Alates suurandmetest kuni nutikate andmeteni: andmete intelligentsus kui logistika ja turunduse vajadus

Andmetest otsusteni ühe nupuvajutusega: kuidas nutikad andmed viivad eduni

Sooletunde ja Effipi otsused lõppevad vähemalt logistika ja turunduse dünaamilistes maailmades. Andmete plahvatusohtliku suurenemise silmas pidades on kindlaks määratud paradigma nihe andmete suunatud otsuste tegemise suunas. Kuid otsustavam kui suur kogus on nende andmete arukas kasutamine: nutikad andmed. See, mida kunagi peeti tuleviku orienteeritud visiooniks, on tänapäeval paratamatu kohustus, mis eksisteerivad ja tahavad konkurentsil kasvada. Võimalus filtreerida, analüüsida asjakohaseid andmeid teabe tulvast ja teha õiged järeldused on muutunud otsustavaks eduteguriks.

Sobib selleks:

• Kuidas andmed -otsuste tegemine logistika ja turundus revolutsiooniliselt: rohkem tõhusust, paremat kliendilehet ja uusi võimalusi

Analüüs ühe nupuvajutusega tänu nutikatele andmetele intuitsiooni asemel: miks on logistika ja turunduse andmetel põhinevad protsessid ületamatud

Nupu surumise ja palja soolestiku tunde analüüsi võrdlus illustreerib tohutut jõudu, mis on andmepõhistes protsessides. Kuigi intuitsioon põhineb kogemustel ja subjektiivsetel muljetel - väärtuslik, kuid sageli puudulik ja vigadele kalduv -, annab nutikate andmete analüüs objektiivseid, mõõdetavaid fakte. Big Data esindab töötlemata andmebaasi, kuid kõigepealt võimaldab intelligentne filtreerimine ja analüüs - nutikate andmete suunas - tuvastada keerukad suhted, tuvastada suundumused varakult ja luua hästi põhjendatud prognoosid. See täpsus on tänapäeva kiire ärimaailmas hädavajalik.

Alates suurandmetest kuni nutika andmestrateegiani: kuidas ettevõtted kujundavad oma tulevikku andmepõhiste otsuste kaudu

Ettevõtted, kes tunnistavad andmete väärtust ja kasutavad IT -d strateegiliselt, saavad olulise konkurentsieelise. See ei tähenda enam ainult suurte andmete kogumist, vaid nutikate andmete genereerimist sellest rikkalikust andmetest ja selle muutmist tegevusteks. See strateegia arvnäitajate ümberkujundamine võimaldab teha usaldusväärseid otsuseid kõigis valdkondades, alates tarneahela optimeerimisest kuni sihitud turunduskampaaniate väljatöötamiseni. Andmepõhine tegevus ei ole seetõttu isoleeritud protsess, vaid tulevase orienteeritud ettevõtte juhtimise lahutamatu osa, mis põhineb nutikatel andmetel.

Suured andmed edasiviiv jõud, nutikad andmed navigaatorina: logistika ja turunduse mõõdetavate protsesside kasvav tähtsus

Nii logistika kui ka turunduse alal on viimastel aastatel kiiresti kasvanud andmete ja mõõdetavate protsesside olulisus. Big Data pakub potentsiaali, samas kui Smart Data pakub konkreetseid instrumente optimeerimiseks ja innovatsiooni jaoks. Logistikas võimaldavad nutikad andmeanalüüsid saledamaid protsesse, väiksemaid kulusid ja suuremat klientide rahulolu. Turunduses aitavad need klientide vajadusi paremini mõista, kampaaniaid tõhusamaks muuta ja investeeringutasuvust maksimeerida. Arusaamine, et mõlemad valdkonnad saavad kasu andmete kesksest lähenemisviisist, mis tugineb nutikatele andmetele, viib suureneva lähenemisviisi ja tõestatud tavade vahetamiseni.

