Avec l'acquisition de DataRPM, Progress va permettre à ses clients d'exploiter des volumes de données jusqu'alors inusités pour construire des applications cognitives rapidement et facilement mais également démocratiser le machine learning.
Sous l’égide de Progress, DataRPM renforcera la commercialisation de sa solution dans la maintenance prédictive cognitive pour l'IoT, grâce notamment à une augmentation des investissements et des ressources. L'intégration des technologies DataRPM et des solutions Progress est déjà en cours. Les nouvelles offres seront mises à la disposition des partenaires et clients dans le courant de l’année.
« Progress a toujours fourni la plate-forme nécessaire à la construction et au déploiement d'applications métier critiques. L'avenir des applications est d'abord cognitif, et Progress entend fournir la meilleure plate-forme pour les construire et les déployer, » commente Yogesh Gupta, PDG de Progress. « Nos clients et nos partenaires utilisent déjà plusieurs des fonctionnalités clés de Progress pour cette approche : les outils de développement d'applications front-end, la mobilité, les services d'applications back-end et la connectivité des données. Avec l'acquisition de DataRPM, nous disposons désormais de capacités d'analyse prédictive de haute qualité pour compléter notre plate-forme d'applications cognitives. »
La plate-forme brevetée automatise la modélisation prédictive, en utilisant les capacités exclusives de Meta-Learning pour améliorer la qualité, l'exactitude et la rapidité des prédictions de défaillance de l'équipement, permettant ainsi plusieurs centaines de millions de dollars d’économie. Cette technologie permet à des clients comme Jaguar, Samsung et Mitsubishi Heavy Industries de prédire et de prévenir les défaillances d'actifs et d'accroître le rendement et l'efficacité pour générer de meilleurs résultats.
« L’acquisition de DataRPM est un choix logique », explique Matt Aslett, directeur de la recherche, Data Platforms and Analytics chez 451 Research. « La combinaison qui allie développement d'applications, connectivité des données et logiciel de gestion des règles métier avec l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive raisonne avec les nouveaux besoins des entreprises et des éditeurs de logiciels. Ils vont pouvoir développer des applications opérationnelles qui profiteront des renseignements fournis par les projets Big Data et IoT. »
Sous l’égide de Progress, DataRPM renforcera la commercialisation de sa solution dans la maintenance prédictive cognitive pour l'IoT, grâce notamment à une augmentation des investissements et des ressources. L'intégration des technologies DataRPM et des solutions Progress est déjà en cours. Les nouvelles offres seront mises à la disposition des partenaires et clients dans le courant de l’année.
« Progress a toujours fourni la plate-forme nécessaire à la construction et au déploiement d'applications métier critiques. L'avenir des applications est d'abord cognitif, et Progress entend fournir la meilleure plate-forme pour les construire et les déployer, » commente Yogesh Gupta, PDG de Progress. « Nos clients et nos partenaires utilisent déjà plusieurs des fonctionnalités clés de Progress pour cette approche : les outils de développement d'applications front-end, la mobilité, les services d'applications back-end et la connectivité des données. Avec l'acquisition de DataRPM, nous disposons désormais de capacités d'analyse prédictive de haute qualité pour compléter notre plate-forme d'applications cognitives. »
La plate-forme brevetée automatise la modélisation prédictive, en utilisant les capacités exclusives de Meta-Learning pour améliorer la qualité, l'exactitude et la rapidité des prédictions de défaillance de l'équipement, permettant ainsi plusieurs centaines de millions de dollars d’économie. Cette technologie permet à des clients comme Jaguar, Samsung et Mitsubishi Heavy Industries de prédire et de prévenir les défaillances d'actifs et d'accroître le rendement et l'efficacité pour générer de meilleurs résultats.
« L’acquisition de DataRPM est un choix logique », explique Matt Aslett, directeur de la recherche, Data Platforms and Analytics chez 451 Research. « La combinaison qui allie développement d'applications, connectivité des données et logiciel de gestion des règles métier avec l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive raisonne avec les nouveaux besoins des entreprises et des éditeurs de logiciels. Ils vont pouvoir développer des applications opérationnelles qui profiteront des renseignements fournis par les projets Big Data et IoT. »