以内部视角来观察10个数据分析的成功案例

原作者: 人工智能 收藏 分享 邀请

以下是首席信息官若何胜利操纵数据阐发和机械进修来完成营业方针的胜利案例。

假如把数据当作是一种新的石油,那么晓得若何将其提炼成可操纵的谍报则是开释其潜力的要害。为此,首席信息官们正在操纵猜测阐发、精心设计的机械进修算法和久经考验的阐发处理计划来寻求晋升营业效力和办事客户的新方式。

首席信息官们认识到,下降本钱或增添支出可以帮忙他们在高管层和董事会眼中熠熠生辉,是以他们在撑持数据迷信的手艺上投进的资金比以往任何时辰都多。

按照市场研讨公司IDC的数据,本年全球年夜数据和贸易阐发软件的支出将跨越1660亿美元,比2017年增加11.7%。此外,可以或许与新兴阐发手艺协作的人才抢夺战也正处于白热化的状况。

一些首席信息官曾经找到了提振高低游增加的方式,他们研讨了比来分享的数据,从中吸收了经验,并为从事近似任务的同业供给了建议。

大数据

石油公司壳牌经由过程阐发数据以猜测机械毛病

很少有行业能比动力行业发生更多的数据了。但多年来,石油巨子壳牌甚至不晓得其活着界各地的各类举措措施中的零件都位于哪里;它不晓得什么时辰需求再进货;直到部件最先呈现毛病,它才晓得什么时辰呈现了保护成绩。因为机械停机天天给公司形成了数百万美元的丧失,于是壳牌决议搜集数据以防止这些成绩。

壳牌杰出数据迷信中间的总司理Daniel Jeavons暗示,壳牌基于多家供给商的软件成立了一个阐发平台,运转猜测模子,以猜测3000多种分歧的石油钻井机的部件何时会呈现毛病。

此中一个名为Databricks的东西经由过程Apache Spark来捕捉流数据。壳牌利用这个东西来更好地打算什么时辰采办机械部件,保留多长时候,以及在哪里寄存库存物品。

该东西托管在微软Azure的云中,帮忙壳牌将库存阐发从跨越48小时削减到不到45分钟,每年削减数百万美元的库存转移和从头分派本钱。

经历总结:防止机械毛病需求良多东西。Jeavons暗示,壳牌的平台包罗了来自Databricks、Alteryx、C3、SAP和其他供给商的软件,一切的这些软件配合帮忙了他的数据迷信家来发生贸易看法。终极,首席信息官必需准确评价这些东西,并在停止年夜额采办之前领会哪些才是有用的。

ARC启用了新的数据治理东西

数据是航空陈述公司( ARC )的性命线,该公司每年结算航空公司之间价值跨越880亿美元的机票买卖,包罗德尔塔航空公司、美国航空公司、英国航空公司、阿拉斯加航空公司以及Expedia等观光社。航空公司付费获取ARC在这些买卖中搜集的数据,以领会更多的关于观光者的目标地、观光时候以及在此进程中每年为跨越22亿次航班付出的用度的信息。

ARC捕捉数据,将其输出阐发引擎,对其停止细化,并为其客户构建定制的陈述。ARC 的CIO Dickie Oliver暗示,该公司正从Teradata的数据仓库迁徙到Snowflake的云软件中,这将帮忙ARC更快地将数据产物推向市场,并供给更年夜的可伸缩性和机能,这得益于其在AWS上的营业。Oliver暗示,Snowflake是为了将计较资本与数据存储分隔而设计的,它使ARC可以或许为客户疾速构建新的定制陈述。Oliver弥补说,多亏了这个项目,ARC将可以或许为思索新数据方式的客户量身定制新的产物。

经历总结:迁徙到一个新的数据平台凡是是令人害怕的,不只仅是由于手艺的改变;变动治理是此中真正的费事地点。Oliver说,让人们 从一最先就专注于改动,并让他们履历改动进程是这个进程中具应战性的部门 ,他弥补说,他正全力培训员工,包罗让他们经由过程认证,并引进参谋,如让Slalom来帮忙我们停止变动治理。

TD银行在数据湖方面的先天

TD银行的数据阐发团队花了几年时候来更新数据根本举措措施,以知足以后和将来的需求,并建立了一个企业hadoop数据湖。

TD银行企业信息初级副总裁Joe DosSantos暗示,我们利用了基于Cloudera的数据湖用来培育对客户的洞察力,包罗从跟踪员工的流掉率,到为客户供给适宜的产物。

TD 银行的一个焦点存眷点包罗让营业阐发师可以或许从数据湖中提取数据,可用且可操纵的才能,而无需数据迷信家来亲身操控。 DosSantos暗示: 我们正在让人们普遍利用这些数据集。 他弥补道,TD Bank还测验考试利用其阐发平台来检测讹诈和其他溺职行动。

经历总结:曩昔几年来,TD Bank一向在从头构思其企业数据平台,挑选数十年来的客户买卖和其他数据。TD银行没有过度依靠Hadoop,而是利用了Talend的软件来提取、转换原始数据并将其加载到可用于可操纵贸易智能的信息中。

