Características de TIMi

La interfaz de informes para informes estándar y de autoservicio es intuitiva y fácil de usar.

Requiere un número mínimo de pasos/clics para responder a las preguntas de negocio.

Ofrece una variedad de atractivos formatos de gráficos y tablas.

Las tarjetas de puntuación rastrean visualmente los KPI.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar, refinar y colaborar fácilmente en sus paneles

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Los usuarios pueden profundizar y explorar datos para descubrir nuevos conocimientos.

Capacidad para buscar en un conjunto de datos global para encontrar y descubrir datos.

Capacidad para que los usuarios compartan datos e informes que han creado dentro de la herramienta de BI y fuera de la herramienta a través de otras plataformas de colaboración.

Analizar tendencias actuales e históricas para hacer predicciones sobre eventos futuros.

Comunique información compleja de manera clara y efectiva a través de técnicas gráficas avanzadas.

Capacidad para manejar conjuntos de datos grandes, complejos y / o aislados.

Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores.

Capacidad para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar y refinar fácilmente sus paneles e informes. (Lo que ves es lo que obtienes)

Interfaz de programación de aplicaciones - Especificación de cómo la aplicación se comunica con otro software. Las API suelen permitir la integración de datos, lógica, objetos, etc. con otras aplicaciones de software.

Soporta una variedad de entornos de scripting

Extrae datos de bases de datos y prepara datos para su análisis

Aplica algoritmos estadísticos a los datos seleccionados

Analiza datos estructurados y no estructurados

Interactúa con los datos para prepararlos para visualizaciones y modelos

Ofrece capacidades de modelado

Crea visualizaciones de datos o gráficos

Genera informes de rendimiento de datos

Unifica la información en una plataforma singular

Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios

Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura

Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar

Recopila, almacena y organiza datos masivos y no estructurados en tiempo real

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela

Crea un repositorio para recopilar y almacenar datos sin procesar de sensores, dispositivos, máquinas, archivos, etc.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas

Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Traslada la recopilación y el procesamiento de big data a la nube

Procesa cargas de trabajo de datos por lotes, en tiempo real y de streaming en sistemas singulares, multiinquilino o en la nube

Proporciona una amplia gama de posibles conexiones de datos, incluidas aplicaciones en la nube, bases de datos locales y distribuciones de big data, entre otras.

Permite a las empresas conectarse fácilmente a cualquier fuente de datos

Ofrece conexiones API para aplicaciones y orígenes de datos basados en la nube

Permite la creación de perfiles de conjuntos de datos para una mayor organización, tanto por parte de los usuarios como del aprendizaje automático

Indexa descripciones de metadatos para facilitar la búsqueda y obtener información mejorada

Herramientas para (re)estructurar los datos de una manera que permita una extracción rápida y precisa de información

Permite la unión de tablas de autoservicio

Proporciona la capacidad de combinar orígenes de datos en un conjunto de datos

Permite a los usuarios y administradores limpiar fácilmente los datos para mantener la calidad y la integridad

Ofrece funcionalidad colaborativa para compartir consultas y conjuntos de datos

Garantiza la administración del acceso de los usuarios, el linaje de datos y el cifrado de datos

Proporciona una amplia gama de posibles integraciones, incluidos análisis, integración de datos, gestión de datos maestros y herramientas de ciencia de datos

Permite a las empresas integrarse fácilmente con herramientas de análisis, integración de datos, gestión de datos maestros y ciencia de datos

Operacionaliza los flujos de trabajo de datos para escalar fácilmente las necesidades de preparación repetibles

La calidad de los datos consiste en la deduplicación, la limpieza y la adición de la base de datos de marketing.

Permite a los usuarios seleccionar muestras de datos para procedimientos definidos.

Comparta datos en toda su organización.

Comunique información compleja de manera clara y efectiva a través de técnicas gráficas avanzadas.

Admite la evaluación de duraciones, eventos y confiabilidad en relación con el análisis estadístico

Identifique los atributos de los datos de riesgo, como la descripción, la categoría, el propietario o la jerarquía.

Herramientas para analizar datos financieros con el fin de obtener información útil.

Admite el análisis de varianza (ANOVA) para determinar la varianza observada.

Admite varios métodos de regresión, como mínimos cuadrados ordinarios (OLS), mínimos cuadrados ponderados (WLS) o modelo lineal generalizado (GLM).

Admite el análisis de datos de series temporales para análisis predictivo y análisis exploratorio.

Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Capacidad para conectar la plataforma de análisis con una amplia gama de opciones de conector para fuentes de datos comunes, incluidas las aplicaciones empresariales populares.

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Permite al usuario combinar datos de varios orígenes en un conjunto de datos funcional.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para descomponer y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Permite a los usuarios no técnicos crear paneles a través de interfaces intuitivas de arrastrar y soltar.

Habilita la generación automática de informes y la entrega programada a las partes interesadas.

Permite que los paneles y análisis se integren en aplicaciones externas con flexibilidad de marca.

Admite la integración con las principales fuentes de datos como almacenes de datos en la nube, bases de datos SQL/NoSQL y aplicaciones SaaS.

Procesa eficientemente grandes conjuntos de datos con un retraso mínimo y garantiza un alto rendimiento bajo carga.

Mantiene el rendimiento y el tiempo de actividad durante el alto tráfico de múltiples usuarios o equipos.

Admite capas de datos semánticos, controles de acceso basados en roles y gobernanza de metadatos.

Se integra con Jupyter, Python o R para análisis y modelado personalizados.

Proporciona herramientas nativas para el análisis estadístico, la previsión y la predicción de tendencias.

Utiliza IA para generar resúmenes textuales, puntos clave e historias de datos a partir de paneles de control.

Permite a los usuarios consultar datos y crear informes utilizando lenguaje conversacional o sencillo.

Detecta y notifica a los usuarios sobre anomalías en los KPI o cambios significativos en las métricas en tiempo real.

Recomienda las siguientes preguntas, análisis o caminos de exploración utilizando agentes de IA autónomos.

Aprende de las interacciones históricas de los usuarios para mejorar y personalizar los resultados de las consultas con el tiempo.

Adapta las vistas del panel y las sugerencias según los roles de usuario, los niveles de acceso y el comportamiento pasado.

Admite la exploración impulsada por IA a través de indicaciones o conversaciones de varios turnos para consultas iterativas.