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Video: Data Preparation in SAP Analytics Cloud 2025
In einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld brauchen Unternehmen immer Wege, um wettbewerbsfähiger zu werden. Predictive Analytics hat als ein solches Tool Eingang in die Organisation gefunden. Durch die Verwendung von Technologie in Form von maschinellen Lernalgorithmen, Statistiken und Data-Mining-Techniken können Unternehmen versteckte Muster und Trends in ihren Daten aufdecken, die Operationen und Strategien unterstützen und wichtige Geschäftsanforderungen erfüllen.
Die Einbettung von Vorhersageanalysen in operative Entscheidungen verbessert die Kapitalrendite, da Unternehmen weniger Zeit mit risikoarmen operativen Entscheidungen mit geringem Risiko verbringen müssen. Mitarbeiter können sich mehr auf risikoreiche Entscheidungen mit hohem Risiko konzentrieren.
Beispielsweise können die meisten Standardversicherungsansprüche automatisch ausgezahlt werden. Wenn das Vorhersagemodell jedoch auf einen ungewöhnlichen Anspruch (einen Ausreißer) stößt oder wenn der Anspruch das gleiche Muster wie ein betrügerischer Anspruch aufweist, kann das System den Anspruch automatisch markieren und an die entsprechende Person senden, um Maßnahmen zu ergreifen.
Durch die Verwendung von Vorhersageanalysen zur Vorhersage eines zukünftigen Ereignisses oder Trends kann das Unternehmen eine Strategie entwickeln, um sich selbst zu positionieren, um diese Erkenntnis zu nutzen. Wenn Ihr Vorhersagemodell Ihnen (zum Beispiel) sagt, dass der Trend in der Mode in Richtung schwarzer Rollkragen geht, können Sie geeignete Maßnahmen ergreifen, um mehr schwarze Rollkragenpullover zu entwerfen oder mehr Accessoires zu entwerfen, die zu dem modischen Artikel passen.
Endlose Möglichkeiten
Organisationen auf der ganzen Welt bemühen sich, sich zu verbessern, zu konkurrieren und schlank zu sein. Sie wollen ihren Planungsprozess agiler gestalten. Sie untersuchen, wie Bestände verwaltet und die Zuweisungen ihrer Personalressourcen optimal optimiert werden können. Sie suchen nach Gelegenheiten, wenn sie in Echtzeit entstehen.
Predictive Analytics kann all diese Ziele besser erreichen. Die Domains, auf die Predictive Analytics angewendet werden kann, sind unbegrenzt; Die Arena ist weit offen und alles ist ein faires Spiel. Lass den Bergbau beginnen. Lass die Analyse beginnen.
Gehen Sie zu Ihrem Analytics-Team und lassen Sie sich die von Ihnen gesammelten oder erworbenen Daten anzeigen, um einen vorteilhaften Nischenmarkt für Ihr Produkt zu finden. innovieren mit Daten. Bitten Sie das Team, Ihnen zu helfen, Vertrauen in Ihre Entscheidungsfindung und Ihr Risikomanagement zu gewinnen.
Albert Einstein hat einmal gesagt: "Wissen, wo man Informationen findet und wie man sie benutzt; das ist das Geheimnis des Erfolges. "Wenn dies das Geheimnis des Erfolgs ist, dann werden Sie mit Predictive Analytics Erfolg haben: Die Informationen sind in Ihren Daten und Data Mining wird sie finden.Der Rest der Gleichung beruht auf Ihrem Geschäftswissen darüber, wie diese Informationen zu interpretieren sind - und sie letztendlich zum Erfolg zu nutzen.
Wert in Daten zu finden ist gleichzusetzen mit Erfolg. Daher können Sie Ihre Predictive Analytics-Gleichung wie folgt umschreiben:
Data Mining + Geschäftswissen = Predictive Analytics => Erfolg
Wie prädiktive Analyse Ihre Organisation befähigt
Predictive Analytics ermöglicht Ihrer Organisation drei Vorteile:
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Vision < Decision
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Precision
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Vision
Predictive Analytics wird Ihnen zeigen, was für andere unsichtbar ist - insbesondere nützliche Muster in Ihren Daten.
Predictive Analytics liefert Ihnen aussagekräftige Tipps, um die Entscheidungen, die Sie in Ihrem Unternehmen treffen werden, um Kunden zu binden, mehr Kunden anzuziehen und Gewinne zu maximieren, zu unterstützen. Predictive Analytics kann viele vergangene Kundendaten durchlaufen, mit anderen Datenelementen verknüpfen und alle Teile in der richtigen Reihenfolge zusammenstellen, um das Puzzle auf verschiedene Arten zu lösen, einschließlich
Kategorisieren Ihrer Kunden und Spekulieren über ihre Bedürfnisse.
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Die Wunschlisten Ihrer Kunden kennen.
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Erraten Sie die nächsten Aktionen Ihrer Kunden.
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Kategorisieren Sie Ihre Kunden als loyal, saisonal oder wandernd.
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Wenn Sie diese Art von Informationen im Voraus kennen, wird Ihre strategische Planung geprägt und die Ressourcenzuteilung optimiert, die Kundenzufriedenheit erhöht und Ihre Gewinne maximiert.
Entscheidung
Ein gut gemachtes Vorhersageanalysemodell liefert analytische Ergebnisse frei von Emotionen und Verzerrungen. Das Modell verwendet mathematische Funktionen, um aus Zahlen und Text, die vergangene Fakten und aktuelle Informationen beschreiben, Vorhersagen abzuleiten. Das Modell bietet Ihnen konsistente und unvoreingenommene Einblicke, um Ihre Entscheidungen zu unterstützen.
Betrachten Sie das Szenario einer typischen Anwendung für eine Kreditkarte: Der Vorgang dauert ein paar Minuten; Die Bank oder Agentur trifft eine schnelle, faktenbasierte Entscheidung darüber, ob sie Kredite gewährt, und ist zuversichtlich in ihrer Entscheidung. Die Geschwindigkeit dieser Transaktion ist dank Predictive Analytics möglich, die die Kreditwürdigkeit des Antragstellers vorhersagten.
Präzision
Stellen Sie sich vor, Sie müssen viele Berichte lesen, Einsichten aus den vergangenen Fakten gewinnen, Excel-Tabellen durchlaufen, Ergebnisse vergleichen oder Informationen aus einer großen Anzahl von Zahlen extrahieren. Für diese zeitraubenden Aufgaben benötigen Sie einen Mitarbeiter. Mit Predictive Analytics können Sie automatisierte Tools verwenden, um die Arbeit für Sie zu erledigen - Sie sparen Zeit und Ressourcen, reduzieren menschliche Fehler und verbessern die Präzision.
Beispielsweise können Sie gezielte Marketingkampagnen fokussieren, indem Sie die Daten über Ihre Kunden, ihre demografischen Merkmale und ihre Einkäufe untersuchen. Wenn Sie genau wissen, welche Kunden Sie vermarkten sollten, können Sie die am wahrscheinlichsten kaufen.
