Binnen een paar minuten uw data klaar voor analyse met visueel programmeren en machine learning!

BINNEN EEN PAAR MINUTEN UW DATA KLAAR VOOR ANALYSE MET VISUEEL PROGRAMMEREN EN MACHINE LEARNING!

Rianne Hotting | 15 oktober 2021

SPSS Modeler helpt bedrijven om een snellere time-to-value te realiseren, de productiviteit van data science- en bedrijfsteams te verhogen en ervoor te zorgen dat aan de governance- en beveiligingsvereisten wordt voldaan gedurende de hele levenscyclus van datawetenschap.  


Uw organisatie kan SPSS Modeler gebruiken om analyses uit te voeren, ongeacht waar de gegevens zich bevinden – op locatie of in de cloud – de grootte van de gegevens, of het is gestructureerd of ongestructureerd. Dankzij de schaalbare client-server-architectuur hebben gebruikers toegang tot alles, van platte bestanden tot big data-omgevingen. Analyse wordt teruggeduwd naar de bron voor uitvoering, waardoor gegevensverplaatsing wordt geminimaliseerd en de prestaties worden verbeterd.

Met SPSS Modeler kunnen gebruikers met verschillende vaardigheden samenwerken en doelgerichte use-cases aanpakken om snel tot een beter resultaat te komen. Het biedt analysetechnieken die variëren van voorspellende tot prescriptieve analyses tot geavanceerde algoritmen, waaronder geautomatiseerde modellering, tekstanalyse, entiteiten analytics, sociale netwerkanalyse, beslissingsbeheer en optimalisatie. Een intuïtieve interface is ontworpen voor een breed scala aan gebruikers, van de niet-technische zakelijke gebruiker tot de analytische professional. 

De korte leercurve voor SPSS Modeler maakt het aantrekkelijk voor de beginnende en gevorderde gebruiker, zodat ze snel inzichten krijgen en bedrijfsresultaten realiseren.


Geen zin om het hele artikel te lezen? Bekijk hier de 6 hoogtepunten van SPSS Modeler!

  • Benut de waarde van uw data en vind patronen in meer gegevensbronnen, waaronder tekst, platte bestanden, databases, datawarehouses en Hadoop-distributies in een multi-cloudomgeving
  • Zet meer dan 40 kant-en-klare machine learning-algoritmen aan het werk om de ontwikkeling en het beheer van modellen te vergemakkelijken
  • Integreer met Apache Spark voor snelle in-memory computing
  • Optimaliseer de productiviteit van datawetenschaps- en bedrijfsteams met programmatische, visuele en andere vaardigheden
  • Gegevensanalyse versnellen met prestaties in de database en minimale gegevensverplaatsing met behulp van SQL pushback
  • Breid uw mogelijkheden uit met open source-technologieën zoals R, Python, Spark en Hadoop, met of zonder codering

Wat is Data Science en hoe kan SPSS Modeler hierbij helpen?

In de hyperconcurrerende zakelijke omgeving van vandaag finetunen marktleiders hun investeringen in Data Science om de bedrijfsresultaten te verbeteren. Hierbij kunt u denken aan de volgende voorbeelden van doelen voor data science projecten:

  • Werven en behouden van klanten
  • Operationele efficiëntie stimuleren
  • Minimaliseren en voorkomen van fraude
  • Optimalisatie van wervingsprocessen en vermindering van verloop 
  • Creëren van nieuwe bedrijfsmodellen

Data science is het proces waarbij analytische technieken worden gebruikt om patronen in gegevens te ontdekken en de resultaten toe te passen voor bedrijfswaarde. Beschrijvende analyse, voorspellende modellering, tekstanalyse, geospatiale analyse, entiteitsanalyse, beslissingsbeheer en optimalisatie worden gebruikt om patronen te identificeren en voorspellende modellen in te zetten in operationele systemen. Systemen en mensen kunnen deze patronen en modellen gebruiken om inzichten af ​​te leiden die hen in staat stellen om consequent de juiste beslissing te nemen op het moment van impact. Resultaten worden geoptimaliseerd op basis van de voorspellende intelligentie die verborgen zit in data van toenemende omvang en complexiteit.

SPSS Modeler is een krachtige tool voor visuele Data Science en Machine Learning die is ontworpen om voorspellende intelligentie te bieden bij beslissingen die worden genomen door individuen, groepen, systemen en uw onderneming. SPSS Modeler schaalt van desktop-implementaties tot integratie met operationele systemen om u een reeks geavanceerde algoritmen en technieken te bieden. Het toepassen van deze technieken op beslissingen kan resulteren in een snelle ROI en kan organisaties in staat stellen proactief en herhaaldelijk kosten te verlagen en tegelijkertijd de productiviteit te verhogen.

Toegang tot alle soorten data

Gegevens worden in een exponentieel tempo gegenereerd uit een groot aantal bronnen, waardoor nieuwe informatie en onbenutte kansen worden aangewakkerd voor die organisaties die deze kunnen benutten en de waarde ervan kunnen realiseren. 

Deze gegevens worden opgeslagen in verschillende systemen en formaten, dus het samenbrengen ervan kan een uitdaging zijn. De hoeveelheid gegevens is zo groot dat u deze niet handmatig kunt analyseren en ook niet in tabellen in rapporten kunt kijken om te zien waarom iets wel of niet gebeurt. Het analyseproces vormt nog een andere uitdaging vanwege een gebrek aan bekwame analisten die met de gegevens kunnen werken om de waarde ervan te extraheren.

Met SPSS Modeler kunnen jij en je organisatie de beschikbare data – zowel gestructureerd, ongestructureerd als ruimtelijk – gebruiken, en er waarde uit halen door onbenutte kansen en nieuwe informatie te ontdekken. Met nieuwe inzichten uit uw gegevens kunt u voorspellen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, proactief worden en de resultaten optimaliseren, in plaats van simpelweg te reageren zoals uw huidige situatie dit vereist.

Met SPSS Modeler kunt u een reeks analytische technieken gebruiken om toegang te krijgen tot gegevensbronnen zoals tekst, platte bestanden, databases, datawarehouses en Hadoop-distributies. Deze statistische technieken gebruiken historische gegevens om voorspellingen te doen over huidige omstandigheden of toekomstige gebeurtenissen. Ook inbegrepen zijn mogelijkheden voor gegevenstoegang, gegevensvoorbereiding, gegevensmodellering en interactieve visualisaties. Met geautomatiseerde procedures voor voorbereiding en modellering is het geschikt voor een breed scala aan analysemogelijkheden.

