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Unser neuestes Software-Release Score™ 4.0 ersetzt ab sofort den Vorgänger Version 3.0.
Hauptneuerung im neuen Release ist ein voll integriertes ETL-Tool (ETL = Extract Transform
Load), das die Datenmodellierung für den Data Mining Prozess auf nur wenige Arbeitstage
abkürzt.
ScoreETL™ erzeugt ein für den Data Mining Prozess optimiertes virtuelles Data Warehouse, das jegliche Datenbank-Programmierung oder den Einsatz eines Data Warehouse oder Data Marts überflüssig macht. Data Mining Projekte werden dadurch erheblich schneller und kostengünstiger realisierbar.
In allen Data Mining Projekten erfordert das Sammeln und Aufbereiten der Daten mindestens 80% bis 95% der gesamten Arbeitszeit. Um diesen Flaschenhals aufzulösen und so die IT-Abteilungen unserer Kunden komplett zu entlasten, haben wir ScoreETL™ entwickelt und in unser Data Mining System integriert. Durch direkten Zugriff auf die operativen Systeme unserer Kunden können wir somit den Arbeitsaufwand auf Seite unserer Kunden auf fast Null reduzieren und Data Mining Projekte damit erheblich beschleunigen.
Score™ 4.0 ist optimiert für den Einsatz unter Microsoft® Windows® 2000/XP. Ob auf einem einfachen PC unter Windows® 2000/XP Professional oder auf einem Server-Cluster unter Windows® Server 2003 Datacenter Edition lässt sich Score™ 4.0 exakt nach den jeweiligen Anforderungen einsetzen. Die hohe Skalierbarkeit von Score™ 4.0 erlaubt die Implementierung von kleinen Systemen mit nur geringen Hard- und Softwarekosten. Ein Aufstocken auf höhere Systemleistungen erfolgt ohne eine spezielle Anpassung der Software.
Durch seine Multithread-Architektur unterstützt Score™ 4.0 automatisch die volle Rechenleistung von Mehrprozessor-Systemen. Die Server-Struktur von Score™ 4.0 erlaubt gleichzeitig die volle Ausnutzung der Leistung von Server-Clustern per Load Balancing. Zur weiteren Leistungssteigerung optimiert Score™ 4.0 intern den Zugriff auf alle Datenbankverbindungen. Das System erreicht damit eine Minimierung der Gesamtzahl von Datenbanktransaktionen, sowie einen automatischen Lastausgleich bei einer simultanen Verwendung mehrerer Datenbanken.
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