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亚马逊云_马云为什么退出阿里巴巴_测评

时间:2021-07-22 21:11 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

没有两个行业是一样的。同一行业中没有两家公司是相同的。但事实上,每个市场中的每个组织都面临两个相关的问题:1)如何处理每天每秒涌入数据中心的所有信息;2)如何为越来...

亚马逊云_马云为什么退出阿里巴巴_测评

没有两个行业是一样的。同一行业中没有两家公司是相同的。但事实上,每个市场中的每个组织都面临两个相关的问题:1)如何处理每天每秒涌入数据中心的所有信息;2)如何为越来越多希望分析这些数据的用户提供服务。

用户在首席信息官的门外排起长队,要求访问即将到来的海量数据分析。另外,当他们获得访问权限时,他们希望查询的响应时间与谷歌等搜索引擎提供的内容相匹配——这几乎是不可能完成的任务,尤其是当你考虑到大多数数据科学项目需要数周甚至数月的时间时。现在获取信息和答案不仅是一种趋势或期望,也是企业的一项要求。

为什么SKYLARK选择SAP BusinessObjects Predictive Analytics

日本连锁餐厅SKYLARK希望将数十亿的记录转化为更多的客户访问。但它正在寻找一种能够按照业务节奏运作的解决方案——快速迭代一对一的营销策略,在几天内提供见解,而不需要庞大的数据科学家团队。这也是他们选择SAP的原因之一。

"SAP BusinessObjects Predictive Analytics以其快速的分析速度,非常适合像我们这样在短周期内引入度量的公司,"insight strategy group总监Yutaka Sera说它的设计是非常准确的,甚至与标准设置。从数据处理到数据挖掘的操作可以简单地执行,无论负责人的技术水平如何,都能保证分析的准确性和速度。"

现在对于某些市场来说,仅仅是人太慢了。对于这些企业来说,需要的是机器对机器的速度。预测分析正被应用到由计算机执行的金融交易的业务流程中,这是唯一能够像数据移动一样快速工作的东西。

Monext如何从预测中受益

欧洲电子支付服务提供商Monext每周有数百万笔信用卡交易,需要一个更好、更可靠的解决方案有针对性地预测潜在欺诈交易的方法。在SAP BusinessObjects Predictive Analytics的帮助下,Monext能够:

构建针对每个信用卡提供商优化的预测模型减少每种卡的错误警报数量。将这些模型嵌入到交易过程中,确保每一笔交易都能在几毫秒内分析出潜在的欺诈行为。

解决大数据问题只能解决大多数公司一半的分析难题。拥抱一个不断扩大的用户社区也是必不可少的。幸运的是,专门构建的分析体系结构可以应对这一挑战。理论上不仅仅是在白板上。但在这一领域每天都在进行。

思科授权销售部门提高客户洞察和销售转化率

思科希望为其销售组织提供客户洞察,以改善其整体销售战略以及在个别客户中的执行情况。为了帮助提高客户销售转化率,他们希望根据客户的个人资料和购买历史,告诉销售代表哪些Cisco解决方案与特定客户最相关。

通过在SAP HANA上使用SAP BusinessObjects Predictive Analytics,思科能够通过其销售部门的分析团队而不是仅仅依靠思科的数据科学卓越中心来实现这一点。

底线

对于任何想要利用稳定数据流的组织来说,产生更多的见解、更快的速度都是不需要考虑的。你所需要的只是一个工具,利用数据科学专家或具有数据科学思维的分析师,在几天而不是几周内生产出模型。

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