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SimKit
Eine Software-Suite zur Bearbeitung von Aufgabenstellungen zur Datenanalyse, Wissensextraktion und für Simulationen
SimKit ist eine Software-Suite zur Bearbeitung von Fragestellungen zur Datenanalyse, für Prognosen und Lernzwecke sowie für Simulationen. Hierzu erlaubt SimKit die grafische Erstellung und Pflege von Analyse-, Prädiktions- und Lernmodellen für unterschiedlichste Aufgabenstellungen, um diese dann sofort oder zu späteren Zeitpunkten ausführen zu können. Darüber hinaus unterstützt SimKit die Simulation allgemeiner Business-Szenarien. So kann SimKit etwa eingesetzt werden, um Risikokonzentrationen in einem Portfolio zu identifizieren, die Rentabilität einzelner Portfoliosegmente zu ermitteln oder auch eine prädiktive Diagnose für eine Turbine zu ermitteln.
Die Erstellung von Analyse-, Simulations- und Lernmodellen ist im Allgemeinen sehr aufwendig und erfordert tiefes fachliches, mathematisches und programmiertechnisches Know How. Für Praktiker in den diversen Fachabteilungen ist dieser Zugang oft nicht praktikabel. Diese Benutzer sind zwar bestens mit den fachlichen Fragen ihrer Anwendungsdomäne vertraut und wissen oft sehr genau, WAS sie benötigen; allerdings fehlt es am Wissen über das WIE. Und selbst wenn sie mit den grundlegenden Techniken einigermaßen vertraut sind, sind da dennoch die zahllosen kleinen technischen oder methodischen Details, die den Weg im Alltag so steinig und schwierig machen. Der Weg über die IT-Abteilung ist oft zu umständlich und zeitraubend. Genau diese Lücke füllt SimKit. Denn in den Fachabteilungen werden leistungsfähige Werkzeuge benötigt, die den Anwender von den zahlreichen mathematischen und software-technischen Details entlasten und intuitiv benutzbar sind.
SimKit ist eine solche grafische WYWIWYG-Umgebung (What you want is what you get), die den Anwender in die Lage versetzt, auch komplexe Analyse-, Prädiktions- und Simulationsmodelle einfach und schnell auf grafischen Wege zu erstellen, zu pflegen und auszuführen. SimKit "errät" sozusagen die Absichten des Benutzers und bietet ihm die einfache grafische Spezifikation einer angemessenen Lösungsfindung an, ohne eine Zeile programmieren zu müssen. Die entsprechende Programmierung erfolgt automatisch "under the hood", ohne dass der Benutzer mit komplizierten mathematischen oder technischen Aspekten oder Konstrukten konfrontiert wird.
In SimKit werden Lösungen und Verfahren nämlich nicht programmiert, sondern grafisch modelliert. Prädiktionsmodelle, Monte-Carlo-Simulationen und Datenanalysen für unterschiedlichste Zwecke können schnell und direkt von der Fachabteilung - also ohne Unterstützung durch IT-Experten - erstellt und ausgeführt werden. Denn dafür ist SimKit konzipiert. Dabei unterstützt SimKit auch komplexe, hierarchisch gestaffelte Modelle.
Funktionalität
Simkit enthält eine Vielzahl von vorgefertigten Lösungsbausteinen, Verfahren und Strategien für unterschiedliche Fragestellungen, die nur noch konfiguriert und parametrisiert werden müssen, etwa für
- Korrelationsanalysen,
- Clusteranalysen,
- Faktoranalysen,
- Regressionen,
- Zeitreihen,
- Prognosen,
- Simulationen,
- Lernverfahren
- u.a.
Dabei ist es unerheblich, ob es sich um eine wichtige Maschine einer Produktionslinie oder um ein Kreditportfolio handelt. Und SimKit wird ständig weiterentwickelt, d.h. das Spektrum der Aufgabenstellungen wird stetig erweitert.
Technologie
SimKit besitzt eine moderne grafische GUI auf der Grundlage des Eclipse-Frameworks. Die Rechenkerne basieren auf eingebetteten Mathematik- und Statistik-Paketen wie "R" und/oder auf Python unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow, Pandas, SciKit-Learn u.a.. Alle erzeugten Grafiken sind in verschiedenen Formaten exportierbar.
Durch den modularen Aufbau (Plugin-Konzept) können unterschiedliche Umgebungen (Perspektiven) konfiguriert werden. Dadurch kann SimKit den jeweiligen Arbeitsanforderungen der Benutzer angepasst werden.
Kundenspezifische Lösungen
Natürlich bietet Semantis seinen Kunden auch die Erstellung kundenspezischer Lösungen an, um Lösungskomponenten und Module passgenau in dessen Anwendungen und Infrastruktur einbetten zu können. Wir setzen dabei auf leistungsfähige Technologien wie
- R und RStudio
- Python und
- Frameworks wie TensorFlow, Pandas, SciKit-learn u.a.
Sprechen Sie uns einfach an.