios (Kịch bản phân tích tái sử dụng)
Một dự án phân tích dữ liệu điển hình bao gồm một chuỗi các bước tải dữ liệu, chuẩn bị, phân tích và báo cáo. Thông thường, cùng một chuỗi các bước phân tích phải được thực hiện lặp đi lặp lại trên các lô dữ liệu mới. PolyAnalyst™ là một hệ thống tự lập tài liệu cung cấp các công cụ trực quan trực quan để phát triển và chỉnh sửa các kịch bản phân tích dữ liệu nhiều bước có thể tái sử dụng. Hệ thống này rất dễ học và thú vị khi sử dụng. Các kịch bản phân tích dữ liệu và tạo báo cáo có thể được lên lịch để thực hiện lại vào bất kỳ thời điểm nào. Điều này đảm bảo rằng người dùng doanh nghiệp có điều hòa kịp thời
|
Analytical algorithms (thuật toán phân tích)
Chất lượng chính mà người dùng mong đợi trong một hệ thống khám phá tri thức là khả năng sử dụng các thuật toán toán học để học hỏi từ dữ liệu lịch sử và dự đoán kết quả của các tình huống trong tương lai. PolyAnalyst™ cung cấp nhiều lựa chọn thuật toán phân tích để phân cụm và phân loại dữ liệu, giải quyết dự đoán, phân tích liên kết và nhiệm vụ nhóm mối quan hệ, tìm hiểu các mẫu và khám phá sự bất thường trong dữ liệu. Khác nhau, từ mạng thần kinh “Neural networks” và cây quyết định “decision trees”, đến mạng Bayesian “Bayesian Networks” và Support Vector Machines, đến CHAID và hồi quy logistic, cũng như Lập trình tiến hóa và Lập luận dựa trên trường hợp “Case-based Reasoning and Evolutionary Programming”, thuật toán có thể mở rộng PolyAnalyst™ cho phép người dùng giải quyết nhiệm vụ phân tích trong tầm tay.
|
Data loading and integration (Tải và tích hợp dữ liệu)
Bất kể nguồn dữ liệu của bạn là gì, PolyAnalyst™ cung cấp phương tiện để tải và tích hợp những dữ liệu này. PolyAnalyst™ có thể tải dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm tất cả các hệ thống cơ sở dữ liệu, thống kê và bảng tính phổ biến. Ngoài ra, nó có thể tải các bộ sưu tập tài liệu ở định dạng html, doc, pdf và txt, cũng như tải dữ liệu từ một nguồn internet bao gồm các trang web, nguồn cấp dữ liệu RSS và Mạng xã hội. PolyAnalyst™ cung cấp khả năng tích hợp trực quan và hợp nhất dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau để tạo ra các kho dữ liệu cho phân tích sâu hơn. Nó hỗ trợ các bộ dữ liệu tham chiếu và nối thêm dữ liệu gia tăng trong các dự án PolyAnalyst™ đã tạo trước đó.
|
Text Analysis (Phân tích văn bản)
Dữ liệu có thể chứa các thuộc tính chứa văn bản dạng tự do, chẳng hạn như trong báo cáo sự cố, ghi chú khiếu nại hoặc trong phản hồi khảo sát. Hoặc dự án có thể yêu cầu phân tích các bộ sưu tập tài liệu khổng lồ ở nhiều định dạng khác nhau, có thể được thu thập từ Internet trong thời gian thực. Bất kể nhiệm vụ là gì, PolyAnalyst™ đều cung cấp một tập hợp các thuật toán phân tích văn bản cho phép nhà phân tích dữ liệu giải quyết nó. Dựa trên nền tảng ngôn ngữ Megaputer và sự kết hợp của nhiều từ điển ngữ nghĩa khác nhau, PolyAnalyst™ đại diện cho một công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ. PolyAnalyst™ cung cấp các công cụ để xử lý cả phân tích theo hướng phân tích, chẳng hạn như phân loại dựa trên phân loại và OLAP văn bản, cũng như phân tích theo hướng dữ liệu, chẳng hạn như kiểm tra chính tả thông minh, trích xuất từ khóa và thực thể, phân cụm và tạo phân loại
|