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负载均衡_美国云服务器_限量秒杀

时间:2021-07-22 13:12 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

Forrester Research三年前开始跟踪预测分析和机器学习解决方案。自从计算机诞生以来,这只是一个突然的喷嚏,但从那时起,情况还是发生了很大的变化。我们看到王子和大卫鲍伊离开...

Forrester Research三年前开始跟踪预测分析和机器学习解决方案。自从计算机诞生以来,这只是一个突然的喷嚏,但从那时起,情况还是发生了很大的变化。我们看到王子和大卫鲍伊离开了舞台。白宫有一个全新的工作人员。更不用说股票市场正在不断地进入和走出前所未有的领域。

软件解决方案能预测这些变化吗?如果他们有正确的数据。虽然Forrester没有使用机器学习来比较不同的市场解决方案,但分析师们在"Forrester浪潮"中追踪到了什么™:预测分析和机器学习解决方案,2017年第1季度"是14个供应商解决方案。SAP BusinessObjects Predictive Analytics在领导者类别中位列前三,与榜单上的每一家公司都有明显的区别。

SAP的独特之处是什么?客户部署的SAP业务应用程序与SAP机器学习解决方案之间令人羡慕的紧密联系。

SAP是世界上最大的企业应用程序供应商。在40多个行业和12多个业务线部署如此之多的情况下,机器学习解决方案所需的核心业务数据驻留在SAP系统中的可能性非常高。这反过来又简化和加快了对业务流程和应用程序的预测和机器学习见解的部署。

预测分析和机器学习与企业应用程序合作

一旦机器学习嵌入到业务应用程序中,业务用户可以通过深入了解帮助他们采取行动来创造积极的业务成果。以下是将机器学习嵌入应用程序时发生的大小变化的例子:

零售商和消费品公司更好地了解细分市场和预测需求。制造商正在提高质量控制水平,减少生产线上的浪费。电信供应商正在通过交叉销售和追加销售客户的活动,减少客户流失,增加收入。警察部门正在确定哪些社区需要更多的巡逻车和工作人员来保护脆弱地区。医院正在将最有效的基于护理的程序标准化,以提高手术效果。

预测分析和机器学习与企业应用程序相结合,推动了成千上万的此类积极业务成果。

客户看到了将机器学习嵌入应用程序的积极成果

每个企业都可以受益从自动化知识工作中,机器学习打开了那扇门。SAP BusinessObjects Predictive Analytics automation允许业务分析师介入通常为高技能数据科学家保留的项目。当自动预测分析和机器学习技术应用于业务数据时,用户可以通过模板和工作流准备数据、创建模型和管理部署,而无需编写代码。企业中的每个部门都可以利用机器学习。

可以将这些模型嵌入数据库或业务流程和应用程序中,以便业务人员能够更好地进行决策。公司正在使业务流程更有利可图或更具竞争力,并发现新的做法业务和新的增长机会。

例如,一家有线电视公司正在识别与客户相关的问题,包括购买倾向、客户流失的可能性和潜在的信用风险。更好地了解客户使客户流失率降低了28%。在另一个例子中,一家银行希望通过对其业务数据应用机器学习来发现隐藏的风险并阻止60%的欺诈交易。

公用事业公司已经转向机器学习来预测资产维护。通过跟踪用水情况,水务部门在派遣技术人员到家庭或企业进行检查时,实现了自动化。他们在导致溢流和浪费的裂缝和裂缝前停留。同样,水处理厂也在跟踪污染测量并自动响应,以改善水质和可用性。

服装品牌正在与客户确定未开发的机会,并在预测销售中运行假设情景。例如,机器学习模型可以识别购买特定鞋子的顾客,如果他们有15美元的折扣券,他们极有可能购买跑步夹克。该品牌可以将优惠券发送给鞋子购买者,推荐一件夹克,并成为鞋子和夹克追加销售活动的一部分。

这是机器学习自动化这些过程的难以置信的力量。

SAP绑定机器学习和商业应用的纽带

其他机器学习解决方案没有现成的连接它们很难与业务应用程序深度集成。SAP在为跨行业和业务线的机器学习提供工具、平台和应用程序方面具有独特的优势。如果没有这种紧密耦合的集成,机器学习解决方案就无法提供改进业务成果所需的见解和行动。

正如Forrester所说,"这使SAP在创建工具方面处于独特的地位,这些工具允许没有数据科学知识的业务用户在应用程序中使用数据科学家创建的模型。SAP的解决方案提供了企业数据科学家期望的数据工具,但它也提供了卓越的自动化工具来训练模型。"

了解更多信息

您可以下载整个报告,"Forrester Wave"™:预测分析和机器学习解决方案,2017年第1季度,"来自sap.com网站.在我们每周的博客系列中阅读更多关于预测分析和机器学习的内容。

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