Andmed -otsuste tegemine üksikasjalikult: alates tooraine suurandmetest kuni täpsustatud teadmiste nutikate andmeteni

Andmetega seotud otsuste tegemine on midagi enamat kui lihtsalt analüüsiriistade kasutamine. See on mõtteviis, mis läbib ettevõtte kõiki tasandeid. See ei põhine eeldustel, vaid hästi põhjendatud tõenditel, mis saadakse suurandmete analüüsimisel nutikate andmetena.

Logistika: Täpsus ja tõhusus nutikate andmete intelligentsuse kaudu

Logistikas on suurte andmete analüüs hindamatu. Algsed andurite, transpordi- ja süsteemide suured andmed on aluseks, kuid ainult nutikate andmete analüüs võimaldab keerukamat tarneahelaid täpsemat kavandamist ja kontrolli. Big Data Analytics, mis on rafineeritud Smart Data Innights, saab ettevõtteid varases staadiumis ära tunda enne, kui neil on negatiivne mõju tööjärjestusele. Salvestusvarusid saab vastavalt vajadusele optimeerida, mis väldib tarbetuid ladustamiskulusid ja tagab samal ajal kohaletoimetamisvõimsuse. Transpordi marsruute saab tõhusamaks muuta reaalajas andmete ja ajaloolise teabe põhjal, mis põhjustab kulude kokkuhoidu ja tarneaegade vähenemist. Võimalus simuleerida kohaletoimetamisprotsesse ja mängida erinevate stsenaariumide kaudu võimaldab logistikahalduritel hinnata võimalike otsuste mõju eelnevalt ja minimeerida seega valede otsuste riski - kõik põhinevad suurandmete analüüsimisel nutikate andmetega.

Turundus: mõistke ja inspireerige kliente nutikate andmete toetatud teadmiste kaudu

Andmeanalüüsid mängivad turunduses ka üha olulisemat rolli. Kliendiandmete suur kogus (suurandmed) muutub aruka analüüsi kaudu nutikateks andmeteks, mis aitab ettevõtetel paremini mõista oma kliente - nende vajadused, eelistused ja käitumisharjumused. Analüüsides erinevatest allikatest pärit kliendiandmeid, näiteks CRM -süsteeme, veebianalüüse ja sotsiaalmeedia tegevusi, saavad turunduseksperdid luua üksikasjalikke kliendiprofiile ja isikupärastada oma kampaaniaid. See viib asjakohasemate sõnumiteni, kõrgema kliendi lähenemisviisi ja lõppkokkuvõttes konversiooninõukogu suurenemiseni. Nutikad andmepõhised teadmised võimaldavad ka turundusmeetmete tõhusust täpselt mõõta ja eelarvet optimaalselt levitada. A/B testid ja mitme muutujaga analüüsid aitavad tuvastada kõige tõhusamaid reklaamimaterjale ja kommunikatsioonistrateegiaid.

Sobib selleks:

• Strateegia kood: kõigepealt mõistke ja teage klientide vajadusi enne, kui nad oma tooteid ja teenuseid pakuvad

Andmepõhiste otsuste tegemise tavalised eelised logistikas ja turundus: suurandmetest nutikate andmete reaktsioonideni

Reaalsed ajalised analüüsid kiirete reaktsioonide jaoks

Nii logistikas kui ka turunduses võimaldavad reaalsed analüüsid kohe reageerida praegustele sündmustele. Suurte andmevoogude muutuvad nutikad andmesignaalid, mis võimaldavad viivitamatut toimingut. Näiteks logistikas saab sõidukite ja andurite praeguseid asukohaandmeid kasutada tarneteede dünaamiliseks optimeerimiseks ja viivituste vältimiseks. Turunduses võimaldavad reaalajas andmed veebisaidil või rakenduses kasutajakäitumise kaudu mängida isikupärastatud pakkumisi õigel hetkel ja suurendada konversioonimäära.

Prognoosimudelid tulevikku mõeldud planeerimiseks

Prognoosimudelite abil saavad ettevõtted paremini ette näha tuleviku arenguid mõlemas valdkonnas. Big Data pakub ajaloolisi andmeid, nutikate andmete väljavõtteid aga täpsete prognooside jaoks üliolulised mustrid ja suundumused. Logistikas aitate nõudeprognoosimisel ja varude optimeerimisel kitsaskohtade või liigsete varude vältimiseks. Turunduses võimaldavad need ennustada klientide suundumusi ja kampaaniate kohandamist eelnevalt konkurentsieeliste tagamiseks.