De intuïtieve grafische interface van SPSS Modeler stelt gebruikers in staat om elke stap van het data science-proces te visualiseren als onderdeel van een stream. Door interactie met deze stromen, kunnen analisten en zakelijke gebruikers goed samenwerken, wat zakelijke kennis en domeinexpertise toevoegt aan het datascienceproces. Gebruikers kunnen zich concentreren op het ontdekken van inzichten in plaats van op technische taken zoals het schrijven van code. Ze kunnen ook gedachtenanalyses uitvoeren en gegevens dieper onderzoeken, die alle aanvullende relaties kunnen blootleggen die zinvol zijn voor uw organisatie.

Data preparatie- en manipulatie

Het voorbereiden van gegevens voor analyse is een belangrijke maar tijdrovende stap in de analyse. SPSS Modeler versnelt gegevensvoorbereiding om het proces te vergemakkelijken en om u te helpen ervoor te zorgen dat uw gegevens de beste indeling hebben voor analyse. De geautomatiseerde taken omvatten het analyseren van gegevens en het identificeren van fixes, het screenen van velden, het afleiden van nieuwe attributen waar nodig en het helpen verbeteren van de prestaties door middel van intelligente screeningtechnieken.

SPSS Modeler biedt een grote hoeveelheid manieren om gegevens te manipuleren en voor te bereiden voor analyse op record- of veld- (of variabele) niveau. Om ervoor te zorgen dat uw gegevens de optimale indeling hebben voor het specifieke type vereiste analyse, gebruikt SPSS Modeler deze methoden:

  • Recordbewerkingen: Met Select-, Sample- en Distinct nodes kunt u specifieke gegevensrijen kiezen. U kunt nodes samenvoegen en toevoegen om gegevens samen te voegen door kolommen of rijen toe te voegen aan een dataset. Aggregate en recentheid, frequentie, monetaire nodes vatten records samen in een enkele rij. Een Balance-node past de verhoudingen van records in onevenwichtige gegevens aan en een Sorteerknooppunt herordenen op basis van waarde. De Space Time Box-node creëert geospatiale en op tijd gebaseerde gegevens voor records.
  • Variabelen bewerkingen: Een Type-node specificeert metagegevens en eigenschappen van een dataset, en de Filter node negeert velden. De Derive-node maakt nieuwe velden aan en een Filler-knooppunt kan bestaande veldwaarden vervangen. Gegevens kunnen worden geherstructureerd met de nodes Set to Flag, Om te helpen bij het modelleren, kan de node Partitie de gegevens splitsen en kunnen de nodes Geschiedenis en Tijdsintervallen extra velden maken. De node Veldherschikking definieert de weergavevolgorde om bepaalde velden gemakkelijker te kunnen bekijken.

Wij merken dat er drie groepen te onderscheiden zijn in het updateproces van de software van SPSS:

Het analyse bereik vergroten met een reeks technieken

Analytische technieken blijven zich ontwikkelen en bieden analisten een overvloed aan opties om de problemen die voor hen liggen aan te pakken.  Met SPSS Modeler kunnen uw analisten hun bedrijfsproblemen oplossen met een oplossing die is ontworpen voor eenvoudige beschrijvende analyse, de meest complexe optimalisatieproblemen en alles daartussenin. 

SPSS Modeler biedt mogelijkheden die verder gaan dan de standaard analytische vereisten van hedendaagse analisten en data scientisten. Een reeks van meer dan 40 modellen, visuele drag-and-drop-modellering, ingebouwde gegevensvoorbereiding, tekstanalyse, entiteitsanalyse, sociale netwerkanalyse en de mogelijkheid om modellen op parallelle processen te bouwen, kunnen u allemaal helpen de meest geavanceerde problemen aan te pakken.

Visuele Drag-and-drop modellering voor Data Science

Met de drag-and-drop modelleringsfuncties van SPSS Modeler kunnen ook niet-analisten snel nauwkeurige modellen produceren zonder gespecialiseerde vaardigheden. Bovendien stellen geavanceerde voorspellende modelleringscapaciteiten professionele analisten en data scientisten in staat om de meest geavanceerde streams te creëren.

Met visuele modellering kunt u meerdere modellerings benaderingen vergelijken. Door specifieke opties voor elk modeltype in te stellen (of de standaardinstellingen te gebruiken), kunt u een groot aantal modelcombinaties en opties verkennen. De gegenereerde modellen worden vervolgens gerangschikt op basis van de gespecificeerde maatregel, waarbij de beste voor het scoren of verdere analyse wordt bewaard.

Modellen en algoritmes

SPSS Modeler biedt een scala aan modelleringstechnieken, waaronder de volgende algoritmen:

  • Classificatie-algoritmen: Maak voorspellingen of prognoses op basis van historische data met technieken. Voorbeelden zijn beslissingsbomen, neurale netwerken, logistische regressie, gegeneraliseerde lineaire gemengde modellen en meer. 
  • Segmentatie-algoritmen: Groepeer mensen of detecteer ongebruikelijke patronen met technieken als automatische clustering, anomaliedetectie en clustering van neurale netwerken. Gebruik automatische classificatie om meerdere algoritmen in één stap toe te passen en neem het giswerk weg bij het selecteren van de juiste techniek.
  • Associatie-algoritmen: Ontdek associaties, links of sequenties met Apriori, CARMA en sequentiële associatie.
  • Tijdreeksen en prognoses: Genereer prognoses voor een of meer reeksen in de loop van de tijd met statistische modelleringstechnieken. Met behulp van temporele causale modellering kun je causale verbanden ontdekken tussen een groot aantal reeksen.
  • Uitbreidbaarheid met programmeertalen R en Python: Pas transformaties toe, gebruik scripts om tekst en grafische uitvoer te analyseren, samen te vatten of te produceren met R. Met de Custom Dialog Builder kunt u R- en Python- en Python-code delen en hergebruiken met degenen die ervoor kiezen om geen programmering te gebruiken voor analyse.
  • Monte Carlo simulatie: Houd rekening met onzekerheid in input voor voorspellende modellen. Modelleer onzekere invoer op basis van historische gegevens of met kansverdelingen om gesimuleerde waarden te genereren en gebruik deze vervolgens in het voorspellende model om een ​​uitkomst te genereren. Het resultaat is een verdeling van uitkomsten die antwoorden kunnen geven op vragen die gebaseerd zijn op realistisch gegenereerde data.
  • Entiteitsanalyse: Identificeer relaties en verbeter de samenhang en consistentie van huidige gegevens door identiteitsconflicten in de records zelf op te lossen. Het identificeren van deze relaties kan van cruciaal belang zijn op een aantal gebieden, waaronder klantrelatiebeheer, fraudedetectie, antiwitwaspraktijken en beveiliging.
Geospatiale analyse

