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#News
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Affare di chiarimento con i dati scuri
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L'industria delle tecnologie dell'informazione sta promuovendo i grandi dati per anni. Ma alcune società hanno trovato che i dati hanno avuto bisogno di erano più vicino alla casa… dormiente. E sfruttare quei dati scuri ha potuto valere che milioni.
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Per almeno 10 anni, l'industria delle tecnologie dell'informazione ha promosso il concetto di grandi dati: l'idea che i volumi enormi di dati esterni saranno indispensabili all'affare. Ma alcune società hanno trovato che i dati hanno avuto bisogno di erano più vicino alla casa. Lo sfruttamento gli archivi e dei ceppi che dato-interni scuri che hanno avuto il loro scopo immediato e che sono ora in stoccaggio-ha potuto in valere milioni.
Vedendo nello scuro
Quadis è un affare automobilistico spagnolo di cui la sfida era di migliorare la produttività della sua call center mentre vendeva più prodotti e migliorando il controllo dell'inventario.
I suoi agenti hanno usato una combinazione del software specifico dell'industria di pianificazione delle risorse dell'impresa della società e dei cataloghi digitali forniti dai produttori automobilistici per prendere gli ordini dalle officine riparazioni attraverso la Spagna. Ma poiché i due sistemi non sono stati integrati, gli agenti hanno dovuto identificare le parti nei cataloghi per trovare le azione e poi gli ordini del posto nel sistema del ERP. Dopo che un ordine aveva passato attraverso il sistema, i dati erano a sinistra inutilizzati e efficacemente dormienti.
Per sfruttare questi dati scuri non sfruttati, Quadis ha spiegato il software di Kosmos dallo specialista scuro Datumize di dati, sulla sua rete per leggere, catturare e memorizzare i dati che descrivono l'attività dell'agente in entrambi i cataloghi digitali e nel sistema del ERP. Tira i dati fuori dalle reti interne e dai depositi localmente o nella nuvola.
Il primo risultato era di collegare l'identificazione di visitatore con le annotazioni del ERP, evitanti la necessità per i clienti di introdurrsi e la loro storia recente di affari. Quadis stima questo potrebbe conservare fra 30 e 60 secondi per chiamata, permettendo che gli agenti richiedano a più chiamate ogni giorno e potenzialmente sollevando il reddito da €3.4 milione.
Il sistema anche vagliato con la storia delle parti richieste. Facendo uso di una combinazione di intelligenza artificiale (AI) e di analisi dei dati, il software poteva prevedere i bisogni delle parti del cliente basati su quelli già ordinati. Le informazioni danno ad agenti l'opportunità asu-vendita o alle parti di inter-vendita una volta richiamate da un cruscotto sullo schermo. Inoltre aiutano l'affare a prevedere la domanda futura delle parti, rendente il controllo del materiale più accurato e riducente lo spreco di inventario.