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La última versión de la herramienta de data mining de SPSS mejora su tasa de retorno de la inversión

Clementine® 7.0 presenta un proceso de apoyo de data mining y una nueva interfaz de usuario.

La tecnología de Data Mining ha permitido a Sofmap, un distribuidor japonés de ordenadores, incrementar los beneficios en un 300% a través de una mejora en las ventas cruzadas de sus clientes internautas. El grupo Credit Suisse, una de las empresas líderes mundiales en servicios financieros, utiliza data mining para identificar y captar compradores entre sus 2.5 millones de contactos. Ambas compañías han conseguido un elevado porcentaje de retorno de sus inversiones al transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa en poco tiempo con Clementine®, la herramienta líder en el mercado de data mining perteneciente a SPSS Inc. (Nasdaq: SPSS). SPSS, proveedor mundial de “predictive analytics” lanza ahora Clementine 7.0, que presenta mejoras en metodología y productividad, diseñadas para incrementar la tasa de retorno de la inversión de las organizaciones.

“Las actividades de data mining de Credit Suisse – análisis y modelado- han sido integradas en su totalidad en nuestros procesos de negocio y ha quedado probado su valor en multitud de aplicaciones,” dice Dr. Alex Nippe, director del departamento de análisis de datos y data mining en Credit Suisse. “La demanda de data mining en las entidades financieras no deja de crecer y el componente estratégico está convirtiéndose cada vez más importante.”

La demanda creciente de data mining en Credit Suisse ha tenido una gran repercusión en los negocios a escala mundial. Las técnicas de Data Mining han evolucionado hacia una tecnología puntera y necesaria para avanzar en las empresas.. Uno de los componentes más importantes en la consecución del éxito de una iniciativa de data mining es una sólida metodología, y el Cross Industry Standard Process para Data Mining (CRISP-DM) supone dicha base. La metodología CRISP-DM requiere que las organizaciones dirijan sus esfuerzos de data mining como un proceso de negocio con objetivos medibles antes que cómo una simple tecnología.

Una de las mejoras claves de productividad de Clementine 7.0 es la incorporación de orientación hacia CRISP-DM. Las herramientas de apoyo y gestión de proyecto de CRISP-DM en Clementine 7.0 ofrecen a los usuarios un mejor aprovechamiento de las técnicas de data mining para los objetivos de la empresa.

“Con el apoyo de CRISP-DM desarrollado en Clementine, los usuarios pueden ahora trabajar de forma más eficaz y obteniendo así su resultado con mayor rapidez”, dice Ruediger Wirth, Data Mining Manager de DaimlerChrysler.

Clementine 7.0 también incorpora nuevas funcionalidades que la han convertido en la herramienta líder de data mining, con una interfaz de usuario rediseñada que soporta análisis “train-of-thought” y mejora la fluidez de operación y el fácil uso. La nueva interfaz también ofrece a los usuarios una mayor habilidad para gestionar salidas como gráficos, modelos o “streams” – mapas visuales del proceso de data mining.

“Un componente de la ecuación del ROI necesita el uso de resultados de data mining lo suficientemente rápidos cómo para obtener un retorno de la inversión, lo que significa que los usuarios que exploten los datos necesitan ser productivos,” dice Peter Caron, jefe de producto de Clementine. “Clementine 7.0 se centra en mejorar la productividad a través de un mayor apoyo en el proceso, mejoras que permiten a los usuarios trabajar con mayor rapidez y eficiencia y, potentes gráficos que permitirán a los usuarios presentar sus resultados de una forma más clara y precisa a las personas que tomen decisiones”

Puede encontrar más información sobre Clementive en www.spss.com/iberica/clementine bien por teléfono, llamando al 902 123 606.

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