Met SPSS Modeler kun je de relatie van gegevenselementen aan een locatie koppelen en een geografische ruimtelijke analyse van uw gegevens uitvoeren om inzichten te onthullen die niet zichtbaar zouden zijn in grafieken of tabellen. Met ruimtelijke analyse kunt u eenvoudig geospatiale gegevens opnemen met behulp van ESRI-vormbestanden. Door zowel niet-ruimtelijke als ruimtelijke gegevens te analyseren, wordt de algehele nauwkeurigheid van het model verbeterd en krijgt u diepere inzichten in mensen en gebeurtenissen.

Voeg een nieuwe dimensie toe aan uw analyse door associatieregels te ontdekken tussen ruimtelijke en niet-ruimtelijke attributen. Met behulp van ruimtelijke temporele voorspelling kunt u lineaire modellen gebruiken voor metingen op locaties in de 2D-ruimte, zodat u gemakkelijk hete gebieden kunt voorspellen en hoe die gebieden in de loop van de tijd kunnen veranderen. U kunt deze technologie toepassen om geospatiale gegevens te ontginnen op gebieden zoals analyse van misdaadpatronen, epidemische surveillance, gebouwbeheer en analyse van brancheprestaties.

Tekstanalyse

De interactieve, visuele omgeving van SPSS Modeler maakt gebruik van geavanceerde taaltechnologieën en Natural Language Processing om ongestructureerde tekstgegevens snel te verwerken. Uit deze tekst worden de belangrijkste concepten geëxtraheerd en geordend. Met de aanpasbare branche specifieke tekstanalysepakketten kunt u bovendien relevante termen en zinnen analyseren naar acroniemen, emoties en vaktaal in de juiste context. 

Interactieve grafieken helpen u tekstgegevens en patronen te verkennen en weer te geven voor directe analyse. U kunt hiërarchische categoriseringsstructuren maken en deze opnemen als input voor een voorspellend model om betere en meer gerichte beslissingen en resultaten te verkrijgen. Vooraf gedefinieerde categorieën, zoals hiërarchieën, annotaties en trefwoorddescriptors, kunnen worden geïmporteerd om initiële ongestructureerde gegevens te categoriseren, zodat u concepten logischer en gedetailleerder kunt ordenen.

Voldoe aan alle behoeften met flexibele modelimplementatie

De inzet van analytics in uw organisatie is afhankelijk van veel omgevingsfactoren. Dergelijke factoren zijn onder meer de zakelijke problemen die moeten worden aangepakt, uw keuze van besturingssystemen en platforms en de andere technologieën en gegevensbronnen in uw infrastructuur. Technologie, en met name software, moet flexibel genoeg zijn om verschillende permutaties aan te kunnen en toch de verwachte prestaties en resultaten te bieden.

De SPSS Modeler-architectuur is een open architectuur die een reeks platforms en talen ondersteunt, waaronder R en Python. U kunt uw oplossing lokaal, vanuit de cloud of zelfs in een hybride cloudbenadering implementeren, en deze vervolgens vol vertrouwen gebruiken met uw bestaande systemen om de prestaties te optimaliseren en uw zakelijke problemen aan te pakken. Deze flexibele implementatie overbrugt de kloof tussen analyse en actie door mensen en processen volgens een schema of op aanvraag resultaten te bieden. 

SPSS Modeler-streams kunnen worden ingezet voor modelvernieuwing of geautomatiseerde taakplanning. Ontwikkelaars kunnen SPSS Modeler-streams insluiten in Java-applicaties met behulp van de embedded predictive modeling Java API. 

Optimalisatie Data Science projecten

Zelfs de meest toegewijde organisatie kan het zich niet veroorloven om elke klant naar voren te halen, en evenmin kan een verzekeraar elke claim onderzoeken. Bedrijven opereren onder reële beperkingen, onderhevig aan limieten voor beschikbaar personeel, apparatuur en investeringen. Optimalisatie stelt organisaties in staat om het beste uit schaarse middelen te halen door de oplossing te identificeren die het beste aansluit bij een specifiek doel. Voorbeelden hiervan zijn het maximaliseren van de opbrengst van een marketingcampagne of het minimaliseren van het risico op fraude of churn. Optimalisatie kan op aanvraag worden gebruikt, bijvoorbeeld voor een persoon om de beste aanbieding voor die persoon te bepalen, of in batch om aanbiedingen toe te wijzen aan alle in aanmerking komende klanten.

Uitvoering en planning van het Data Science project

SPSS Modeler bevat mogelijkheden om automatisering te gebruiken om uw resultaten consistenter te maken. Een grotere consistentie versterkt het vertrouwen van mensen in analyses, omdat het management de zakelijke omgevingen waar analytische processen plaatsvinden efficiënt kan besturen. Deze governance helpt ervoor te zorgen dat aan alle interne en externe procedurele vereisten wordt voldaan.

Met SPSS Modeler kunnen analisten flexibele, herhaalbare analytische processen construeren die kunnen worden geoperationaliseerd, dat wil zeggen op het juiste moment gestart en geïntegreerd met andere bedrijfsprocessen. Vooraf gedefinieerde modelbeheerprocessen helpen modellen relevant en nauwkeurig te blijven.

