Prediktivna analitika

Šire analize, brži rezultati, fleksibilna implemetacija

U poslovanju, prediktivni modeli koriste uzorke pronađene u povijesnim i transakcijskim podacima kako bi omogućili procjenu rizika ali i prilika, vodeći donošenju ispravnih poslovnih odluka.

Prediktivna Analitika omogućava povezivanje podataka iz različitih izvora i kanala distribucije kao što su baze podataka, podaci na webu, bankomati, tekstualni podaci - bilješke iz call centara i poslovnica. Sofisticiranim tehnikama analize poslovnih podataka pomoću IBM SPSS rješenja lako se mogu izvući pouzdani zaključci o trenutnoj situaciji i budućim događajima koji će pomoći organizaciji da donosi pravilne odluke i poduzima učinkovite akcije.

Kombinirajući modele Prediktivne Analitike s poslovnim znanjima organizacije dobiti ćemo uvid u ključna pitanja kao što su:
  • Kako privući nove profitabilne klijente?
  • Kako povećati profitabilnost klijenata?
  • Kako zadržati postojeće klijente?
  • Kako unaprijediti vođenje operacija,održavanje infrastrukture i opreme?
  • Kako maksimizirati učinkovitost kapitala (zaposlenika, procesa, novca)?
  • Kako otkriti i spriječiti prijevare?

Rješenja za banke

Prediktivna Analitika može pomoći kod:
  • Segmentacije klijenata
  • Akvizicije novih klijenata
  • Zadržavanje postojećih klijenata
  • Optimizacije marketinških kampanja
  • Upravljanja rizicima

Rješenja za osiguranja

Prediktivna Analitika može pomoći kod:
  • Akvizicije novih klijenata
  • Zadržavanja postojećih klijenata
  • Analize i optimiziranja postojećih poslovnih procesa
  • Optimizacije marketinških kampanja ciljanjem nisko-rizičnih klijenata
  • Otkrivanja i sprečavanja prijevara

Rješenja za Telekomunikacije

  • Smanjenja churn-a
  • Efektivnijeg ciljanja ponuda klijentima
  • Identifikacije specifičnih proizvoda i usluga koje treba uključiti u ponudu, kampanju, reklamu
  • Optimizacije korisničkih usluga i djelovanja call centra
  • Određivanja uzoraka koji su zajednički prijevarama kako bi se spriječile neovlaštene aktivnosti

Rješenja za retail

  • Segmentacije klijenata
  • Akvizicije novih klijenata
  • Zadržavanje postojećih klijenata
  • Povećanja operativne efikasnosti – spoznaje kako fokusirati svoje resurse kako bi se poboljšali rezultati bez povećanja troškova
  • Razvoj proizvoda – kreirajte kvalitetne i uspješne proizvode pomoću dubinskog razumijevanja preferencija klijenata, potreba tržišta i drugih ključnih faktora

Rješenja za energetski sektor

  • Market basket analiza
  • Od reaktivnog do proaktivnog načina održavanja strojeva, platformi, vozila – predviđanje budućih kvarova
  • Modeli za obnovljive izvore energije
  • Predviđanje buduće potrošnje energije – optimizacija nabave i distribucije, minimizacija cijena
  • Optimizacija rada call centra

IBM Showcase
Systems_Storage_DS8000_banner_04-25-16

IBM Storage DS8000 Series

The new IBM DS8880 Family is a world class Hybrid Data Systems made for the future of business. This family of business-critical hybrid data systems spans a wide range of price points. The family is powered by the next generation of IBM's proven DS8000 platform and delivers critical application acceleration, uncompromising availability, deep synergy with z Systems, and industry-leading capabilities.

Featured Products

IBM DS8886

IBM DS8886

Helps accelerate mission-critical applications with up to two times1 better performance, backed by 24x7 availability and superior functionality for multi-site replication, and deep z Systems, Power, or distributed systems integration-all provided in a dense yet expandable package

IBM DS8884

IBM DS8884

Enables organizations to overcome storage challenges with advanced, easy-to-use functionality for running critical workloads on mainframes, Power servers or distributed systems, either as a dedicated platform for consolidated systems or for multiple platforms-delivered within an affordable, flexible and space-saving package

http://digitalcontentmarketing.sharedvue.net/sharedvue/iframe?sviresizer=ibm.partnerco.net&svunpublished=true&svpage=hardware_storage_DS8000