Advanced Analytics
Vad kommer att hända imorgon? Hur kommer kunden eller leverantören bete sig? Varför verkar vår försäljningsstrategi ineffektiv och hur kan vi ändra på detta? Dessa är frågor som ofta ställs när verksamhetens data analyseras. Vi tittar på historik och samband för att försöka förstå saker som vilka artiklar är lönsamma eller vilka maskiner som ofta går sönder. Vi använder oss av modellering av trender, sammanställning och avancerad analys av data och insiktsfull visualisering, vilket vi kallar för Advanced Analytics.
Detta omfattar:
-
Analytics – snabba svar angående vilka insikter som kan finnas i datan.
-
Machine Learning som del av Artificial Intelligence – modellera samband och förväntade trender i data
-
Statistics – dra pålitliga slutsatser
Med Advanced Analytics väljer vi rätt metod för att leta efter mönster och påvisa insikter som användaren själv inte enkelt kan se i data.
Vanliga tekniker
Det finns många användningsområden för advanced analytics. Här är några exempel.
EXEMPEL PÅ ARTIFICIAL INTELLIGENCE
-
Sjukvård Analysera patientdata som symptom, röntengbilder och annat för att ge en diagnos
-
Finans Hitta bedrägerier genom att analysera uttag/köp
-
Tillverkning Upptäck kvalitetsavvikelser på tillverkat material & Optimering av lagernivåer
-
Varu-/E-handel Kundomsättning
Rekommendationssystem
Returanalyser

-
Logistik Behovsberäkning och ruttoptimering
-
Nätverk Upptäck intrång av obehöriga parter
-
Kundkontakt Chat-bottar, prioriteringssystem, ärendeanalys
-
HR-analys Personalomsättning och sjukdom
-
Lager Bemanningsplanering
ABC-klassning
Felplock
Resursplanering