Database mogelijkheden

SPSS Modeler biedt een aantal mogelijkheden om gegevensverplaatsing te minimaliseren en analyses naar de database te pushen, zoals:

  • SQL-pushback maakt transformatie en voorbereiding van gegevens in de database mogelijk zonder de noodzaak om SQL te schrijven of te programmeren. Het resultaat is een aanzienlijke verbetering van de analytische prestaties.
  • Databasefuncties. SPSS Modeler kan gebruik maken van bijna alle door de gebruiker gedefinieerde functies, database-aggregatie en windowed-aggregatiefuncties die door een database worden geleverd. Deze worden weergegeven door de SPSS Modeler-werkbank om de beschikbare native functionaliteit uit te breiden en ervoor te zorgen:
  • SQL-pushback analyse in de database. SPSS Modeler Server ondersteunt integratie met de analysemogelijkheden, modelleringstools en database-native algoritmen die beschikbaar zijn. Je kunt modellen bouwen, scoren en opslaan in de database, allemaal vanuit de SPSS Modeler-werkbank.
Conclusie

SPSS Modeler biedt een data science platform wat u kan ondersteunen bij alle fases van een data science project. Het vergemakkelijkt het samenwerken tussen diverse specialisten en werkt naadloos samen met database systemen. Door aan de slag te gaan met SPSS Modeler bespaart u veel tijd, heeft u uitstekend versiebeheer en bent u in staat om gebruik te maken van alle kennis binnen uw organisatie.

Bent u benieuwd geworden naar SPSS Modeler en wilt u graag meer informatie ontvangen of een demo krijgen van de software? Neem dan contact met ons op via onderstaande buttons.

In dit artikel:

  • Hoogtepunten van SPSS Modeler
  • Wat is Data Science ?
  • Toegang tot data
  • Data preparatie en manipulatie
  • Analyse bereik vergroten
  • Visuele Drag-and-drop modellering
  • Modellen en algoritmes
  • Geospatiale analyse en tekstanalyse
  • Flexibele modelimplementatie
  • Modeloptimalisatie
  • Uitvoering en planning van het Data Science project
  • Database pushback

Wilt u graag reageren op dit blog? Dit blog is ook als artikel geplaatst op de DASC pagina op LinkedIn, u kunt hier uw reactie achterlaten.

De voordelen van overstappen naar de nieuwste versie van SPSS Statistics

DE VOORDELEN VAN HET OVERSTAPPEN NAAR DE NIEUWSTE VERSIE VAN SPSS STATISTICS

Rianne Hotting | 27 september 2021

Eerder dit jaar is IBM SPSS Statistics 28 (SPSS) uitgekomen en wij hopen dat u inmiddels met deze versie werkt. Mocht dit nog niet het geval zijn, en werkt u nog met een oudere of niet ondersteunde versie van SPSS, dan geef ik u graag een aantal voordelen om deze overstap alsnog te overwegen. 


Wij merken dat er drie groepen te onderscheiden zijn in het updateproces van de software van SPSS:

  • De eerste groep update zo snel mogelijk na het uitkomen van een nieuwe versie. Dit vanwege IT-beleid of omdat ze de nieuwste, meest ontwikkelde versie van de SPSS willen gebruiken. 
  • De tweede groep wacht voor een langere periode omdat ze het proces redelijk tijdrovend vinden en ze tevreden zijn met een werkende ondersteunde versie, ook al is dit niet de meest recente versie 
  • De derde groep update heeft al lange tijd de software niet geüpdatet, en werkt nog met een versie van SPSS die (bijna) niet meer ondersteund wordt. Dit kan zijn omdat ze het support contract hebben opgezegd, of omdat ze zich niet bewust zijn van de voordelen van het upgraden naar een nieuwere versie van SPSS. 

Wanneer u of uw organisatie bij de laatste groep hoort en nog werkt met een lagere versie dan SPSS V25, is het voor u belangrijk om een update te overwegen naar, bij voorkeur, de nieuwste versie van SPSS. Ik zal u hieronder een aantal redenen beschrijven waarom het upgraden naar SPSS V28 de moeite waard kan zijn. 

Profiteer van de nieuwste functionaliteiten en technieken

Gebruikers van IBM-software geven hun wensen en ervaringen door aan IBM en/of haar partners. Deze informatie wordt door IBM gebruikt bij het maken van een nieuwe versie van de software. Bij elke nieuwe versie van SPSS horen dus nieuwe functies en analysetechnieken die door gebruikers zijn gevraagd, en waarbij problemen worden opgelost die u mogelijk zelf ook ervaart.

De nieuwste versie heeft dus de meest geavanceerde tools om uw gegevens te analyseren en is ook ontwikkeld om op de nieuwste besturingssystemen te draaien, met als gevolg dat de software sneller en efficiënter wordt en uw analyses dus sneller kunnen worden uitgevoerd in vergelijking met de oudere versies. 

Als u benieuwd bent naar de specifieke vernieuwingen in SPSS V28 kunt u hier de informatie vinden over de nieuwste functionaliteiten

Het gevaar van een SPSS versie die niet meer in support is

Als SPSS van cruciaal belang is voor uw organisatie, biedt het draaien van de nieuwste versie gemoedsrust, of in ieder geval een versie die nog door IBM wordt ondersteund (op dit moment SPSS V25 of hoger), mocht er iets onverwachts gebeuren.

Dit kan variëren van eenvoudige computercrashes waarbij de licentie naar een nieuwe machine moet worden verplaatst, tot de software die niet meer werkt vanwege Windows/MacOS-updates. Deze problemen kunnen complex zijn om op te lossen zonder een ondersteuningscontract of een ondersteunde versie van SPSS.

Wanneer u een versie gebruikt die niet meer ondersteund wordt, of wanneer u geen actieve support meer heeft op uw software, heeft IBM een aankoop referentienummer of de originele code nodig die gebruikt is om de software te activeren. Wij komen regelmatig tegen dat deze gegevens niet meer terug te vinden zijn omdat de oorspronkelijke koper de organisatie heeft verlaten of omdat de gegevens niet goed zijn opgeslagen of overgedragen. Het gevolg hiervan is dat IBM geen actie meer kan ondernemen en u uw software helaas verliest, u zult dan opnieuw een aanschaf van SPSS moeten doen. 

Door de software goed up-to-date te houden en regelmatig de nieuwste versie te installeren voorkomt u dat u te maken krijgt met bovenstaande problemen. Wanneer u toch in de problemen komt is het makkelijker om de problemen op te lossen bij een versie die in support is bij IBM, zowel IBM als DASC zullen dan ondersteuning bieden totdat het probleem opgelost is. 

