KXEN, l'éditeur leader de l'analyse prédictive pour les utilisateurs métier, annonce aujourd'hui le lancement de sa nouvelle fonctionnalité de géo-localisation dans sa solution d'analyse prédictive, InfiniteInsight®. Cette nouvelle caractéristique supporte nativement les données géo-localisées dans les modèles prédictifs, permettant d'extraire de nouvelles connaissances provenant de sources de données comme les appels téléphoniques, les GPS, les capteurs intégrés à des machines, les signaux géo-référencés ou les réseaux sociaux (check-in, tweets, mentions « j'aime », clics, etc.). Cette connaissance prédictive sans précédent peut être utilisée de nombreuses façons et notamment pour le marketing basé sur la localisation, la détection de fraude et la sécurité, comme le contre-terrorisme et le contrôle aux frontières.
« Le monde n'a jamais été aussi dépendant de son besoin d'être connecté. Et dans la mesure où toujours plus de personnes et de terminaux sont connectés à Internet, nous constatons combien les données basées sur la localisation peuvent être précieuses, appliquées à de nombreux scénarios de modélisation prédictive, » déclare Erik Marcadé, CTO et co-fondateur de KXEN. « La géo-localisation fournit un nouveau degré de connaissance sur le comportement des individus ou appareils, rendant ce nouveau savoir indispensable dans le monde hyper connecté et hyper mobile dans lequel nous vivons. »
La fonctionnalité de géo-localisation de KXEN inclut :
Position géographique : Identifie nativement la localisation d'une personne ou d'une transaction en utilisant la latitude et la longitude et traduit ces données en un nouveau type de variable appelé « tuiles géographiques » ou régions géographiques qui est analysé avec InfiniteInsight® de KXEN. Cette nouvelle information peut être utilisée pour accroître la précision d'un modèle prédictif en fournissant une recommandation hautement personnalisée pour une boutique ou un restaurant situé à proximité, par exemple.
Co-localisation : Détecte les transactions ou évènements survenant au même endroit sur une même période de temps. Un exemple de cette capacité est l'identification de cellules terroristes utilisant les données d'un réseau mobile.
Identification de parcours : Crée une séquence de positions géo-localisées à partir de transactions horodatées pour en extraire des enchainements d'évènements. Par exemple, comprendre les modes de conduite urbaine pour prévoir le trafic et la tarification des péages.
Les données géo-localisées constituent un nouvel exemple de sources de données qui ajoute à la puissance mais aussi à la complexité des Big Data. La géo-localisation apporte souvent des milliers de nouveaux enregistrements au jeu de données analytique, nécessitant la capacité de construire des modèles prédictifs robustes sans tenir compte du nombre de variables - ce qui est un atout majeur d'InfiniteInsight® de KXEN.
« Le monde n'a jamais été aussi dépendant de son besoin d'être connecté. Et dans la mesure où toujours plus de personnes et de terminaux sont connectés à Internet, nous constatons combien les données basées sur la localisation peuvent être précieuses, appliquées à de nombreux scénarios de modélisation prédictive, » déclare Erik Marcadé, CTO et co-fondateur de KXEN. « La géo-localisation fournit un nouveau degré de connaissance sur le comportement des individus ou appareils, rendant ce nouveau savoir indispensable dans le monde hyper connecté et hyper mobile dans lequel nous vivons. »
La fonctionnalité de géo-localisation de KXEN inclut :
Position géographique : Identifie nativement la localisation d'une personne ou d'une transaction en utilisant la latitude et la longitude et traduit ces données en un nouveau type de variable appelé « tuiles géographiques » ou régions géographiques qui est analysé avec InfiniteInsight® de KXEN. Cette nouvelle information peut être utilisée pour accroître la précision d'un modèle prédictif en fournissant une recommandation hautement personnalisée pour une boutique ou un restaurant situé à proximité, par exemple.
Co-localisation : Détecte les transactions ou évènements survenant au même endroit sur une même période de temps. Un exemple de cette capacité est l'identification de cellules terroristes utilisant les données d'un réseau mobile.
Identification de parcours : Crée une séquence de positions géo-localisées à partir de transactions horodatées pour en extraire des enchainements d'évènements. Par exemple, comprendre les modes de conduite urbaine pour prévoir le trafic et la tarification des péages.
Les données géo-localisées constituent un nouvel exemple de sources de données qui ajoute à la puissance mais aussi à la complexité des Big Data. La géo-localisation apporte souvent des milliers de nouveaux enregistrements au jeu de données analytique, nécessitant la capacité de construire des modèles prédictifs robustes sans tenir compte du nombre de variables - ce qui est un atout majeur d'InfiniteInsight® de KXEN.