Regal Kapitvale pārņem tirgus un darbības datus reāllaikā un sniedz ranžētus, uz modeļiem balstītus ieteikumus. Pirms rīkoties, no jebkuras darbstacijas pārskatiet katras izvades loģiku.
Ilustratīvā secība. Faktiskā caurlaidspēja ir atkarīga no pievienotajiem datu avotiem.
Katra datu kopa iziet trīs posmus, pirms tā sasniedz pārskatu. Cauruļvads ir izveidots tā, lai tas darbotos nepārtraukti un pielāgotos piegādāto datu apjomam, bez manuālas pārkonfigurācijas.
Strukturēti un nestrukturēti dati tiek ievadīti konveijerā no tirgus plūsmām, operētājsistēmām un iekšējiem pārskatiem. Katrs ieraksts tiek pārbaudīts, pirms tas sasniedz modeļa slāni, un nepilnīgie ieraksti tiek atzīmēti, nevis izmesti.
Prognozējošie modeļi novērtē ienākošos datus, salīdzinot ar vēsturiskajiem un aktuālajiem etaloniem. Apstrāde notiek reāllaikā, un tā pati arhitektūra apstrādā vienu portfeli vai vairāku entītiju datu kopu bez atsevišķas versijas.
Ieteikumi tiek atjaunināti, tiklīdz tiek saņemti jauni dati. Izvade tiek piegādāta kā strukturēts pārskats, kas formatēts tā, lai to varētu pārskatīt bez papildu datu tīrīšanas.
Katrā pārskatā ir parādīti izmantotie dati, lietotā ranžēšanas loģika un iegūtais ieteikums. Nekas izvadē netiek parādīts bez datu takas, kas to radīja.
Regal Kapitvale ir konfigurēts atšķirīgi atkarībā no lēmumu cikla. Pamatā esošie uzņemšanas un analīzes slāņi paliek nemainīgi.
Investors, kas pārvalda vairāku aktīvu portfeli, izmanto nepārtrauktu datu iegūšanu, lai dažu minūšu laikā pēc to parādīšanās atzīmētu anomālijas. Pozīciju līmeņa pārskati tiek atjaunināti visas tirdzniecības dienas laikā, tāpēc pārskatīšana nav atkarīga no ieguldītāja fiziskās atrašanās vietas.
Uzņēmuma īpašnieks, novērtējot jaunu tirgu, paļaujas uz ceturkšņa datu kopām, kas aptver pieprasījuma signālus, izmaksu struktūras un konkurences aktivitātes. Modelis atgriež riskam pielāgotu scenāriju pirms kapitāla piesaistīšanas.
Modelis ir veidots tā, lai parādītu neparastus datu punktus, nevis tos vidējotu. Tas ļauj lēmumu pieņēmējam apzināties apstākļus, kas ir ārpus normālā diapazona.
Datu punkti, kas atšķiras no noteiktajiem modeļiem, tiek izolēti un atzīmēti pārskatā, nevis apvienoti kopējā rādītājā.
Katra datu sērija tiek uzraudzīta saskaņā ar konfigurējamu slieksni. Pārkāpumi aktivizē piezīmi nākamajā plānotajā pārskatā.
Pirms analīzes ienākošajos datos tiek pārbaudīts, vai nav trūkstošo lauku. Trūkumi tiek atklāti, nevis aplēsti.
Modeļa darbība tiek salīdzināta ar iepriekšējiem izvades periodiem, lai noteiktu pakāpeniskas izmaiņas vērtēšanas loģikā.
Modeļa precizitāte ir atkarīga no sniegto datu pilnīguma un kvalitātes. Regal Kapitvale dokumentē datu nepilnības tieši katrā pārskatā, nevis aizpilda tos ar pieņēmumiem.
Dati tiek šifrēti pārsūtīšanas un atpūtas laikā. Piekļuve ir ierobežota ar autentificētiem kontiem, un nekādi dati netiek kopīgoti ar trešajām pusēm mārketinga nolūkos.
Regal Kapitvale pieņem strukturētus eksportus, piemēram, CSV un JSON, un savienojas ar parastajām grāmatvedības un tirgus datu API. Pielāgotās integrācijas tiek noteiktas katrā gadījumā atsevišķi.
Ikdienas pārskati tiek ģenerēti automātiski katru dienu noteiktā laikā. Lietotāji, kas strādā dažādās laika joslās, uzņemšanas laikā var iestatīt vēlamo piegādes logu.
Piekļuvi var apturēt vai atcelt jebkurā laikā. Nav nepieciešams ilgtermiņa līgums.
Izvietot analīzi