Het nut van het installeren van Fixpacks

Naast de gebruikelijke versie updates van SPSS worden er regelmatig zogeheten fixpacks uitgebracht door IBM. Dit zijn kleine updatebestanden die een probleem binnen een bestaande versie van SPSS oplossen. Vaak worden er meerdere problemen tegelijk opgelost binnen één fixpack, en gebeurt dit voor meerdere versies tegelijk. Wanneer u ervoor zorgt dat ook de fixpacks worden geïnstalleerd, kunt u problemen binnen uw systeem voor zijn en ervoor zorgen dat uw software goed blijft werken.  Het gebeurt regelmatig dat een klant een probleem ervaart wat al in een eerdere fixpack is opgelost, maar deze nog niet geïnstalleerd was binnen het systeem van de klant. Hierdoor heeft de SPSS gebruiker tijdelijk geen gebruik kunnen maken van de software, wat de nodige gevolgen kan hebben. 

IT vereisten waaraan voldaan moet worden

IT wil meestal dat software in het beste ondersteuningsprogramma van de ontwikkelaar zit. Als u geen ondersteunde versie van SPSS gebruikt, ontvangt u geen ondersteuning van IBM, zelfs niet als u een lopend supportcontract heeft afgesloten.

Er kunnen problemen ontstaan ​​bij het uitvoeren van oudere versies, zoals een incompatibele ODBC-stuurprogrammaverbinding en updates van de besturingssoftware. Deze problemen hebben geen patch/fix-pack omdat IBM ze overbodig heeft gemaakt en er alleen voor zorgt dat de nieuwste versie wordt uitgevoerd met de steeds veranderende IT-setups.IT-teams hebben daarnaast te maken met de extra complexiteit van veel mensen die tegenwoordig vanuit huis werken. Dit verhoogt de toch al zware taak van internet-/netwerkbeveiliging en alleen de nieuwste versies van software kunnen worden bijgewerkt/aangepast aan de nieuwe beveiligingsbedreigingen.

Concurrent licenties vragen om regelmatige updates

Als laatste moedigen wij organisaties die concurrent licenties gebruiken aan om altijd de nieuwste versie te gebruiken, vanwege het inherente gebruik van netwerken en databaseverbindingen. De licentiebeheerder zelf wordt bijgewerkt met elke versie met wijzigingen in de manier waarop IT-systemen verschillende verbindingen nodig hebben om de licentie op te halen. Vanwege de gevoeligheid van bepaalde IT-systemen is het sterk aan te raden om bij concurrent licenties ervoor te zorgen dat er gebruik wordt gemaakt van de meest recente licentiemanager en software. 

Optimaal gebruik maken van de DASC Support services

De meest simpele manier om ervoor te zorgen dat u altijd de meest recente versie van SPSS tot uw beschikking heeft, is door het afsluiten van een onderhoudscontract bij DASC. Hiermee heeft u recht op alle services van IBM, zoals de beschikking over de meest recente software en fixpacks voor SPSS en algemene Engelstalige support voor technische vragen, maar ook over alle services van DASC. 

Wanneer er een nieuwe versie van SPSS beschikbaar komt, laten wij dit via onze nieuwsbrief aan al onze klanten weten. 

  • Wij beschrijven alle nieuwe functionaliteiten en technieken;
  • Geven speciale webinars waarin wij de gebruikers uitleggen wat de verschillen zijn;
  • Voor de IT afdeling stellen wij de nieuwste installatiebestanden beschikbaar;
  • Ondersteuning bij vragen rondom de upgrade. 

Het up-to-date houden van uw software is met een support contract dus makkelijk voor elkaar te krijgen. Er zijn dan geen aanvullende kosten verbonden aan nieuwe versies of fixpacks, en u heeft altijd de beschikking over een Nederlandstalig supportteam voor al uw vragen!

Conclusie

Het is onze aanbeveling dat klanten een ondersteunde versie van SPSS in gebruik hebben, bij voorkeur de meest recente versie. In de praktijk betekent dit dat u, met een actief supportcontract, ervoor zorgt dat uw software blijft draaien, zelfs als er wijzigingen plaatsvinden binnen besturingssystemen of beveiligingen. Als gebruiker werkt u daarnaast het snelst en effectiefst met de nieuwste versies, wat u veel tijd en geld kan besparen. 

We zijn altijd bereid om upgradestrategieën met u te bespreken. We weten dat om tijd te besparen, eerst tijd een tijdsinvestering wordt gevraagd van onze klanten, dus ons supportteam is zeer actief betrokken om het proces zo eenvoudig mogelijk te maken.

Wilt u graag reageren op dit blog? Dit blog is ook als artikel geplaatst op de DASC pagina op LinkedIn, u kunt hier uw reactie achterlaten.

De grote invloed die Artificiële Intelligentie op uw marketing resultaten kan hebben

DE GROTE INVLOED DIE ARTIFICIËLE INTELLIGENTIE OP UW MARKETING RESULTATEN KAN HEBBEN

Rianne Hotting | 25 november 2020

Marketing als vakgebied is non-stop in ontwikkeling, zowel bij Business-to-Business als Business-to-Customer. Dit komt onder meer door de enorme groei aan mogelijkheden die voortkomen uit technologische innovaties. Een belangrijk onderdeel van deze innovaties is Artificiële Intelligentie, die een steeds grotere rol speelt bij het bepalen van de marketing resultaten. Maar hoe groot is die invloed? Daar gaan we in deze blog verder op in.


AI als onderdeel van het dagelijks leven

Artificiële Intelligentie (AI) maakt een steeds groter deel uit van ons dagelijks leven, maar hier zijn we ons vaak niet van bewust. Wereldwijd gezien gebruikt 63 procent van de consumenten AI zonder het zelf door te hebben.We zijn gemiddeld 6 uur en 42 minuten ‘online’. Tijdens de momenten dat we online zijn, zoeken we antwoorden en oplossingen via Google, kijken we video’s of zitten we op social media. De aanbevelingen van Google, voorgestelde nummers van Spotify, aanbevolen video’s van YouTube of Netflix, iemand opbellen via Siri… Allemaal kunstmatige intelligentie, die je gewoon in je broekzak hebt zitten! Wanneer ik naar mijzelf kijk kan ik alleen maar zeggen dat ik blij ben met het bestaan van AI, omdat dit mijn leven aanzienlijk makkelijker maakt en het mij helpt met het besparen van tijd. AI helpt ons dus om dingen gemakkelijker, sneller en efficiënter te kunnen doen.