Rutiinsete ülesannete automatiseerimine

Rutiinsete ülesannete automatiseerimine on andmete loomise veel üks oluline eelis. Töövooge ja protsesse saab nutikate andmete põhjal automatiseerida. Näiteks logistikas saab transpordi tellimusi automaatselt optimeerida, kasutades andmeid saadavuse ja kulude kohta. Turunduse korral saab e-posti kampaaniaid või sotsiaalmeedia postitusi kasutada automaatselt, kasutades kasutajasegmente ja interaktsioonimustreid, mis avab väärtusliku aja strateegiliste ülesannete jaoks.

Protsessi optimeerimine võtmefiguuride kaudu: mõõdetavad edusammud logistika ja turunduse osas tänu nutikatele andmetele

Võtmetulemuste indikaatori (KPI) määratlus ja jälgimine on andmete -diven -protsessi optimeerimise lahutamatu osa. KPI-d on jõudluse indikaator ja võimaldavad sellel edusamme mõõta ja tuvastada suurandmete analüüsimisel parenduspõhise potentsiaali, et määratleda asjakohased nutikad andmed KPI-d.

Sobib selleks:

• Optimeerimine 4.0: Viga -Free tänu AI -le? AI-ga AI-d ilma vigadeta AI protsessi optimeerimise kaudu
• Automatiseeritud kõrge ladu tulevik ja arendamine - kümme teavet ja näpunäiteid protsesside optimeerimiseks ladudes

Logistika: KPI -d kui tõhusate protsesside kompass - nutikate andmete abil kontrollitud

Logistikaettevõtted kasutavad oma protsesside pidevaks parandamiseks mitmesuguseid KPI -sid. Juhenduse täpsus, mis mõõdab programmide protsenti täielikult ja täielikult, on teenuse kvaliteedi oluline näitaja. Õigeaegne saatmismäär näitab, kui usaldusväärseid saatmiskohtumisi jälgitakse. Lao ümbrik mõõdab, kui kiiresti varud müüakse ja asendatakse, ning see on oluline tegur kapitali sidumiseks. Muud asjakohased KPI -d on transpordikulud ühiku kohta, tellimuste läbilaskeaeg ja vigade tasuta tarnete arv. Nende põhiandmete põhjal saadud ja nutikate andmete filtreeritud peamiste arvnäitajate pideva jälgimise ja analüüsi abil saavad logistikaettevõtted avastada ebatõhususe, kõrvaldada kitsaskohad ja optimeerida oma protsesse.

Turundus: KPIS kui kampaania edu peegel - analüüsiti nutikate andmetega

KPI -d on olulised ka turunduse jaoks meetmete tõhususe mõõtmiseks ja optimeerimiseks. Konversioonimäärad näitavad, kui paljud kasutajad teostavad soovitud toimingut, näiteks täidavad ostu või täidavad vormi. Kliendi eluaegne väärtus (CLTV) ennustab koguväärtust, mille klient genereerib oma suhete ajal ettevõttega. Reklaamikulude tootlus (ROAS) mõõdab reklaamikulutuste kasumlikkust. Muud olulised turundus KPI-d on klikkimismäär (CTR), sotsiaalmeedias kaasamise määr ja omandamise kulud (CPA). Analüüsides neid võtmeisikuid, mis kaevandavad suurandmete arvukuse kohta asjakohaseid nutikaid andmeid, saavad turunduseksperdid hinnata oma kampaaniate toimivust, kasutada eelarveid tõhusamalt ja kohandada oma strateegiaid pidevalt maksimaalse tulemuse saavutamiseks.

Läbipaistvus nutikate andmete kaudu

Läbipaistvus protsessi jõudluse kohta

KPI -d loovad läbipaistvuse protsesside toimimise kohta mõlemas valdkonnas. Need võimaldavad hetkeseisu objektiivselt hinnata ja aja jooksul edusamme jätkata. See läbipaistvus on ülioluline, et teha hästi põhjendatud otsuseid ja tuvastada nutikate andmete KPI-de selge kujutamise potentsiaal parenduspõhiseks.

