World Programming considéré comme un challenger

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Publié

06 sept. 2018

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Par : Oli Plaistowe, Responsable Solutions chez World Programming

Forrester cite World Programming en tant que Challenger dans son rapport, The Forrester Wave™ : Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning (PAML) Solutions, Q3 2018.

Forrester, agence indépendante à la pointe de la recherche, nous a invités à participer à une phase d'évaluation par Forrester Wave™ pour les plates-formes PAML (analyse prédictive et apprentissage automatique). Nous considérons que notre produit, WPS Analytics, comporte désormais tous les éléments nécessaires pour satisfaire aux exigences de leurs analystes.

Par le passé, nous avions focalisé nos efforts sur le langage SAS, afin d'aider les entreprises à réduire le coût d'exécution de leurs programmes en langage SAS. Notre part de marché s'est accrue progressivement, et comprend des utilisateurs individuels aussi bien que des entreprises multinationales dans les secteurs de la finance, des télécommunications et du commerce de détail.

Plus récemment, nous nous sommes appliqués à intégrer des langages open source dans WPS Analytics en plus du langage SAS. Les langages sont utilisés ensemble pour traiter les données, dans un même environnement, avec une interface graphique puissante. Nous avons remarqué que le marché attendait une plate-forme d'analyse des données multi-langage adaptée aux divers niveaux des utilisateurs en science des données. Les nouvelles fonctionnalités de notre logiciel permettent aux utilisateurs de préparer, transformer et explorer leurs données à l'aide d'une large gamme d'outils de programmation classique ou visuelle. Les utilisateurs avancés peuvent tirer parti des fonctions de modélisation prédictive, d'apprentissage automatique et de reporting.


Il est certain que le nombre de fonctionnalités de science des données que nous proposons actuellement dans WPS Analytics est limité par rapport à l'offre de fournisseurs plus établis sur ce marché. Mais notre produit repose sur une infrastructure solide d'analyse des données que nous avons développée au cours des 17 dernières années, et qui est maintenant utilisée en toute confiance par certaines des plus grandes multinationales. Le secteur PAML (analyse prédictive et apprentissage automatique) comporte de nombreux acteurs, mais nous sommes les seuls nouveaux arrivants dont le logiciel permette d'exécuter des programmes en langage SAS standard tout en intégrant des technologies d'analyse des données émergentes telles que Python et R, sur lesquelles reposent d'autres « nouveaux ».

Depuis longtemps, nous nous intéressons au cycle de vie de la science des données – comment les entreprises gèrent leurs modèles, en incluant toutes les étapes : création, déploiement, surveillance et re-formation. Des multinationales s'adressent à nous pour savoir comment réduire le temps nécessaire aux étapes de création, test et déploiement opérationnel de leurs modèles. Entre le Big Data et le nombre croissant de gros projets d'analyse complexe, l'étape du DevOps (gestion opérationnelle des modèles, dans ce contexte) est devenu un véritable goulot d'étranglement. Pour y remédier, nous avons créé un référentiel Web de modèles. Les data scientists peuvent y déposer les modèles prêts à déployer, en évitant l'étape du re-codage, coûteuse et source d'erreurs. L'interface graphique est si simple que le dépôt et le déploiement se font sans effort. Le référentiel permet une gestion centralisée de la sécurité, du déploiement et de la gouvernance des modèles prédictifs. Nous appelons cet outil WPS Analytics Hub.

Voulez-vous discuter avec nous de vos besoins, ou organiser une démonstration ?

Notre objectif est d'offrir la meilleure plate-forme de science des données possible. Pour nous, « meilleure » inclut des critères tels que la fiabilité, l'évolutivité, les performances, l'intégration flexible des technologies, la facilité d'utilisation, et le prix. Étape après étape, nous poursuivons un plan de route tracé sur cinq ans. Nous travaillons en étroite collaboration avec nos clients pour créer des méthodes innovantes tirant un maximum de leurs processus d'analyse. Nous utiliserons cette expérience pour élaborer les fonctionnalités à venir de la plate-forme WPS Analytics. Contactez-nous si vous voulez participer à ce processus.

Nous sommes ravis de l'intérêt que nous porte Forrester, et nous pensons que c'est la preuve que nous sommes sur la bonne voie pour devenir un acteur important dans le secteur de la science des données.