Funzionalità Pecan

Supporta una varietà di ambienti di scripting

Estrae dati dai database e prepara i dati per l'analisi

Applica algoritmi statistici ai dati selezionati

Analizza sia i dati strutturati che quelli non strutturati

Interagisci con i dati per prepararli per visualizzazioni e modelli

Offre capacità di modellazione

Crea visualizzazioni di dati o grafici

Genera rapporti sulle prestazioni dei dati

Unifica le informazioni su una piattaforma singolare

Allinea i punteggi dei lead con i criteri di distribuzione dei lead predefiniti

Abbina e assegna i lead al rappresentante di vendita corretto

Determina quali lead dovrebbero essere prioritizzati e poi li accelera lungo la pipeline

Si integra con strumenti di acquisizione e intelligenza dei lead per scoprire lead

Crea e assegna un sistema di punteggio per classificare la fattibilità dei lead

Si integra con strumenti CRM o di automazione del marketing per contestualizzare i dati dei lead

Analizza e valuta i punteggi dei lead per determinare il tasso di conversione delle opportunità di lead

Allinea i punteggi di lead e la strategia con le operazioni di vendita esistenti

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Sincronizza i dati dei lead all'interno del database delle vendite per coerenza e accuratezza

Fornisci analisi sui punteggi di lead, approfondimenti sul funnel e opportunità sia aperte che chiuse

Aiuta i marketer a misurare il ritorno sull'investimento (ROI) analizzando l'efficacia delle campagne rispetto ai costi

Raccoglie dati sull'efficacia, l'impatto e la portata delle campagne di marketing

Raccoglie e riporta dati relativi ai percorsi dei clienti, alle preferenze e alla storia

Consente a più utenti di accedere a una panoramica unificata e trasparente di analisi, dashboard e risultati delle campagne

Include funzionalità per il budgeting, la previsione e la gestione degli investimenti di marketing

Offre un servizio di white labeling per agenzie o rivenditori per personalizzare il branding della piattaforma

Analizza le campagne di marketing storiche e attuali per informare la strategia futura

Crea report e dashboard per analizzare i risultati delle campagne

Identifica quali campagne di marketing si sono risolte in opportunità aperte o chiuse

Raccoglie i dati sulle prestazioni delle campagne di marketing attraverso più canali

Fornisce opportunità per i marchi e le aziende di correggere o modificare campagne esistenti o future tramite feedback

Utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per prevedere i risultati delle campagne e suggerire azioni per l'ottimizzazione

Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.

Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli

Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice

Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Offre servizi di riconoscimento delle immagini

Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale

Offre servizi di generazione del linguaggio naturale

Offre reti neurali artificiali per gli utenti

Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale

Fornisce capacità di apprendimento profondo

Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura

Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative

Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Fornisce un'ampia gamma di possibili connessioni dati, comprese applicazioni cloud, database on-premise e distribuzioni di big data, tra gli altri.

Consente alle aziende di connettersi facilmente a qualsiasi fonte di dati

Offre connessioni API per applicazioni basate su cloud e fonti di dati

Consente la profilazione dei set di dati per una maggiore organizzazione, sia da parte degli utenti che del machine learning.

Indicizza le descrizioni dei metadati per una ricerca più facile e approfondimenti migliorati

Strumenti per (ri)strutturare i dati in modo da consentire un'estrazione rapida e accurata delle informazioni

Consente l'unione autonoma delle tabelle

Fornisce la possibilità di combinare fonti di dati in un unico set di dati

Consente agli utenti e agli amministratori di pulire facilmente i dati per mantenere la qualità e l'integrità

Offre funzionalità collaborative per condividere query e set di dati

Garantisce la gestione degli accessi degli utenti, la tracciabilità dei dati e la crittografia dei dati

Fornisce un'ampia gamma di possibili integrazioni, inclusi strumenti di analisi, integrazione dei dati, gestione dei dati master e strumenti di data science.

Consente alle aziende di integrarsi facilmente con strumenti di analisi, integrazione dei dati, gestione dei dati master e scienza dei dati.

Operazionalizza i flussi di lavoro dei dati per scalare facilmente le esigenze di preparazione ripetibili

Dà all'utente la possibilità di importare una varietà di fonti di dati per un uso immediato

Trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante per i modelli predittivi

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.

Consolida i dati da più fonti

Raccogli diversi tipi di dati da varie fonti

Consenti agli utenti di aggiornare i dati per garantirne l'accuratezza e la validità

Rileva dati inaccurati, incompleti o duplicati

Assicurati che i dati rispettino gli standard di qualità interni

Monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) del negozio in tempo reale

Genera previsioni utilizzando dati storici e tendenze di mercato

Crea report e dashboard per analizzare i KPI e le metriche del retail

Utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per costruire modelli di previsione basati su set di dati esistenti

Offri dashboard mobili per visualizzare i KPI al dettaglio in tempo reale

Supporta o includi un'app dedicata per iOS e/o Android

Consente l'integrazione con marketplace come Amazon, eBay, Walmart, ecc.

Integra facilmente con il software POS per monitorare le vendite e i dati dei clienti

Consente l'integrazione con marketplace come Amazon, eBay, Walmart, ecc.

Fornisce una versione basata su cloud della piattaforma

Fornisce una versione on-premise della piattaforma

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Supporta l'integrazione con più fonti di dati per un input di dati senza interruzioni.

Migliora l'accuratezza e la velocità dell'output attraverso un'efficiente acquisizione e elaborazione dei dati di addestramento.

Genera approfondimenti attuabili applicando modelli appresi a questioni chiave.

Migliora continuamente e si adatta ai nuovi dati utilizzando algoritmi specificati.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Funziona su più sistemi software o database

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Analizza i dataset in arrivo per evidenziare automaticamente valori mancanti, distribuzioni, valori anomali e problemi di qualità dei dati.

Consente agli utenti di acquisire dati da fonti diverse (database, API, archiviazione cloud, fogli di calcolo) senza programmazione personalizzata

Avvisa automaticamente gli utenti quando lo schema dei dati in arrivo devia dalla struttura prevista nel tempo

Suggerisce o seleziona automaticamente algoritmi e iperparametri candidati in base alle caratteristiche del dataset

Consente agli utenti di inserire codice personalizzato (ad es. Python, R, SQL) o moduli personalizzati nelle fasi della pipeline per flessibilità

Propone o applica automaticamente funzionalità derivate per migliorare le prestazioni del modello