| 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.
|