InterSystems IRIS^® 内置强大的大数据分析能力，能够直接在应用程序中运行各种分析，还可以结合您最青睐的最佳类型的分析工具。

InterSystems IntegratedML®是InterSystems IRIS的一个嵌入式功能，使应用程序开发人员无需高级数据科学技能就可以轻松地创建和训练机器学习模型，这使得那些尚未配备数据科学家的企业可以开发、部署机器学习模型。 它还实现了数据整理、特征工程、模型构建和调优等大量繁琐工作的自动化，使熟练数据科学家组成的团队具备更高的企业组织效率，使数据科学家变得更加高效，能够专注于更高价值的任务。

与InterSystems IRIS的深度集成，使应用程序能够在数据上无缝地动态执行这些ML模型，以响应实时事件和事务，而无需提取或移动任何模型或数据。

InterSystems IRIS包括强大的交互式商业智能功能，可用于大数据探索和报告。 这些高性能仪表盘可以被嵌入到实时应用程序中，为用户提供行为节点的深度洞察。

我们的嵌入式自适应分析功能（Adaptive Analytics）为用户提供了卓越的易用性和自助分析能力，以一致的格式可视化、分析和询问来自多个源的实时数据。 Adaptive Analytics自适应分析功能使用户能够获得他们需要的信息，以便做出及时和准确的业务决策，而不必考虑数据的来源、格式、速度或新旧，亦无需成为数据设计或数据管理方面的专家。

我们内置的自然语言处理（NLP）和文本探索功能使您能够从非结构化数据中获得洞察，并利用它来丰富您的应用程序。 自然语言处理（NLP）对于需要从文本中创建的新特征也很重要，这些特征可用于创建和训练机器学习模型。 我们的文本探索技术（也是开源的）是不同的，因为它使用了一种“自下而上”的方法，探索文本本身的概念和关系。 这样一来就不存在预先定义字典或本体的繁琐、受限的过程。

InterSystems IRIS是一个开放的平台，这意味着您可以使用您喜爱的第三方工具和技术实现数据探索、商业智能（BI）、自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）和机器学习（ML）。 将第三方分析工具直接嵌入InterSystems IRIS应用程序的能力，令用户可以自由选择使用其他最佳技术，以获得有价值的见解，并执行智能编程操作，以响应实时事件。

InterSystems IRIS可以连接并利用各种第三方分析工具和分析标准，包括：

Apache Spark
Apache Spark是一个开源、高性能的集群计算框架，用于数据处理和分析任务，包括预测分析和机器学习。 InterSystems IRIS内置了Apache Spark连接器，使您能够在使用Apache Spark时直接利用InterSystems IRIS数据平台的性能和横向扩展能力（horizontal scalability）。

PMML
预测模型标记语言（PMML）是许多流行的机器学习和分析工具用于描述预测模型的标准。 InterSystems IRIS根据PMML模型定义自动生成优化的本地代码，直接在InterSystems IRIS数据平台内执行用外部工具创建的预测和机器学习模型，以获得最高性能。

UIMA
Unstructured Information Management Architecture（UIMA）是一个自然语言处理（NLP）应用的框架。 InterSystems IRIS文本探索技术与UIMA兼容，因此可以将任何兼容UIMA的NLP工具用作数据工作流的一部分。

自助商业智能（BI）工具
除了其本地的嵌入式BI功能，InterSystems IRIS还支持第三方自助BI工具，包括Tableau和Microsoft Power BI，使用户可以通过InterSystems IRIS应用程序利用其现有的BI工具。

InterSystems IRIS支持各种各样的第三方分析技术，使用户能够继续使用他们选择的工具和技术。