Аналитические инструменты

Многие инструменты обещают делать прогнозы, но на самом деле, как правило, делают больше исторический анализ данных. Следующие инструменты имеют более жесткий фокус: они используют интеллектуальную технологию для реального и практичного применения, по сравнению с другими инструментами аналитики, участвующими в продвижении сайтов и обладающими «wow» фактором, который ставит их выше других.
The Lorenzi Group: получить результаты в реальном времени
Почему он инновационный: углубляется в данные на уровне мобильного устройства.
Многие крупные системы данных могут изучать большие хранилища данных и прогнозировать хранение ошибок или аномалий и угроз безопасности, но для конкретного устройства прогнозного анализа остается необъяснимой загадкой. ROAR, операции по анализу результатов в реальном времени, инструмент The Lorenzi Group ищет конкретные таблетки, смартфоны, настольные компьютеры и другие устройства для несанкционированного доступа. Инструмент может видеть, когда пользователь использует ИТ технологии, такие как использование USB-дисков для копирования данных. Он также может предсказать риск для организации, а также производительность труда сотрудников, проблемы, которые возникнут в результате такого поведения.
Medio Platform: предотвратить потерю клиентов
Почему она инновационная: глубокое проникновение в поведение посетителей сайта для предсказания проблем.
Google Analytics является известным инструмент для изучения того, как посетители используют веб-сайт компании или портала электронной коммерции. Medio Platform может помочь предсказать проблемы с клиентами.
Идея в том, чтобы добиться выполнения корректирующих действий. Пользователи могут определить, почему клиент покидает сайт внезапно, или почему один сегмент остается в определенном разделе сайта больше, чем другие, а затем создать подход, который приводит к увеличению продаж через сайт компании за счет лучшего продвижения.
SAS Text Miner: просеивание больших архивов документов
Почему она инновационная: определяет тенденции в огромных архивах текста для предсказания проблем.
Понимание большого архива документов может потребовать долгих часов анализа. SAS Text Miner рассматривает документы и классифицирует условия, отсеивает орфографические ошибки, опечатки и списки терминов, которые заслуживают большего внимания. Например, в крупной компании, при рассмотрении жалоб о продукте, Text Miner может анализировать жалобы и определить тенденции, которые могут помочь в дальнейшем развитии продукта. Это может помочь определить, как подойти к новым клиентам, предсказать будущие жалобы и знать, какие вопросы поддержки могли бы быть на горизонте.