Paranduspotentsiaali tuvastamine

KPI -de analüüsimisega saavad ettevõtted oma protsessides paljastada nõrkusi ja ebatõhusust. Sihtväärtuste või suundumuste kõrvalekalded võivad osutada probleemidele, mida tuleb lähemalt uurida ja parandada - nutikad andmed muudavad need kõrvalekalded nähtavaks ja arusaadavaks.

Andmetepõhine otsuste tegemise alused

KPI -d pakuvad protsessi optimeerimiseks kindlat andmebaasi. Eelduste või subjektiivsete hinnangute põhjal saavad ettevõtted teha mõõdetavate faktide põhjal hästi tehtud otsuseid - SMART DATA pakub neid fakte kokkusurutud ja arusaadaval kujul.

Tehnoloogiate integreerimine: digitaalne ümberkujundamine logistikas ja turunduses - võimaldab suurandmeid ja nutikaid andmeid

Tehnoloogiate integreerimine on veel üks oluline tegur logistika ja turundusprotsesside andmepõhise optimeerimise jaoks. Kaasaegsed tehnoloogiad võimaldavad suurandmeid reaalajas salvestada, seda otsuste jaoks nutikate andmetena analüüsida ja kasutada.

Logistika: IoT -st tehisintellektini - ajendatud suurandmetest, mida kontrollivad nutikad andmed

Logistikas kasutatakse üha enam selliseid tehnoloogiaid nagu asjade Internet (IoT) protsesside automatiseerimiseks ja optimeerimiseks. Kaupade, sõidukite ja laagrites olevad andurid edastavad asukoha, seisundi ja ümbritseva parameetrite kaudu pidevalt suurandmeid. Tehisintellekti (AI) kasutatakse keerukate mustrite tuvastamiseks suures koguses andmetes, nõudluse prognooside loomiseks ja transpordi marsruutide optimeerimiseks - genereerides suurandmetest asjakohaseid nutikaid andmeid. Automaatikatehnoloogiad nagu robootika ja juhita transpordisüsteemid aitavad suurendada tõhusust ja täpsust.

Sobib selleks:

• Värske logistika: Interneti -andurite ja blockchain -tehnoloogia koostöö värske ahela logistika parandamiseks

Turundus: isikupärastamine ja suhtlemine tehnoloogia kaudu - suured andmed, individuaalsed nutikad andmed

Sarnaseid tehnoloogiaid kasutatakse ka turunduses kliendireisi analüüsimiseks ja kampaaniate kohandamiseks reaalajas. CRM -süsteemid koguvad ja haldavad suurandmeid klientide kaudu, keda kasutatakse isikupärastatud turundusmeetmete jaoks. Turunduse automatiseerimise platvormid võimaldavad turundusprotsesside automatiseerimist nagu e -posti turundus ja sotsiaalmeediahaldus. AI-põhiseid tööriistu kasutatakse kliendi käitumise analüüsimiseks, isikupärastatud toote soovituste andmiseks ja klienditeeninduse jaoks vestlusprogrammide kasutamiseks, mis põhineb suurandmete aruka kasutamise põhjal nutikate andmete jaoks.

Tehnoloogia integreerimise tavalised eelised: võrgustike loomine ja ettenägelikkus tänu suurtele andmetele ja nutikatele andmetele

Süsteemide ja andmeallikate võrgustike loomine

Tehnoloogiate integreerimine võimaldab erinevate süsteemide ja andmeallikate võrgustike loomist, mis loob protsessidest põhjalikuma pildi. See on tervikliku analüüsi ja optimeerimise jaoks ülioluline - võimaldab suurandmete ühendamisega erinevaid allikaid.

