Программные реализации аналитических технологий

Бизнес-приложения

03.12.2011

Применение аналитических технологий

Способы внедрения новых технологий.

1. Создание группы экспертов:

Достоинства:

· Возможность словестного общения;

· Возможность учета неформализуемых факторов;

Недостатки:

· Человеческая субъективность, противоречивость мнений экспертов;

· Высокие расходы;

· Расходы на повышение квалификации;

· Опасность потери экспертов, перехода к конкуренту, разглашения тайн;

2. Покупка готовой заказной системы:

Достоинства:

· Невысокая стоимость эксплуатации;

· Система учитывает специфику компании;

Недостатки:

· Необходимость обучения работе с системой;

· Необходимость привлечения сторонних специалистов для обслуживания системы;

· Необходимость разглашения тайн при разработке;

3.Создание собственной системы с нуля;

Достоинства:

· Управление процессом разработки;

· Легкость внесения изменений и модернизации;

· Полная конфиденциальность;

Недостатки:

· Высокая стоимость;

· Необходим штат программистов и специалистов по нейросетям;

· Длительность разработки;

4. Создание системы на основе готовых нейропакетов;

Достоинства:

· Невысокая стоимость базового пакета и обновлений;

· Готовые архитектуры и алгоритмы обучения;

· Пакет создан профессионалами в области нейросетей;

· Высокая гибкость;

· Техническая поддержка производителей;

· Полная конфиденциальность;

· Не требует программирования;

· Более эффективное обнаружение и исправление ошибок за счет большего числа пользователей;

· Возможность приобретения надстроек к пакету;

Недостатки:

· Не всегда возможно создавать собственные архитектуры и алгоритмы обучения;

· Необходима настройка системы;

· Обслуживание кредитных карт (отслеживание несанкционированных операций);

· Медицинская диагностика;

· Распознавание речи;

· Обнаружение фальсификации;

· Анализ потребительского рынка;

· Прогнозирование объема продаж и управление закупками;

· Проектирование и оптимизация сетей связи;

· Прогнозирование изменения котировок;

· Управление ценами и производством;

· Исследование факторов спроса;

· Прогнозирование потребления энергии;

· Оценка недвижимости;

· Прогнозирование свойств полимеров;

· Анализ страховых исков;

1) Matlab;

2) NeuroShell2;

3) GeneHunter;

4) NeuroShellTrader;

5) ST Neural Networks;