Advanced Analytics
Ogni azienda ha tra le mani un tesoro di dati, alcune di esse fanno già qualcosa con questi dati per generare un certo valore. Tuttavia, solo poche sanno come andare più a fondo della superficie e massimizzare il valore ottenuto dagli analytics. Utilizzando tecniche di analisi avanzata (Advanced Analytics), come l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e i modelli di deep learning, possiamo simulare i vostri dati o prevedere il vostro business futuro. Per avere conoscenza del futuro, oggi.
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Cos'è l'Advanced Analytics?
L'Advanced Data Analytics è l'insieme di strumenti e tecniche che aiutano a comprendere non solo la situazione attuale della vostra azienda (Regular Analytics), ma anche lo stato futuro. Oltre ad analizzare il futuro, l'Advanced Analytics consente di approfondire il motivo per cui accadono certe cose e se è previsto che si ripetano. Il Regular Analytics o la Business Intelligence si concentrano sul momento in cui una macchina si è guastata e su quale sia stato il problema e possono tracciare questi KPI nel tempo. L'Advanced Analytics, invece, consente di capire perché la macchina si è guastata (analisi delle cause), se la macchina si guasterà di nuovo (previsioni) e cosa si può fare per evitare che ciò accada in altri scenari (simulazione).
Vantaggi dell'Advanced Analytics
L'Advanced Analytics va oltre i classici tool di Business Intelligence. Consente una gamma più ampia di applicazioni ed una migliore precisione, in più permette:
- Conoscenza profonda dei propri processi, che permette iniziative ed interventi più mirati;
- Previsioni accurate, predire i trend futuri per .
- Anticipare i problemi e le opportunità, migliorare la pianificazione dei trasporti e la gestione delle scorte;
- Simulare e testare soluzioni e scenari, maggiore precisione sugli interventi attuali.
Per cosa è usata l'Advanced Analytics?
L'Advanced Analytics è applicata a una gamma molto ampia di processi e in molti settori diversi, ed è in continuo sviluppo. Tuttavia, ci sono alcuni campi in cui essa viene già applicato molto spesso:
- Rilevazione delle frodi e gestione del rischio;
- Ispezione della qualità;
- Ciclo di vita del marketing e del cliente;
- Manutenzione (guasti e pianificazione);
- Soddisfazione del cliente.
Come si applica l'Advanced Analytics?
Come detto, l'Advanced Analytics è l'intero spettro di strumenti e tecniche che consentono la manipolazione, la simulazione e l'analisi avanzata dei dati. Pertanto, è importante selezionare gli strumenti e le tecniche giusti per la situazione giusta. Un percorso di Advanced Data Analytics inizia sempre con una domanda specifica: come ridurre i costi di trasporto senza perdere il tasso di consegna puntuale e completo, o quali fattori hanno il maggior effetto sulla soddisfazione del cliente. A partire dalla vostra domanda, i nostri esperti possono consigliarvi gli strumenti migliori da utilizzare.
Casi d'Uso
DataLane ha implementato numerosi casi d'uso presso un'ampia gamma di clienti e settori. In questa sezione è possibile trovarne alcuni. Cliccate per conoscere le sfide, le soluzioni e il valore aziendale che siamo stati in grado di creare per i nostri clienti.