Ennustav analüüs tulevikku suunatud tegevuse jaoks

Kaasaegsed tehnoloogiad võimaldavad ennustavat analüütikat kasutada tulevaste sündmuste ennustamiseks ja ennetavalt toimida. Big Data on nende ennustuste aluseks, samas kui Smart Data pakub sisulisi teadmisi. Näiteks logistikas saab sünnituse kitsaskohti ennustada ja vältida. Turunduses saab klientide suundumusi varakult tunnustada ja kasutada kampaania kavandamisel.

Keerukate protsesside automatiseerimine

Keerukate protsesside automatiseerimine selliste tehnoloogiate nagu AI ja robootika kaudu suurendab tõhusust, kulude vähendamist ja inimlike vigade vähenemist - tuginedes nutikatest andmetest genereeritud täpsetele juhistele.

Kliendile orienteerumine ja isikupärastamine: keskenduge klientidele - tänu nutikate andmete teadmistele

Andmete järjepidev kasutamine võimaldab nii logistika- kui ka turundusettevõtteid oma kliente paremini mõista ja kohandada oma pakkumisi individuaalsete vajaduste järgi- hankides oma klientide kaudu suurandmetelt asjakohaseid nutikaid andmeid.

Logistika: kohandatud tarnevõimalused rahulolevate klientide jaoks, mis on võimalik nutikate andmete analüüsi abil

Logistikas viib kliendiandmete analüüs paremini tarneaegade ja individuaalsete vajaduste võimaluste koordineerimiseni. Näiteks saavad kliendid valida erinevate tarnekuupäevade ja asukohtade vahel. Reaalajas jälgimine võimaldab teil igal ajal oma saadetise olekut järgida. Ennetav kommunikatsioon teavitab teid kohaletoimetamise edusammudest - kõike, mis põhineb nutikate andmete saadud teadmistel klientide eelistuste kohta.

Turundus: asjakohased pakkumised ja individuaalsed aadressid nutikate andmepõhiste sihtimiseni

Turundus kasutab kliendiandmeid isikupärastatud toote soovituste ja kohandatud pakkumiste loomiseks. Analüüsides ostukäitumist ja huve, saab klientidele pöörduda asjakohaste sõnumite ja pakkumistega, mis suurendab ostmise tõenäosust ja tugevdab klientide lojaalsust - nutikad andmed võimaldavad selle sihipärase lähenemisviisi võimalikuks.

Kliendile orienteerumise ja isikupärastamise ühised eesmärgid: klientide rahulolu suurendamine nutikate andmete jälituste kaudu

Kliendirahulolu parandamine

Kasutades individuaalseid vajadusi ja osutades isikupärastatud teenuseid, saavad ettevõtted märkimisväärselt suurendada kliendirahulolu - nutikad andmed on nende isikupärastatud teenuste aluseks.

Klientide lojaalsuse suurendamine

Rahulolevad kliendid on püsikliendid. Isikupärastatud pakkumised ja suurepärane klienditeenindus aitavad suurendada klientide lojaalsust ja luua pikaajalisi suhteid - nutikad andmed aitavad määratleda õigeid pakkumisi ja suurepärast teenust.

Kliendi eluaegse väärtuse suurenemine

Klientide tugevama lojaalsuse ja korduvate ostude tõttu suureneb kliendi eluaegne väärtus, millel on positiivne mõju ettevõtte edule - SMART DATSEERIMINE TULETAVAD tegurid, mis põhjustavad klientide suurenenud lojaalsust ja seega kõrgemat CLTV -d.

Tulevik kuulub ettevõtetele, kes muudavad suurandmed nutikateks andmeteks

Nii logistika kui ka turundus võivad suurendada nende tõhusust ja saavutada andmete järjepideva kasutamise ja mõõdetavate protsesside kasutamise kaudu konkurentsieeliseid. Võti seisneb andmeallikate intelligentses ühendamises, täiustatud analüüsiriistade kasutamises ja võtmefiguuride põhjal pideva optimeerimise kasutamises. Suurte andmete koguse muutmine on ülioluline -asjatundlikeks andmeteks. Ettevõtted, kes neid lähenemisviise mõlemas valdkonnas rakendavad ja õpivad, on digitaalse ümberkujundamise väljakutsete jaoks hästi varustatud. Tulevik kuulub ettevõtetele, kes mitte ainult ei koguta andmeid, vaid ka aru saavad ja ennekõike kasutavad seda nutikate andmete kujul, et teha paremaid otsuseid, optimeerida oma protsesse ja inspireerida oma kliente. Andmete ja otsuste tegemise protsess ei ole seetõttu mitte ainult trend, vaid ka digitaalajastu eduka ettevõtte strateegia põhiosa, milles nutikad andmed on otsustav konkurentsieelis.

