Vous trouverez ci-dessous des exemples d'avantages présentés par l'adoption de l'analyse de données volumineuses dans divers secteurs:
Les télécommunications
Les fournisseurs de services de télécommunication utilisent l’analyse de données pour analyser et traiter en quelques minutes des milliers de documents, images, manuels, données clients et rapports afin d’aider leur équipe de service client à résoudre les requêtes des clients plus efficacement. Ils peuvent économiser beaucoup de temps et d’argent lorsqu’il s’agit de résoudre les problèmes des clients au cours de l’appel.
Vente au détail
Le service à la clientèle a radicalement changé ces dernières années, les acheteurs s'attendant à ce que les détaillants comprennent exactement ce dont ils ont besoin et à quel moment. Les détaillants utilisent le Big Data Analytics pour répondre aux demandes des clients. Avec un océan de données clients issues de programmes de fidélisation, de sites de commerce électronique, d'habitudes d'achat et de tous les autres, les détaillants utilisent l'analyse prédictive pour prévoir les tendances, les demandes futures et les stratégies commerciales visant à accroître la rentabilité.
Santé
Le secteur de la santé est l’un des secteurs d’analyse les plus utilisés. Les fournisseurs de services de santé utilisent l’analyse de données pour extraire des informations clés à partir des antécédents médicaux non structurés de patients. Les modèles et autres informations saisies à partir des données aident les médecins à identifier les patients atteints de maladies chroniques et autres, à proposer un traitement rapide et à réduire les risques.
Industrie
Les entreprises manufacturières utilisent l'analyse de données pour ajuster la production afin d'éviter les dépassements de stocks et d'équilibrer le rapport offre / demande. Grâce à l’analyse prédictive, les fabricants créent des produits personnalisés pour répondre aux attentes des clients et réduire les dépenses d’inventaire et d’entrepôt.
Finance
Le secteur bancaire et de l’investissement est confronté à de nombreux défis: avertissement de fraude liée aux valeurs mobilières, analyse des ticks, détection de fraude de carte, archivage des traces d’audit, reporting des risques de crédit, visibilité commerciale, etc. Grâce à l’analyse des données, les banques et autres institutions financières surveillent les marchés financiers efficacement. Le commerce analytique est utilisé par de nombreuses banques et instituts financiers de premier plan pour les transactions à haute fréquence.
Il existe de nombreuses autres industries, telles que les communications, l'énergie, la technologie, les administrations publiques, la mode et le divertissement, qui utilisent l'analyse de données pour tirer le meilleur parti de leurs données commerciales et clients.
L'architecture API ouverte de AAS 3.0 fournit un chemin simple et économique pour l'analyse de données basée sur l'IA.