Modelo operativo de gobernanza de datos en un club automovilístico

Modelo operativo de gobernanza de datos en un club automovilístico

Modelo operativo de gobernanza de datos en un club automovilístico

Experto: Michael Scharpf

Sector: Financiero y Seguros

Área: Finanzas y Controlling

Aumente la eficiencia de sus proyectos de ciencia de datos con el modelo operativo de gobernanza de datos: su clave para la optimización en la industria automovilística basada en datos.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

Posicionamiento en la era de los datos: el reto central

En el vertiginoso mundo de la industria automovilística, el equipo de datos y análisis de un renombrado club automovilístico se enfrenta a un reto crucial: el equipo quiere establecerse en toda la empresa como líder en la Posicionamiento del área de Ciencia de Datos y aumentar así significativamente la relevancia y el impacto de sus proyectos.

Su visión era, Las decisiones basadas en datos se convierten en la norma en la empresa y el valor que aporta su trabajo, Comunicar con transparencia. Pero, ¿cómo pueden impulsar con éxito este cambio?

Reajuste estratégico: el camino hacia la excelencia basada en datos

Con una amplia experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial, hemos desarrollado para nuestro cliente una estrategia centrada en el Modelo Operativo de Gobernanza de Datos. Este modelo no solo refuerza la cinco dimensiones de la estrategia de datos: los procesos, la tubería de casos de uso, las funciones, la estructura organizativa y el panorama de los sistemas, sino que también ayuda a garantizar que el equipo de Datos y Análisis esté a la vanguardia desde el punto de vista operativo.

El primer paso fue crear un Biblioteca de casos prácticos en el Share Point. Esta biblioteca permite un almacenamiento central y estructurado de los casos de uso que pueden utilizar los distintos departamentos para crear sinergias y evitar la duplicación del trabajo.

Para aclarar la estructura y las responsabilidades dentro del equipo, disponemos de un detallado Elaboración de los roles de datos necesarios en el Equipo de Datos y Análisis. Junto a esto, hemos creado una estructura organizativa basada en el modelo hub & spoke, que optimiza la comunicación y la colaboración entre los distintos departamentos.

Otro elemento clave de nuestra solución fue el Elaboración de las tareas principales del Equipo de Datos y Análisis y el Gama de servicios claramente definida a la empresa. Esto permitió comunicar claramente las expectativas y utilizar eficazmente los recursos.

Éxitos mensurables: la transformación en hechos

Gracias a nuestro detallado planteamiento y nuestra experiencia, pudimos lograr resultados impresionantes. Se obtuvieron Roll-One-Pager creados que no sólo pueden utilizarse para las ofertas de empleo, sino también para el desarrollo del personal. Estos perfiles de funciones contribuyen a Definición de responsabilidades y cualificaciones y apoyar el proceso de contratación.

La biblioteca de casos de uso ha creado una transparencia sin precedentes sobre los casos de uso en curso, finalizados y previstos en la empresa. Esto facilita la Priorización de proyectos y garantiza una gestión más eficaz de los recursos.

Por último, el paquete de diapositivas de la estrategia maestra que creamos permitió un Comunicación eficaz de las actividades del equipo de datos y análisis en toda la empresa. Esto no solo ha aumentado la concienciación sobre el valor de la estrategia de datos, sino también la implicación y el compromiso de las partes interesadas en toda la organización.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Su experto

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Michael Scharpf

Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

Búsqueda manual interactiva

Búsqueda manual interactiva

Búsqueda manual interactiva

Experto: Michael Scharpf

Sector: Consumo y venta al por menor

Área: Marketing y Ventas

Experimente lo fácil que es encontrar información sobre productos con nuestra búsqueda interactiva de manuales: de forma precisa, rápida y en el idioma que desee.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestros clientes industriales se enfrentaban al complejo reto de ofrecer a sus clientes respuestas inmediatas a sus preguntas sobre los productos. La información sobre los productos estaba repartida en distintas secciones del manual, lo que hacía que encontrar respuestas concretas llevara mucho tiempo y resultara tedioso. Además, era importante que las respuestas ofrecidas fueran fiables y precisas para evitar malentendidos o información errónea.

Mejorar la experiencia del cliente mediante una búsqueda ágil, eficaz e interactiva era un objetivo clave para aumentar su satisfacción y fidelidad y reforzar su posición en el mercado.