Konkreetsed andmetüübid tarneahelate-raw materjali optimeerimiseks nutikate andmete jaoks

Konkreetsetel andmetüüpidel on tarneahelate üksikasjaliku optimeerimise jaoks ülioluline tähtsus, kuna need annavad ülevaate tööprotsessi erinevatest aspektidest ja on hästi põhjendatud otsuste aluseks. Need andmed esindavad suurandmete sihtasutust, millest analüüsi abil saadakse väärtuslikud nutikad andmed.

Inventuuriandmed

Varude tõhusa kavandamise tagamiseks on oluline täpne teave varude koguste kohta. Lao käitlemise sagedus annab teavet selle kohta, kui kiiresti varusid müüakse ja aitab vältida liigseid varusid või kitsaskohti. Varude täpsus tagab, et füüsilised aktsiad vastavad raamatuvarudele, mis on usaldusväärse planeerimiseks hädavajalik. Varude ja müügi suhe (ISR) seab varude müügi suhtes ja aitab salvestuskulusid optimeerida. Nende varude andmete analüüs pakub nutikaid andmete teavet ladustamise optimeerimiseks.

Tarnija andmed

Tarnija tulemuslikkuse analüüs täpsuse ja kvaliteedi osas on usaldusväärsete partnerite valimisel ülioluline. Tarnijate tellimuste järgimine annab teavet tarnijate usaldusväärsuse kohta. Tarnijate riskide hindamine aitab varases staadiumis tuvastada ja minimeerida hankeahelas potentsiaalseid häireid. Tarnija andmete nutikad andmed võimaldavad tarnijate hästi põhjendatud valikut ja haldamist.

Transpordiandmed

Klientide rahulolu tagamiseks on oluline täpne teave tarneaegade kohta. Punktuaalne saatmismäär mõõdab transpordiprotsesside usaldusväärsust. Transpordikulude analüüs võimaldab tuvastada säästupotentsiaali. Marsruudi optimeerimine aitab vähendada transpordiaegu ja kulusid. Transpordiandmete analüüs genereerib marsruutide ja kulude optimeerimiseks nutikaid andmeid.

Nõudluse andmed

Praegused müüginumbrid on nõudluse täpsete prognooside alus. Hooajaliste kõikumiste kaalumine võimaldab tootmiskoguseid täpsemalt kavandada. Kliendi käitumise analüüs aitab paremini ennustada nõudluse arengut. Nõudluse andmed nõudluse andmete põhjal on tootmise kavandamise ja nõudluse katvuse jaoks üliolulised.

Töötlemisandmed

Läbilaskeaegade mõõtmine erinevates tootmisetappides aitab tuvastada kitsaskohti. Tootmisvõimaluste analüüs võimaldab ressursside optimaalset kasutamist. Kasutustasemete jälgimine aitab kaasa tõhususe suurenemisele. Kvaliteedi näitajad on kõrgete toodete standardite tagamiseks üliolulised. Protsessiandmete nutikad andmed näitavad ebatõhusust ja võimaldab protsessi optimeerimist.

Kliendiandmed

Kliendi tellimuse käitusaja analüüs võimaldab tellimisprotsessi optimeerida. Kliendirahulolu mõõtmine on teenuse kvaliteedi hindamiseks ülioluline. Täiusliku tellimuse määr näitab, mitu tellimust käsitletakse ilma vigadeta. Täitemäär mõõdab võimalust klientide tellimustele täielikult vastata. Kliendiandmete nutikad andmed võimaldavad paremat kliendikogemust ja optimeeritud tellimisprotsesse.