Gezien de tijd die uw consumenten online spenderen, wordt het interessant om te kijken of u de aandacht van uw consumenten kan trekken op de momenten dat ze online zijn. Hierbij kan gedacht worden aan gepersonaliseerde advertenties of het aanleveren van de juiste content op het moment dat de consument hierom vraagt. Daarnaast genereren alle mensen wanneer ze online zijn een enorme hoeveelheid data, die veel relevante en interessante informatie kan bevatten voor uw organisatie. AI komt al snel om de hoek kijken wanneer men gaat nadenken over het optimaal benutten van de beschikbare data en de mogelijkheden om de consument op het juiste moment te bereiken, het liefst meteen hoge kans op verkoopsucces.


IN THE ERA OF BIG DATA, WE HAVE THE NEED TO MINE ALL OF THE INFORMATION, AND HUMANS CAN NO LONGER DO IT ALONE”

– Mark Simpson, IBM


Analyseer je marketingstrategie

Om je marketingstrategie te bepalen en vervolgstappen te kunnen plannen gebruik je data en kennis die je hebt over jouw ideale klant. Hierbij onderzoek je de buyer persona’s, de buyer journey (afgelegde klantreis) en analyseer je voorgaande campagnes. Je wilt natuurlijk je concurrenten voor zijn en de vragen en problemen van potentiele klanten oplossen voor ze bij de concurrent uitkomen. Mensen zijn alleen niet in staat om op zo’n hoge snelheid data te verwerken, dat het mogelijk is om alle ontwikkelingen op de markt bij te benen. We hebben als mens veel tijd nodig om de data te verwerken, te begrijpen en te analyseren. Gelukkig biedt AI hier uitkomst. Door verschillende algoritmes wordt het steeds beter mogelijk om de snelheid van het verzamelen, verwerken en het analyseren van de data dermate hoog te krijgen dat je goed kan meelopen met de markt en op tijd op de hoogte bent van potentiele klanten, hun uitdagingen en hun vragen.


AI als marketingtool

Waarschijnlijk heeft u al deze informatie echter al vaak genoeg gehoord en heeft u zich net als ik afgevraagd wat AI precies is en welk onderdeel van AI u kan helpen bij het optimaliseren van marketing resultaten. Wanneer u googelt op AI komt u een wildgroei tegen aan varianten, definities en synoniemen van Artificiële Intelligentie. Maar welke varianten van AI kunt u nu inzetten voor het optimaliseren van uw marketing resultaten? Hier is geen eenvoudig antwoord op helaas. Er zijn ontelbaar veel verschillende opties, die bedrijfsafhankelijk beter of slechter toepasbaar zijn. Gelukkig zijn er wel een aantal standaardopties die op diverse manieren geïmplementeerd kunnen worden, zodat het volledig aansluit op uw wensen. U kunt kunstmatige intelligentie zien als een gereedschapskist waarin hamers, zagen of beitels zitten om het in de praktijk te brengen. Om het overzichtelijk te houden zal ik een paar meest gebruikte tools uitleggen die vrijwel in elk type organisatie gebruikt kunnen worden.

  • De eerste optie is voorspellen met behulp van AI, ook wel predictive modeling genoemd. Deze technologie kan op basis van veel data en rekenkracht voorspellingen doen over toekomstige gelijksoortige situaties. Voorbeelden zijn gepersonaliseerde advertenties op basis van surfgedrag, de tijdlijn op basis van het gedrag op Facebook of systemen waarmee voorspelt wordt of iemand zijn rekeningen wel op tijd kan betalen. AI kan worden gebruikt om miljoenen posts op sociale media te verwerken en subtiele overeenkomsten te vinden in de gebruikte tekst, afbeeldingen en hashtags. Een subtiele overeenkomst kan duiden op een opkomende trend. We hebben nog steeds door mensen aangestuurd onderzoek nodig om te interpreteren wat de overeenkomsten betekenen in de context van de branche, maar de belofte is zeker fascinerend.
  • De tweede optie is het gebruik van chatbots. Chatbots of virtuele assistenten combineren meerdere AI-technologieën om uit een dataverzameling gebruikersvragen te beantwoorden of vragen te stellen om zo betere informatie te bieden. Hierdoor kunt u snel de vragen van uw potentiele klant beantwoorden er ervoor zorgen dat deze niet wegloopt naar uw concurrent door te lange wachttijden.
  • Daarnaast is de monitoring van sociale media erg belangrijk. En hoewel er tools beschikbaar zijn om het gemakkelijker te maken, heeft AI de mogelijkheid om het naar een hoger niveau te tillen. Het is nuttig om de inhoud van concurrenten, recensies en op welke inhoud te reageren, te volgen. Er zullen veel kansen liggen in reputatiemanagement en crisismonitoring met behulp van AI.

Schrijf u in voor het live webinar Marketing & AI

Dit korte overzicht is bij lange na niet de samenvatting van alle mogelijkheden van AI binnen de marketing branche. Maar het geeft wel een overzicht van wat u kunt verwachten van de toegevoegde waarde van AI ten opzichte van het verbeteren van uw marketing resultaten. Er zijn veel opties om AI in te zetten en even zoveel opties aan services, software leveranciers enzovoort. Om u alvast op weg te helpen met het starten van het gebruik van AI binnen uw marketingstrategieën, heb ik onder dit blog alvast een gratis trial klaar gezet voor de Cloud Pack for Data van IBM. Dit platform biedt een groot aantal services aan voor uiteenlopende acties op uw data, zoals bijvoorbeeld voorspellende modellen, auto-AI en chatbots. Hierdoor kan u makkelijk van start gaan en de uitgebreide mogelijkheden van AI gaan verkennen

Wilt u graag meer informatie over de toegevoegde waarde van AI voor uw marketing(strategie)? Schrijf u dan hieronder in de voor de webinar. Met een demo in 45 minuten laten we zien hoe u een model kunt maken om uw marketingresultaten te voorspellen. Hierbij doorlopen we de verschillende stappen van CRISP-DM. Dit doen we in IBM Cloud Pak for Data waarin we verschillende technieken toepassen, zoals AutoAI en SPSS Modeler.


