Piattaforma per lo sviluppo e la customizzazione di applicativi e soluzioni di BI orientati alla reportistica aziendale

Attraverso gli applicativi sviluppati in questo ambiente, è possibile gestire il processo di pianificazione e what if analysis, con logica di Business Intelligence, comprendendo l’intera catena di produzione del valore.
Le specifiche soluzioni sviluppate su Pentaho Business Analytics, consentono agli utenti aziendali di accedere in modo intuitivo, scoprire e analizzare i propri dati, facilitando il processo decisionale e, dunque, migliorando le prestazioni di tutta l'organizzazione.

È flessibile e facile da gestire: Pentaho Business Analytics è una soluzione end-to-end completa che include la business intelligence, l'integrazione dei dati e la funzionalità di data mining, per una migliore e più immediata usabilità.

Pentaho adotta una interfaccia basata sul web. Con una semplice procedura guidata, gli utenti aziendali possono trasformare i loro dati in azione in pochi minuti.

Le specifiche funzionalità di reporting, coprono l'intera gamma di report interattivi, con la possibilità di gestire volumi di dati molto complessi ed estesi.

CRUSCOTTI
Il sistema ha la capacità di aggregare dati in indicatori chiave di performance, con una interfaccia grafica altamente efficace.
I cruscotti Pentaho forniscono agli utenti aziendali le informazioni critiche di cui hanno bisogno per comprendere e migliorare le performance organizzative.

DATA INTEGRATION
Pentaho Data Integration consente una efficace estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL), utilizzando un ambiente intuitivo e ricco di progettazione grafica:
• ampia connettività a tutto ciò da Excel a Hadoop;
• multi-thread ad alte prestazioni di elaborazione e di clustering MPP.

DATA MINING E ANALISI PREDITTIVA
Pentaho Business Analytics include una potente raccolta state-of-the-art di algoritmi di apprendimento automatico e di elaborazione, al fine di scoprire correlazioni significative che potrebbero altrimenti essere nascoste:
• decine di potenti algoritmi quali la classificazione, la regressione e il clustering;
• il supporto per l'intero processo di data mining sperimentali, tra cui:
- la preparazione dei dati di input;
- la valutazione statistica dei sistemi di apprendimento;
- la visualizzazione dei dati di input e il risultato dell'apprendimento.