DosSantos注释道: Hadoop关于了解若何从A点到B点获取数据方面并不是很好。而Talend有一个元数据治理器和一个中心存储库来跟踪数据湖中的数据挪动和转换。

嘉吉公司正为虾农供给数据阐发

嘉吉公司(Cargill)的植物养分部分开辟了一款名为iQuatic的挪动数据跟踪使用,帮忙养虾人下降产量的灭亡率。

嘉吉植物养分公司的CIO Tiffany说,该使用法式可以或许基于情况身分(如温度、pH值和养分)来猜测虾池中的生物量,并与嘉吉公司的iQuatic主动喂虾零碎协同任务。Snyder在8月的CIO 100钻研会上引见了iQuatic零碎。

只需农人将使用法式中的数据保留到云中,然后拜候及时的操纵仪表盘,便可以或许直不雅显示水池的机能,供给要害的丈量和猜测阐发,帮忙他们更好地治理虾安康并进步产量。以前,农人是用传统的体例 用笔和纸来搜集的这些数据。

经历总结:为了构建这个使用法式,嘉吉公司调派了工程师和企业高管往厄瓜多尔的一个养虾场,领会农人是若何从水池中获取数据的。 我们让农人成为了我们团队的一部门, Snyder说。经由过程在灵敏、two-pizza的团队中疾速任务,为在5个月内胜利停止试点摊平了路途,并终极完成了产物宣布。

让数据阐发在默克公司阐扬感化

全球医疗保健公司默克但愿操纵在ERP和焦点零碎中搜集到的数据来停止出产履行和库存节制,以取得更多的贸易看法。可是,因为它的工程师破费了60%到80%的精神往寻觅、拜候和获取每个项目标数据,以致于很多贸易方针没有获得完成。默克公司的IT制作首席信息官Michelle D alessandro暗示: 我们没有把数据视为一种可行的、有价值的资产。我们但愿成立一种文明,在这种文明中,我们可以尽量在挪动和陈述数据上少花时候,从而将更多的时候花在利用数据来完成有意义的营业功效上。

默克公司建立了MANTIS(制作和阐发智能)零碎,这是一个 ber数据仓库零碎,包罗了内存数据库和开源东西,可以处置在布局化和非布局化零碎中的数据,包罗文本、视频和社交媒体。主要的是,该零碎可以或许答应非手艺营业阐发师在可视化的软件中轻松的检查数据。而数据迷信家可以经由过程庞杂的模仿和建模东西拜候信息。MANTIS零碎曾经使公司全体IT阐发项目总营业量的时候和本钱下降了45%。无形的营业功效包罗均匀提早期削减了30%,均匀库存持有本钱削减了50%。

经历总结:D'Alessandro暗示,她胜利的要害是在亚太地域的一家工场中设立了一个 标杆 阐发项目,默克将在那边取得很年夜的报答。而在那边展现了MANTIS的胜利之后,它就为其他网站建立了楷模。她还学会了若何稳扎稳打。D 'Alessandro说,她在一个晚期的尝试中利用了人工智能和机械进修来阐发默制止造进程的本钱,但她 做得过甚了 。她说: 这并不是由于缺少资助或缺少远见,我们只是无法让它阐扬感化。

胡椒博士团体经由过程机械进修来停止语境相干性研讨

多年来,胡椒博士团体(Dr. Pepper Snapple Group)的发卖员工凡是会拿着一个装满客户数据、发卖记实和促销信息的年夜活页夹,然后最先着手争夺沃尔玛(Wal-Mart)和塔吉特(Target)等客户。现在,发卖职员都装备了ipad,它会通知他们需求拜候哪些商铺,可以或许供给什么,以及其他的要害目标。胡椒博士团体的首席信息官Tom Farrah暗示: 他们是名誉的接单员。此刻,他们正在成为智能发卖职员,手中把握着帮忙实在现方针的信息。

该平台名为MyDPS,装备了机械进修和其他阐发东西,当员工加载使用法式时,这些东西就可以供给保举,并向他们供给逐日的运营记分卡。算法将向员工展现他们将若何履行预期的打算,包罗他们能否按打算完成打算,以及假如没有按打算完成,该若何改正。 假如我想让一小我胜利,我就必需确保他们所拥有得信息是与任务内容相干的, Farrah说。

经历总结:为了测试MyDPS的概念证实,Farra将软件交给了一家分公司的四小我,并让营业总裁往访问他们。他们泄漏,在利用了MyDPS之后,履行发卖自上个月以来曾经进步了50%,这一成果让总裁核准了该项目。 他看到告终果,这就是发卖所需求的,这不只仅是为了项目标贸易资助,也是为了获得预期的成果,这一点很主要。 Farrah说。

