Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нечеткая логика
Заголовок-LogoTag.jpg
ПромышленностьИТ / программное обеспечение / оборудование / прогнозная аналитика / в базе данных / аналитика графического процессора
Основан2007 г.
ОсновательПартха Сен, Майк Апчерч
Штаб-квартира
Шарлотта, Северная Каролина
,
США
ПродуктыВысокопроизводительная аналитика для больших данных (DB Lytix и FIN Lytix) Аналитические ускорители (Saral и AdapteR) Аналитические консультации и услуги
Веб-сайтFuzzyLogix.com

Введение [ править ]

Fuzzy Logix разрабатывает высокопроизводительные аналитические решения для больших данных. Fuzzy Logix предлагает аналитические решения на базе баз данных [1] [2] и графических процессоров, основанные на обширных и постоянно растущих библиотеках из более чем 600 математических, статистических, имитационных, интеллектуальных, временных и финансовых моделей.

История [ править ]

Компания Fuzzy Logix была основана в 2007 году Парта Сеном и Майком Апчерчем, которые познакомились во время работы в Bank of America и разделяли цель - сделать аналитику повсеместной. [3] В 2008 году Fuzzy Logix выпустила DB Lytix, первую полную и коммерчески доступную библиотеку аналитики в базе данных. FIN Lytix был выпущен в 2010 году и стал первой всеобъемлющей библиотекой финансовых моделей в базе данных. В 2010 году Aperity OEM разработала модели Fuzzy Logix для запуска в своих решениях SaaS для аналитики и программного обеспечения CPG. В 2011 году Quest [4] (теперь Dell) выпустила Toad for Data Analyst (Data Point), в которую были включены модели Fuzzy Logix, работающие в MySQL. Компания была основана в Шарлотте, Северная Каролина, США, где сегодня находится их штаб-квартира. Fuzzy Logix имеет офисы в Ричмонде, штат Вирджиния, Купертино, Калифорния, а также в Великобритании и Индии, а также торговых партнеров в Мексике, Швеции, Японии и Китае.

Программное обеспечение [ править ]

Fuzzy Logix предлагает четыре программных продукта: DB Lytix и Fin Lytix - комплексные библиотеки аналитических моделей в базе данных. Библиотеки используют возможности определяемых пользователем функций (UDF), доступные на платформах баз данных. Программное обеспечение доступно на нескольких платформах баз данных. Поскольку перемещение данных из базы данных сводится к минимуму, а платформы баз данных становятся все более мощными, модели в базе данных работают в 5–100 раз быстрее, чем модели, использующие многоуровневые аналитические платформы.

DB Lytix [ править ]

Fuzzy Logix выпустила первую обширную библиотеку моделей-базы данных, DB Lytix в 2008 году библиотека была в стадии разработки с 1998 года библиотека включает в себя математический , статистический , анализ данных , моделирование и модели классификации.

Fin Lytix [ править ]

Fuzzy Logix выпустила первую всеобъемлющую финансовую библиотеку FIN Lytix в 2010 году. Библиотека содержит модели для капитала, фиксированного дохода, иностранной валюты, процентных ставок и моделей временных рядов, которые используются в индустрии финансовых услуг для управления рисками, ценообразования и оптимизации портфеля.


Поддерживаемые платформы баз данных [ править ]

Aster Data , [5] Informix , [6] Netezza , [7] [8] IBM PureData Systems, MySQL , ParAccel , [9] SQL Server , [10] Sybase IQ [11] [12] и Teradata .


Промышленное использование [ править ]

Решения Fuzzy Logix эффективны в оптимизации производительности бизнес-процессов за счет использования управления рисками на основе математического моделирования. В качестве примеров можно привести такие отрасли, как маркетинг, здравоохранение, страхование, услуги цифровых медиа, финансовые услуги (инвестиционный и розничный банкинг, брокерские дома, фондовые биржи, управление хедж-фондами). Те же методы и превосходная производительность потенциально могут быть использованы гораздо шире для решения сложных проблем в других отраслях и организациях (государственные программы, образовательные учреждения, исследования), когда есть необходимость в аналитике больших данных с использованием сложных моделей. Решения основаны на прогнозном моделировании поведения при оценке риска и моделировании оптимальной системы.

Ссылки [ править ]

  1. ^ n-Аналитика баз данных: сердце прогнозного предприятия
  2. ^ Решения для управления решениями
  3. ^ «Операционная аналитика: использование аналитики в операционных системах» . Архивировано из оригинала на 2012-08-05 . Проверено 4 апреля 2013 .
  4. ^ «Команды Quest с Fuzzy Logix для создания экономичного решения для прогнозного моделирования» . Архивировано из оригинала на 2013-11-30 . Проверено 4 апреля 2013 .
  5. ^ Сервер аналитики данных Aster Data и аналитические возможности SQL-MapReduce привлекают новых партнеров
  6. ^ Fuzzy Logix и IBM представляют аналитику в базе данных для IBM Informix
  7. ^ Новый продукт для аналитики в базе данных
  8. ^ Fuzzy Logix и партнер Netezza
  9. ^ ParAccel переходит на подножку аналитики
  10. ^ Fuzzy Logix представляет новый продукт и нового партнера: DB Lytix (TM) In-Database Analytics для Microsoft
  11. ^ Fuzzy Logix объявляет о партнерстве с Sybase для внедрения аналитики в базе данных на ведущем в мире сервере аналитики, ориентированном на столбцы
  12. ^ Включение аналитики в базе данных с помощью Sybase IQ

Внешние ссылки [ править ]

  • Домашняя страница Fuzzy Logix
  • Программное обеспечение DB Lytix
  • Программное обеспечение FIN Lytix
  • Примеры приложений прогнозной аналитики
  • Fuzzy Logix получает награду Cherry, Bekaert & Holland Emerging Company Award на Rich Tech
  • Fuzzy Logix представляет Tanay Rx
  • Trident Marketing увеличивает доход почти на 1000% с помощью прогнозной аналитики
  • MicroStrategy представит инновации в области бизнес-аналитики на предстоящей глобальной конференции в Амстердаме 9-12 июля
  • В отчете CSC освещены организации и технологии, возглавляющие революцию в области больших данных
  • Fuzzy Logix представляет FIN Lytix ™ - аналитику в базе данных для финансовых услуг