Nende mitmekesiste andmetüüpide integreerimine ja analüüs võimaldab ettevõtetel vaadata oma tarneahelaid terviklikult, paljastada ebatõhususi ja teha andmete toetatud otsuseid, mis viivad jätkusuutliku optimeerimiseni -, saades tooraine suurandmetelt väärtuslikke nutikaid andmeid.

Andmete analüüsi meetodid tarneahelate optimeerimiseks - tööriistad nutikate andmete saamiseks

Erinevad andmeanalüüsi meetodid on osutunud eriti tõhusaks tarneahelate optimeerimisel ja pakuvad väärtuslike teadmiste genereerimiseks erinevaid lähenemisviise. Need meetodid on tööriistad nutikate andmete eraldamiseks suurandmete põhjal.

Ennustav analüüs: see meetod kasutab tulevaste sündmuste ja suundumuste ennustamiseks ajaloolisi andmeid ja statistilisi algoritme. Tarneahelas võimaldab see täpsemaid nõudluse prognoose, kohaletoimetamise kitsaskohtade ennustamist ja varude optimeerimist pakkumise ja nõudluse paremaks koordineerimiseks. Ennustav analüüs genereerib nutikate andmete prognoosid tulevikku suunatud planeerimiseks.

Reaalajas analüüsid

Tarnimise laadimisandmete reaalne jälgimine ja analüüs võimaldab muudatuste kiiret reaktsioone. See võimaldab pidevalt jälgida tarneahela olekut, probleemide ja kitsaskohtade varajast avastamist ning andmepõhiseid otsuseid reaalajas, näiteks transpordi viivituste või ootamatute nõudluse kõikumiste korral. Reaalajas analüüsid pakuvad nutikaid andmealustusi viivitamatuks tegevuseks.

Ettekirjutav analüüs

See täiustatud analüüsimeetod ületab puhta ennustuse ja annab konkreetseid soovitusi tegutsemiseks. See võimaldab protsesside automatiseeritud optimeerimist, optimaalsete marsruutide ja tarneplaanide arvutamist ning soovitusi riski minimeerimiseks tarneahela tõhususe maksimeerimiseks. Precriptive Analytics pakub nutikaid andmete soovitusi optimaalseteks otsusteks.

Big Data Analytics

Erinevatest allikatest saadud suurte, heterogeensete andmete analüüs võimaldab tuvastada peent mustreid ja suundumusi, mida oleks tavapäraste meetoditega raske samastada. See viib tervikliku vaate kogu tarneahelale ja võimaldab tuvastada parenduspotentsiaali, mis jäi eelnevalt varjatuks. Big Data Analytics on protsess, mille eesmärk on tunda asjakohaseid nutikaid andmemustreid töötlemata andmete koguse põhjal.

Masinõpe ja AI

Tehisintellekt ja masinõpe parandavad pidevalt analüüsioskusi. Need võimaldavad automaatseid tuvastamist, iseendaga seotud prognoosimudelite väljatöötamist ja struktureerimata andmete töötlemist, et saada sügavama ülevaate tarneahela protsessidest. Masinaõpe ja AI on kõrgelt arenenud tööriistad nutikate andmete eraldamiseks keerukatest andmekogumitest.

Protsessikaevandamine

See meetod analüüsib sündmuste logisid protsesside mõistmiseks ja optimeerimiseks. See näitab protsessides ebatõhusust, tuvastab automatiseerimispotentsiaali ja võimaldab digitaalsete kaksikute loomisel tarneahelas praktiliselt simuleerida ja optimeerida protsesse. Protsessi kaevandamine pakub nutikaid andmete sisendeid tegelike protsesside protsessidesse.

Nende analüüsimeetodite kombinatsioon võimaldab ettevõtetel oma tarneahelaid põhjalikult optimeerida, riske minimeerida ja tõhusust suurendada. Võti seisneb erinevate andmeallikate integreerimises ja täiustatud analüüsiriistade kasutamises sisukate teadmiste saamiseks ja andmete toetatud otsuste tegemiseks, mis tugevdavad jätkusuutlikult konkurentsivõimet -, muutes suurandmed väärtuslikeks ja asjakohasteks nutikateks andmeteks.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus