Le logiciel d'intelligence des séries temporelles, également connu sous le nom de logiciel d'analyse des séries temporelles, offre un moyen d'analyser et d'extraire des informations commerciales significatives et des tendances à partir de données de séries temporelles. Les outils d'intelligence des séries temporelles permettent aux utilisateurs d'identifier des modèles au sein de vastes ensembles de données de séries temporelles continues pour effectuer des rapports, des prévisions et des analyses prédictives. Ces solutions fournissent des capacités de visualisation des données qui aident les utilisateurs à comprendre les données complexes.
En utilisant l'apprentissage automatique intégré, les outils d'intelligence des séries temporelles extraient des informations auparavant cachées—telles que des microtendances et des anomalies—sans nécessiter qu'un humain fouille manuellement dans les données, économisant ainsi du temps et des ressources pour une entreprise. Le logiciel d'intelligence des séries temporelles est le plus souvent utilisé par les data scientists, les analystes de données ou d'autres membres des départements informatiques, mais peut également être utilisé par l'utilisateur moyen d'une entreprise.
Ces solutions diffèrent des plateformes d'intelligence d'affaires et des logiciels d'analyse de big data dans le sens où elles extraient des données d'une base de données de séries temporelles pour effectuer la fonction spécifique de l'analyse des séries temporelles. Les outils d'intelligence des séries temporelles peuvent chevaucher certains logiciels d'analyse IoT, en raison de ces outils consommant des données de séries temporelles provenant de capteurs IoT.
Pour être inclus dans la catégorie Intelligence des Séries Temporelles, un produit doit :
Ingérer et consommer des données de séries temporelles à partir de bases de données de séries temporelles
Surveiller en continu et fournir des visualisations des données de séries temporelles
Extraire des tendances, des modèles et des informations à partir des données de séries temporelles via l'apprentissage automatique
Permettre aux utilisateurs d'explorer, de prévoir et de prédire les résultats commerciaux futurs basés sur les données