[Solución]

Para afrontar este reto, hemos desarrollado un sistema avanzado basado en los potentes modelos lingüísticos de Aleph Alpha. Estos modelos son capaces de responder directamente a las preguntas de los clientes analizando la documentación y los manuales existentes y generando una respuesta precisa y comprensible.

Este enfoque garantiza que no se incluya información errónea (las llamadas "alucinaciones") en las respuestas, ya que la información procede exclusivamente de los documentos existentes. Nuestro sistema está diseñado para interpretar y responder automáticamente a este tipo de preguntas, lo que permite aumentar considerablemente la eficacia y la facilidad de uso para el cliente.

Además, nuestro sistema es multilingüe, lo que lo hace apto para mercados de distintos países y regiones y refuerza así la competitividad internacional de nuestros clientes.

[Resultado]

Nuestra solución ha acelerado considerablemente la respuesta a las preguntas de los clientes. El sistema es ahora capaz de proporcionar respuestas inmediatas y precisas, lo que ha aumentado significativamente la satisfacción del cliente.

Además, la posibilidad de indicar las fuentes de las respuestas ha aumentado la confianza de los clientes en la información facilitada. Esta característica ha resultado especialmente valiosa para ayudar a los clientes a conocer mejor los productos y aprovechar al máximo sus ventajas.

Por último, la compatibilidad multilingüe de nuestro sistema ha permitido a nuestros clientes acceder a nuevos mercados y ampliar su negocio a escala internacional.

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Concepto de malla de datos para una empresa industrial

Concepto de malla de datos para una empresa industrial

Concepto de malla de datos para una empresa industrial

Experto: Michael Scharpf

Sector: Consumo y venta al por menor

Área: Marketing y Ventas

Descubra cómo ayudamos a una empresa industrial líder a revolucionar su arquitectura de datos y a utilizar valiosos datos de IoT para tomar decisiones empresariales estratégicas con el innovador concepto Data Mesh.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestro cliente, un fabricante internacional de motosierras y equipos forestales y de jardinería, se enfrentaba a un reto importante. La empresa quería revisar su arquitectura de análisis para aprovechar al máximo los valiosos datos de los gemelos digitales y los dispositivos IoT. Este es un aspecto clave en la economía moderna impulsada por los datos, ya que dicha información proporciona información valiosa sobre el rendimiento de los productos y el uso de los clientes. Para el cliente era importante contar con un enfoque pragmático y orientado a objetivos que cubriera todos los aspectos de una arquitectura moderna. El reto consistía en evitar que el lago de datos previsto se convirtiera en un pantano de datos, un problema habitual cuando los datos se desorganizan y resultan inaccesibles.

[Solución]

Como proveedor de soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial, afrontamos el reto con un plan concreto. Comenzamos con la recopilación de requisitos y realizamos un exhaustivo estudio preliminar para comprender las necesidades específicas del cliente. A partir de ahí, desarrollamos un concepto de malla de datos. Una malla de datos desplaza el escalado de la arquitectura de datos de equipos centralizados a equipos orientados a dominios, lo que proporciona una solución escalable para big data. Este concepto también incluía la gobernanza de datos y el control de permisos, dos factores críticos para mantener la calidad de los datos al tiempo que se garantiza un acceso seguro a los mismos. A continuación pasamos a la fase de implementación y empezamos a construir las instancias de dominio individuales. Implementamos sucesivamente los casos de uso definidos para demostrar el rendimiento de nuestra solución.

[Resultado]

El resultado fue convincente. El enfoque Data Mesh reconoce que sólo los Data Lakes tienen la escalabilidad necesaria para satisfacer las necesidades analíticas actuales, y nuestro cliente dispone ahora de un marco de gestión de datos para su primer caso de uso de IoT. Nuestra estructura de propiedad "ascendente" con normas claras de gobernanza de datos permitió a la empresa aprovechar plenamente el valor de sus datos. También proporcionamos una hoja de ruta para la implementación posterior, incluida la definición de casos de uso piloto adicionales. De este modo, nuestro cliente pudo seguir desarrollando su estrategia basada en datos, apoyándose en nuestra experiencia en el concepto de malla de datos.

