美通社

2021-04-22 18:01

Subex 推出端到端增強型分析平台 HyperSense

- 一種靈活的、模組化、無代碼解決方案,旨在加速企業分析中人工智能的採用和普及

- 現在,企業業務用戶可以使用 HyperSense 的強大易用功能輕鬆組成關鍵業務分析用例

丹佛、倫敦和印度班羅爾2021年4月22日 /美通社/ -- Digital Trust 先鋒 Subex 今天推出 HyperSense。這是一個端到端的增強型分析平台,可透過在整個數據價值鏈中利用人工智能幫助企業作出更快、更明智的決策。

 

Subex Launches HyperSense, an End-to-End Augmented Analytics Platform
Subex Launches HyperSense, an End-to-End Augmented Analytics Platform

HyperSense 基於 Subex 豐富的數據分析經驗而開發,在一個靈活的模組化平台中包含了企業所需的所有增強型分析功能。HyperSense 獨特的無代碼功能使不具備編碼知識的用戶可以輕鬆匯總來自不同來源的數據,透過構建、解釋和調整人工智能模型將數據轉化為洞察,並輕鬆在整個組織中分享他們的發現。

增強型分析首先由 Gartner 定義,其使用機器學習和人工智能等支援技術來協助準備數據、生成洞察和解釋洞察。它透過自動化數據科學的許多方面(包括模型開發、人工智能模型的管理和部署),為專家和非數據科學家提供支援。

在大多數企業中,人工智能仍處於有效採用的早期階段。承諾渴望利用人工智能和機器學習技術的企業通常會遇到多種障礙,例如透過靈活試用的價值證明,缺少整合的人工智能和數據堆棧,以及缺乏人工智能技能

HyperSense 透過五個功能強大的模組化工作室解決了所有這些挑戰:

  • 數據管理工作室使用戶可以一站式存取跨多種數據格式的批量處理和串流數據,並讓其搜尋、充實、構建和驗證從整個企業收集的數據; 
  • 商業建模工作室允許用戶實時應用規則並運行數據審核、配置文件訊息、監視和預測業務關鍵績效指標 (KPI); 
  • 人工智能工作室新增了人工智能功能,例如模型構建、模型診斷、可解釋的人工智能和超參數調整; 
  • 商業智能工作室可視化數據分析輸出,以便快速洞察和輕鬆分享; 
  • 流程自動化工作室允許用戶建立操作和工作流,以基於數據洞察力推動向前的決策。

HyperSense 還包括許多營銷、財務和技術垂直領域的預構建分析用例,以供企業提供超快的結果。此外,客戶可以使用 HyperSense 平台來構建自訂的人工智能分析應用程式。

原生雲端平台可以與現有數據管理基礎設施整合,也可以實現為獨立的即插即用數據分析解決方案。

Subex 技術總監 Suresh Chintada 評論道:「大多數企業都難以在其中心實現具有業務價值的人工智能。取而代之的是,人工智能計劃是由數據科學團隊推動,業務與資訊科技優先級之間幾乎沒有一致性。我們開發 HyperSense 來解決此問題,它為組織提供更多的自治權,更廣泛使用人工智能和機器學習,並為企業用戶提供更多功能。借助這個改變遊戲規則的平台,企業將能夠真正使人工智能普及,並以更快的速度和效率將數據轉化為可靠的洞察,支持彈性的業務模型並顯著加速其業務轉型。」

HyperSense 是基於開源技術構建的無代碼、彈性、雲端原生平台,可以在本地、混合基礎設施或任何雲端環境中部署。該平台旨在幫助企業提高分析的投資回報率,並提高整個數據價值鏈的效率。

關於 Subex

Subex 是為全球企業啟用 Digital Trust 的先鋒。 

Subex 於 1994 年成立,致力幫助客戶大大提升其收入和盈利能力。Subex 秉承以世界一流的業務優化和分析解決方案為市場服務的傳統,現在透過在其客戶的業務生態系統中啟用全方位 Digital Trust 引領這潮流。Subex 專注於風險緩解、安全、可預測和智能,幫助企業應對顛覆性變化,並信心十足為客戶創建安全的數碼世界,從而取得成功。

透過端對端增強型分析平台 HyperSense,Subex 在整個數據價值鏈中利用人工智能分析,使通訊服務供應商和企業客戶能夠作出更快、更明智的決策。該解決方案允許沒有編碼知識的用戶輕鬆從不同來源聚合數據,透過構建、解釋和調整人工智能模型將數據轉變為洞察,並在整個組織中輕鬆在無編碼平台上分享他們的發現。

Subex 還提供可擴展的託管服務和業務諮詢服務。 Subex 已在 90 多個國家/地區安裝 300 多套。如欲了解更多資訊,請瀏覽 www.subex.com

傳媒聯絡人: 

Sandeep Banga
sandeep.banga@subex.com 

source: Subex

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