柏克德经由过程杰出的年夜数据中间倾覆了本身

柏克德(Bechtel)公司的信息官Carol Zierhoffer说,与修建相干的收入占到了GDP的13%,但在曩昔20年里,该行业的出产率只增加了1%。但专家暗示,经由过程从头放置合同、进步工人技术、改良现场履行以及其他的一些调剂办法,该行业可以将出产率进步50%至60%。于是,建造了胡佛水坝、英吉祥海峡地道和其他古迹工程的柏克德尔公司,最先从埋躲在贸易各个范畴的数据中发掘灵感。

Zierhoffer成立了一个杰出的年夜数据中间,此中有一个包括5 P数据的数据湖,并最先了概念验证。该公司利用了照片辨认手艺来代表客户查抄和标注网站照片,以此节流了200万美元。还利用了天然说话处置(NLP)东西来解析索赔、提案恳求和合同。在曩昔需求几天或几周的估量和打算此刻只需求几个小时。柏克德还扩大了阐发任务,以考查员工的留任环境,包罗试图猜测员工能够的去职时候。Zierhoffer说: 我们置信我们正在敲开出产力应战的年夜门。 。

经历总结:数据仓库和质量是要害。固然柏克德可以阐发年夜量数据,但必需进步全部企业的数据质量。 我们不得不倾覆本身,领会本身是若何任务的,并将所以数据都毗连起来。

借助机械进修,RRD走向了新的营业之路

几年前,营销传布公司RRD成立了一个物流部分,向花费者和企业输送印刷资料。为了撑持这项营业,RRD本身治理货色,并代表其协作同伴输送从洗衣机到狗食的任何工具,终极成长成为了一个价值10亿美元的企业。需求面对的应战?那就是在这个联邦快递和UPS是无可争议的王者的世界里,找到一个更优的运费。

气候、地舆、司机和政治天气等变量都能够使其营业丧失沉重。RRD的CIO Ken O 'Brien说,因为火急需求对费率变量停止猜测,RRD转向了机械进修和阐发。它雇佣员工和年夜学来帮忙编写算法,测试700条道路上的数千个场景,直到可以或许及时猜测运费 甚至提早七天以99%的正确率来猜测运费。 O Brien暗示: 这个项目在不到一年的时候里就发出了本钱,并且我们依然看到与货运相干的营业在继续增加。

经历总结:新企业需求高程度的投进,虽然O 'Brien认可他的一些贸易同伴曾经预备好了在分歧的阶段抛却。他们不信赖这项手艺,由于这一进程凡是是凭感受和猜想完成的。但RRD成立了一个协作情况,在这个情况中,营业部分和IT部分可以或许配合尽力来影响成果。 你能够会绊倒,也会有应战,但你要有耐烦, O Brien说。

孟山都操纵机械进修来优化莳植

农人们老是在苦苦思考该种哪各种子,种几多,以及在哪里和在什么时辰。种子巨子孟山都(Monsanto)也是如斯,它操纵数据迷信,经由过程操纵数学和统计模子,绘制出最佳的时候线来莳植雄性和雌性植物,以及在哪里莳植,从而为莳植者供给指点性的建议。孟山都全球IT阐发主管Adrian Cartier暗示,该公司的机械进修算法可以或许在几天内,而不是几周或几个月的时候,就能处置跨越900亿个数据点。这能带来几多贸易好处?2016年,孟山都节流了600万美元,削减了4%的供给链萍踪。Cartier说: 在北美,4%的地盘操纵率的降落就意味着良多地盘没有被利用,这将节流年夜量资金。

经历总结:孟山都胜利的要害是在它和供给链营业之间成立了一种 从摇篮到宅兆 的协作体例。他们具有农业和供给链角度的专业常识,而我们具稀有学和统计范畴的专业常识,两者连系起来,就缔造了我们可以或许供给的价值,Cartier说他还找到了 改动带领人和撑持者 在供给链中脚色的方式来抵消否决者的数目,以此构成一种安康的均衡。

关于Pitt Ohio来说,猜测阐发带来了胜利

Pitt Ohio的信息官Scott Sullivan暗示,货运转业正遭到 亚马逊效应 的狠恶冲击。价值7亿美元的货运公司Pitt Ohio曾经习气了在第二天提货并将货色交付给客户。可是多亏了亚马逊,顾客越来越等候可以或许当天交货。他们等候着更多关于他们包裹的信息。

Sullivan说: 客户此刻不只想晓得什么时辰可以拿到,还想晓得将若何拿到,如许他们就可以计划本身的任务。 。经由过程利用汗青数据、猜测阐发和算法及时计较各类货色的分量、行驶间隔和其他身分,Pitt Ohio可以以99%的正确率预算出司机达到目标地的时候。该公司估量,他们由此可以经由过程老客户的订单增添支出(估量每年5万美元),并削减客户流掉的风险(估量每年6万美元)。

 

经历总结:Sullivan说,这是一个触及市场研讨、发卖运营和IT的跨部分事务,一切人都必需频频查抄成果,以确保本身完成了方针。Sullivan说: 在你的企业外部中实在有良多的数据 你需求立异,并寻觅具有应战性的方式来利用它们。


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本文作者2020-4-22 10:26 PM
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