Este proyecto pone de relieve nuestra experiencia en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y muestra cómo podemos ayudar a las empresas a hacer realidad sus ambiciones basadas en datos. Nuestra visión integral de los problemas empresariales y nuestra comprensión de los retos de nuestros clientes nos permiten ofrecer soluciones a medida que han demostrado su eficacia en la práctica. Si busca un socio con experiencia que le ayude en sus proyectos de análisis de datos e IA

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Previsión de ventas al por menor en un minorista de alimentación

Previsión de ventas al por menor en un minorista de alimentación

Previsión de ventas al por menor en un minorista de alimentación

Se está desarrollando una solución automatizada para predecir las ventas de cualquier producto y se ha puesto en marcha un proyecto piloto.

Enfoque transparente de caja blanca para el cliente

+

Creación de independencia del proveedor externo mediante una solución interna

Ahorro de costes elevados

Desafío

Un minorista de alimentación con presencia internacional quiere automatizar las previsiones de venta de sus productos e introducir una cadena de valor controlada automáticamente. El software utilizado hasta ahora debe sustituirse por el desarrollo de una solución que pueda adoptarse y seguir desarrollándose internamente.

Solución

Los modelos de previsión se desarrollan y optimizan específicamente para determinados requisitos (por ejemplo, introducción de nuevos productos). A continuación, los procedimientos se integran en un proceso automatizado para su ampliación a cualquier mercado y grupo de productos.

Resultado

La calidad de las previsiones puede aumentar en comparación con el software utilizado hasta ahora. El proceso está automatizado y el cliente puede controlarlo y mejorarlo.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Nuestros casos prácticos

- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -

Cocina inteligente con Thermomix

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Estudio de caso AI en Munich Re

Operaciones de datos en Munich Re

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Conocimientos de datos e IA

Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA

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Libro Blanco

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Previsión de la demanda de piezas de recambio mediante aprendizaje automático

Previsión de la demanda de piezas de recambio mediante aprendizaje automático

Previsión de la demanda de piezas de recambio mediante aprendizaje automático

Experto: Michael Scharpf

Sector: Consumo y venta al por menor

Área: Compras y cadena de suministro

Optimice su inventario mediante previsiones de demanda informadas y precisas con el poder del aprendizaje automático.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

Planificación estratégica frente a fluctuaciones imprevisibles de la demanda

En el pasado, un conocido distribuidor de piezas de recambio para maquinaria de construcción se enfrentó a un importante reto empresarial: pretendía prever con exactitud las cantidades de demanda de sus productos en los meses siguientes en distintas ubicaciones. El objetivo era utilizar esta previsión para mejorar su Aprovisionamiento óptimo del almacén en función de la demanda y lograr así la mayor eficiencia posible.

Integración del aprendizaje automático para optimizar la previsión de la demanda

Nuestro experimentado equipo de especialistas en análisis de datos e IA ha asumido este reto centrándose especialmente en la previsión de la demanda. Basándonos en diversos datos internos, como cantidades históricas de demanda, datos maestros detallados de los productos y datos maestros de los puntos de venta, hemos desarrollado una análisis profundo de datos llevado a cabo.

También integramos fuentes de datos externas, como datos meteorológicos y económicos pertinentes, para comprender mejor el contexto y los posibles factores externos. Al combinar estos amplias fuentes de datos Se identificaron indicadores predictivos relevantes. La aplicación de un algoritmo de aprendizaje automático nos permitió prever la demanda de piezas de recambio en todos los centros para los 12 meses siguientes con una precisión que antes parecía inalcanzable.

    Valor añadido económico cuantificable

    Gracias a nuestra solución, el minorista pudo obtener un considerable valor empresarial añadido. La mayor precisión predictiva de nuestra solución de previsión de la demanda permitió al minorista aumentar su Estrategias de almacenamiento más eficientes gestionar.

    En concreto, el valor añadido para la empresa se reflejó en indicadores críticos de negocio: La disponibilidad de piezas, también conocida como nivel de servicio, mejoró significativamente, el Se optimizó la rotación de existencias y las ventas perdidas por evitar almacenes vacíos podrían reducirse drásticamente. Esto ilustra cómo nuestras avanzadas soluciones basadas en datos pueden ayudar a las empresas a transformar sus procesos de negocio y obtener una ventaja competitiva en el mercado.

    ¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

    Su experto

    Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

    Michael Scharpf

    Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH