Self-Acting Data Mining, oder: Datenanalyse mit Autofokus
Data-Mining-Analysen gelten als komplex, nur von Spezialisten beherrschbar und daher als teuer. Der neue Analyseansatz Self-Acting Data Mining verbindet die Schnelligkeit einfacher Berichtssysteme mit der enormen Suchraumgröße und Prognosequalität des traditionellen Data Mining.
Schnell und effizient Daten zu Wissen und Geschäftsprognosen veredeln
Self-Acting Data Mining verwandelt mit einem bisher unerreicht hohen Automatisierungsgrad große Datenbestände in wertvolles Wissen: Dieser innovative Gesamtansatz verschlankt den gesamten Analyseprozess radikal, indem über 70% der in klassischen Data-Mining-Projekten anfallenden Standardaufgaben automatisiert werden. Somit können Analyseprojekte um Größenordnungen schneller, planbarer und kostengünstiger abgeschlossen werden.
Hoher Nutzen – Geringe Kosten
Generell sind Datenanalysen nur dann profitabel, wenn der (erwartete) Nutzen der gewonnenen Erkenntnisse die Kosten der Analyse übersteigt. Da Self-Acting Data Mining nur einen Bruchteil der Kosten klassischer Analyseprojekte verursacht, können mehr analytische Fragestellungen mit Gewinn untersucht werden. Durch den Zeitgewinn kann zudem sehr viel schneller auf aktuelle Ereignisse oder ein verändertes Kundenverhalten reagiert werden – ein zunehmend wichtiger Faktor.
Dank des hohen Automatisierungsgrades der Lösung verschiebt sich nicht nur die Kosten-Nutzen-Relation –die Potenziale dieses Ansatzes können so auch von Anwendern aus den Fachabteilungen problemlos genutzt werden.
Flexibler Einsatz
Die Vorteile des Self-Acting kommen bei nahezu jeder analytischen Fragestellung zum Tragen, zum Beispiel bei Kundenwertberechnungen und -validierungen, Kundensegmentierungen, der Analyse von Cross- und Upselling-Potenzialen, bei Untersuchungen des Kundenabwanderungsverhaltens, im Kampagnenmanagement oder bei der Betrugserkennung. Die Einsatzbereiche erstrecken sich vom Customer Relationship Management (CRM) über Marketing & Vertrieb, Controlling, Einkauf, Supply Chain Management bis hin zur Produktionsabteilung und Qualitätssicherung.
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