Waarom AI customer feedback waardevoller maakt!

WAAROM AI CUSTOMER FEEDBACK WAARDEVOLLER MAAKT!

Rianne Hotting | 25 november 2020

In de afgelopen jaren is artificiële intelligentie (AI) een steeds grotere rol gaan spelen binnen onze levens en bedrijfsprocessen. Bedrijven uit steeds meer sectoren proberen de kracht van AI in te zetten om de contacten met hun klanten te verbeteren. Hierbij kan gedacht worden aan het voorspellen van de verkoop tot aan het inzetten van chatbots om de klant zo goed mogelijk van dienst te kunnen zijn.

AI zorgt voor gemak, snelheid en efficiëntie

Artificiële Intelligentie (AI) maakt een steeds groter deel uit van ons dagelijks leven, maar hier zijn we ons vaak niet van bewust. Wereldwijd gezien gebruikt 63% van de consumenten AI zonder het zelf door te hebben. We zijn gemiddeld 6 uur en 42 minuten ‘online’. Tijdens de momenten dat we online zijn, zoeken we antwoorden en oplossingen via Google, kijken we video’s of zitten we op social media. De aanbevelingen van Google, voorgestelde nummers van Spotify, aanbevolen video’s van YouTube of Netflix, iemand opbellen via Siri… Allemaal kunstmatige intelligentie, die je gewoon in je broekzak hebt zitten! Wanneer ik naar mijzelf kijk kan ik alleen maar zeggen dat ik blij ben met het bestaan van AI, omdat dit mijn leven aanzienlijk makkelijker maakt en het mij helpt met het besparen van tijd. AI helpt ons dus om dingen gemakkelijker, sneller en efficiënter te kunnen doen.

De historie van Artificial intelligence

Maar wat zorgt er nu voor dat Artificiële Intelligentie zo’n grote rol heeft gekregen binnen ons leven? Om deze vraag te beantwoorden zullen we eerst kort moeten kijken naar de ontwikkelingen die Artificiële Intelligentie de afgelopen tijd heeft ondergaan.

Artificiële Intelligentie bestaat eigenlijk al heel lang, officieel is 1956 het geboortejaar van kunstmatige intelligentie, toen tijdens een conferentie van John McCarthy de term Artificiële Intelligentie werd bedacht. De echte ontwikkeling van AI en het gebruik hiervan liet echter nog wel op zich wachten. Hoewel de technologie wel was bedacht, ontbrak het aan de juiste middelen en investeringen om AI verder te ontwikkelen. Het begrip AI kwam met name voor in films en muziek, maar ontwikkeling bleef uit. Toen er betere technologie en meer investeringen vrij kwamen, kwam ook de ontwikkeling van AI weer op gang.


Mens en machine werken samen
In de 20ste eeuw was er sprake van angst dat kunstmatige intelligentie zou leiden tot grote werkeloosheid, omdat mensen vervangen zouden worden voor robots.

Op dit moment is bij sommige mensen nog steeds die angst aanwezig, maar we zijn steeds meer tot het besef gekomen dat mensen en machines goed samen kunnen werken en dat het gebruik van AI kan leiden tot grote voordelen en gemakken voor de mens. AI helpt bij het bij het oplossen van moeilijke en uitdagende problemen. Door de menselijke intelligentie te combineren met de rekenkracht en opslagtechnieken van een computer ontstaat er een enorm sterke combinatie, die voor vrijwel iedereen gemakken en voordelen met zich meebrengt.

Maar wat kunt u als organisatie nu doen met deze technologie? En hoe kunt u ervoor zorgen dat ook uw klanten hier de positieve aspecten van ervaren? Daarover zal ik u meer vertellen.


Customer Service

Wanneer je denkt aan je contacten met je klanten, denk je waarschijnlijk aan de customer service. Bij Customer Service is het enorm relevant om zo snel mogelijk te voldoen aan de vragen en behoeftes van uw klanten. Wanneer de klant zich gehoord voelt en snel reactie krijgt op zijn vragen is de kans groot dat hij/zij zich prettig voelt bij uw bedrijf en hierdoor ook klant zal blijven, en zelfs mogelijk uw bedrijf gaat aanraden bij zijn of haar omgeving.

Voor een goede customer service zijn snelheid van reageren en een gepersonaliseerde benadering dus van groot belang. Uw Customer Service zal dit daarom dan ook ongetwijfeld met alle macht proberen. Er zijn echter uitdagingen waar elk Customer Service Team tegenaan loopt. Hierbij kan je denken aan enorme hoeveelheden data (bijvoorbeeld vragen) die langs komen, en die allemaal beantwoord moeten worden. Hierdoor kan de uitdaging groot worden om al uw klanten snel antwoord te geven op de vragen die ze stellen, een mens heeft maar een beperkte tijd per dag en kan deze tijd ook maar aan een x aantal vragen besteden. Hier kan AI om de hoek komen kijken, AI kan uw personeel ontlasten terwijl de klanten snel antwoord krijgen en aan de behoeftes kan worden voldaan.

Kostenbesparing en beter klantcontact
Zoals ik al eerder uitlegde spelen de snelheid van reageren en een gepersonaliseerde benadering een grote rol in uw klantcontacten. AI voorziet in beiden door grote hoeveelheden data te verwerken en 24/7 te vertalen naar intuïtieve antwoorden via een chatbot of suggesties. Bij complexe vragen blijft persoonlijk contact echter nodig. Voor het managen en stroomlijnen van klantencontact kiezen bedrijven daarbij regelmatig voor een callcenter. AI biedt ook hiervoor tal van toepassingen die voor kostenbesparing en beter klantcontact zorgen: het omzetten van telefoongesprekken naar tekst, het analyseren van sentiment en context en het bieden van informatie via zelflerende chatbots en persoonlijke suggesties zijn de belangrijke onderdelen die hieraan bijdragen. Medewerkers hoeven pas in actie te komen wanneer AI de klant niet verder kan helpen. De focus verschuift hiermee van aantal minuten per gesprek en de hoeveelheid gesprekken per uur naar klanttevredenheid en gemiddelde afhandelingstijd. Daarnaast zorgt de opslag van alle verzamelde gegevens vanuit de chatbots ervoor dat u beter analyses kan uitvoeren op de behoeftes van u klanten en hier beter op kan inspelen. Hierdoor kan u ervoor zorgen dat onbekende problemen op tijd worden opgemerkt, zodat u hier actie op kan ondernemen en de klanttevredenheid kan verhogen.


