Pourquoi Location Intelligence ?
Location Intelligence permet aux équipes Data Science de détecter des modèles spatio-temporels souvent négligés dans les analyses de données traditionnelles. Cela conduit à des insights plus profonds et à des décisions mieux fondées. Un exemple est le développement urbain, où les schémas de déplacement des personnes doivent être pris en compte pour développer des solutions efficaces comme les programmes de vélopartage.
Que propose l'ArcGIS Developer Bundle ?
L'ArcGIS Developer Bundle combine des fonctionnalités puissantes de géo-analyse avec des bibliothèques Open Source AI/ML. Il permet aux équipes Data Science d'étendre leurs workflows existants et de développer des solutions sur mesure. En utilisant des conteneurs Docker, ils peuvent travailler dans différents environnements de développement et adapter leurs stacks technologiques aux besoins spécifiques.
ArcGIS Enterprise
ArcGIS Enterprise offre une architecture robuste pour la gestion et l'analyse de grandes quantités de données. Il supporte l'intégration dans les processus métier existants et automatise le traitement des données. Cela améliore l'efficacité et la qualité dans des écosystèmes de données spécialisés.
ArcGIS Notebook Server
Ce serveur fonctionnel permet le développement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond avec des notebooks. Plus de 1800 outils d'analyse spatiale combinés à des bibliothèques Python Open Source sont disponibles sous forme de conteneurs Docker, créant un environnement de développement cohérent et évolutif.
ArcGIS Knowledge Server
Les graphes de connaissances permettent aux équipes Data Science de détecter des modèles cachés et des relations, favorisant des insights plus profonds et des analyses plus précises. Ils offrent un schéma de données flexible, facilement adaptable aux nouvelles informations et aux exigences changeantes. Cela augmente l'agilité et la capacité d'adaptation des analyses.
ArcGIS GeoEvent Server
En analysant les flux de données, les équipes Data Science peuvent détecter tôt des modèles et tendances pertinents, ce qui permet des actions proactives et des optimisations.
Plus d'informations
Les équipes Data Science peuvent s'informer comme suit :
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