Al met al is de conclusie dat u uw klanten met behulp van AI via bijvoorbeeld chatbots beter en sneller kan helpen, maar daarnaast ook zelf meer inzichten kan verzamelen over wat uw klanten vinden en via aanvullende analyses de customer feedback kan omzetten in een verhoogde tevredenheid en daarmee hogere verkoopcijfers.



De chatbotsoftware van IBM

Ik hoop dat u met deze informatie enthousiast bent geworden over de mogelijkheden die AI kan bieden voor uw customer feedback en klantcontacten. Ik kan me zo voorstellen dat u nu graag aan de slag zou willen met deze technologie. De markt is vol van applicaties, chatbots en services die hierbij ondersteunen. Maar om u vast op weg te helpen bieden wij hieronder een gratis trial versie aan van de chatbot van IBM. De chatbot software van IBM is toegankelijk opgesteld en er zijn diverse trainingen en documentaties beschikbaar die u snel op weg helpen. Om u alvast op weg te helpen heb ik alvast een demo klaargezet die u in korte tijd de meest essentiële onderdelen leert. Sowieso kunt u kosteloos gaan onderzoeken wat uw mogelijkheden zijn en hoe u AI kan opnemen in uw organisatie, dat is natuurlijk iets wat iedereen graag wil!

Heeft u vragen of opmerkingen? Laat deze gerust onder deze blog achter. Ik ben erg benieuwd naar uw mening en de uitdagingen die u mogelijk ervaart!


Meer informatie & zelf aan de slag

Watson Studio Desktop 2.0

Watson Studio Desktop 2.0

13 oktober 2020

Maandag 28 september 2020 is de nieuwe versie van IBM Watson Studio Desktop 2.0 gelanceerd. Met deze nieuwe update zijn natuurlijk ook nieuwe functies beschikbaar in Watson Studio Desktop. Met name de toevoeging van de AutoAI functie aan de desktop versie is een belangrijke update! Hiermee kun je het proces van datapreparatie, modelselectie en feature optimization automatiseren. Lees hier ook de toepassing van AutoAI: AutoAI for Data Scientists: From Beginner to Expert. Daarnaast zijn er meerdere functies van IBM SPSS Modeler en Watson Studio Cloud toegevoegd aan de Watson Studio Desktop. Hierdoor kun je gemakkelijker wisselen tussen de verschillende producten. Voor meer informatie over de nieuwe functies van Watson Studio Desktop 2.0: Introducing Watson Studio Desktop 2.0 What’s new in Watson Studio Desktop

IBM Watson Studio is “Leider” volgens “The Forrester Wave™ Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Q3 2020″

IBM Watson Studio is “Leider” volgens “The Forrester Wave™ Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Q3 2020″

13 oktober 2020

IBM® Watson® Studio wordt “Leider” genoemd in het rapport “The Forrester Wave ™ Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Q3 2020”. In de 26-criteriumevaluatie van Forrester van providers van multimodale voorspellende analyses en machine learning (PAML), identificeerde Forrester de 11 belangrijkste. Watson Studio kreeg de hoogste score op de datacriteria en de hoogst mogelijke score op de criteria voor modelevaluatie en platforminfrastructuur. De scores van IBM op de strategie, de routekaart voor oplossingen en het vermogen om criteria uit te voeren, droegen ertoe bij dat het bedrijf in de Leaders-ruimte werd gepositioneerd met een van de hoogste scores van alle geëvalueerde leveranciers in deze criteria.

Voor meer informatie:
Lees meer over Watson Studio
IBM Watson Studio is named a “Leader” in “The Forrester Wave™ Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Q3 2020″
Download het rapport

IBM SPSS Statistics V27 is uit

IBM SPSS Statistics V27 is uit

26 juni 2020

De nieuwste versie van IBM SPSS Statistics, versie 27, is beschikbaar! Deze nieuwe release heeft een significant aantal verandering. Zo zijn er weer handige nieuwe statistische functies toegevoegd waarmee het uitvoeren van je analyses een stuk gemakkelijker wordt. Maar ook de interface is aangepast, en er zijn functies toegevoegd die het gebruiksgemak van SPSS Statistics verhogen.

Binnen deze release is ook de basiseditie van IBM SPSS Statistics uitgebreid waardoor alle klanten meer statistische functionaliteiten en data preparatie mogelijkheden hebben binnen de base module.

Voor meer informatie: Lees meer over de nieuwe functies van IBM SPSS Statistics V27

Watson Studio Desktop 2020 Edison Award Winner

Watson Studio Desktop 2020 Edison Award Winner

10 april 2020

IBM Watson Studio Desktop en IBM Cloud Pak for Multicloud Management werden onderscheiden met zilveren Edison Awards in respectievelijk de categorieën Analyse en Predictive Models en Networking Solutions. De Edison Award is een alom bekende wereldwijde onderscheiding gewijd aan het erkennen en eren van het beste op het gebied van zaken en innovatie sinds 1987. De inzendingen voor de Edison Award werden dit jaar geconfronteerd met een uitgebreid panel van meer dan 3.000 juryleden, bestaande uit vooraanstaande zakenmensen van over de hele wereld. Lees het hele artikel op Medium

AutoAI wint AIconics Intelligent Automation Award

AutoAI wint AIconics Intelligent Automation Award

13 november 2019

AutoAI, een krachtige, geautomatiseerde AI-ontwikkelmogelijkheid in IBM Watson Studio, heeft de “Best Innovation in Intelligent Automation Award” gewonnen op de AIconics AI Summit in San Francisco. De AIconics-awards, gekozen door een panel van 13 onafhankelijke juryleden, erkennen doorbraken in AI voor bedrijven.

Lees ook het uitgebreide artikel dat Medium heeft geschreven over AutoAI en de toepassingen voor zowel beginnende data scientists als experts.
AutoAI for Data Scientists: From Beginner to Expert