Integración omnicanal de los datos de los clientes

Integración omnicanal de los datos de los clientes

Integración omnicanal de los datos de los clientes

Creación de un modelo de datos adecuado para la optimización y el análisis del marketing personalizado y multicanal.

Fortalecimiento de la Personalización en el Acercamiento al cliente 

!

Optimización de los procesos internos 

Z

Bases para el éxito Omnichannel-Marketing

Desafío

Un proveedor del sector energético desea ofrecer a sus clientes ofrecer contenidos personalizados y, al hacerlo, multicanal. Información de uso. El recorrido del cliente debe describirse en un El modelo de datos debe mapearse de forma óptima para poder optimizar los procesos internos a partir de los análisis. 

Solución

La herramienta utilizada por el cliente se evalúa con respecto a la datos recogidos y la posibilidad de exportarlos. Posteriormente, se elaboró un modelo de datos optimizado basado en la herramientas utilizadas. Además thedataexport en un Se define el almacén de datos. 

Resultado

La herramienta utilizada recoge todos los datos pertinentes. A continuación, los datos recogidos se transforman en un modelo de datos optimizado. mapeado. La exportación de datos se ha realizado correctamente. 

¿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.

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Previsión de la demanda de energía de compensación para el comercio de energía

Previsión de la demanda de energía de compensación para el comercio de energía

Previsión de la demanda de energía de compensación para el comercio de energía

Utilizando datos históricos y previsiones del sector energético, el balance de las llamadas de energía de control físico debe ser 
en la red de control de la red alemana (NRV).

L

Identificación del signo del saldo con una calidad de 83% para saldos positivos

!

Mejora significativa de la desviación absoluta en comparación para una actualización sencilla

Modelo Walkforward que mejora constantemente con nuevos datos

Desafío

Un proveedor de servicios energéticos desea y modelos Modelo de aprendizaje para Previsión del saldo positivo o negativo de la energía de control en el Red Regional Grid (NRV). El objetivo es poder operar en la volátil para poder comerciar más eficazmente en el mercado de la electricidad.

Solución

Numerosas fuentes de datos se depuran e integran en un sistema unificado. Formato de series temporales fusionado. Un formato visual y basado en datos Se explorarán las correlaciones y los posibles factores de influencia se lleva a cabo. Posteriormente, se realizan varios análisis de regresión y Modelos de clasificación para la predicción del equilibrio o su Signo y aplicación de un modelo de conjunto en dos etapas creado. 

Resultado

Es existe un prototipo de modelo de previsión orientado a este fin, con los datos actualmente disponibles, el equilibrio de energía de control en 15 minutos predecir. Esto permite al productor de electricidad posicionarse en el mercado. mejor posición. 

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

Solución

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Resultado

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Desarrollo de una estrategia de mantenimiento predictivo para la infraestructura de datos e informática

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Desarrollo de una estrategia de mantenimiento predictivo para la infraestructura de datos e informática

Desarrollo de un proceso de mantenimiento basado en datos y en el estado, que generará más de 5 millones de euros en ingresos.   Potencial de ahorro anual identificado

Un mantenimiento más eficiente supone un potencial de ahorro de 5 millones de euros anual

La aplicación prototípica crea transparencia sobre el histórico Mantenimiento

Estrategia de datos y arquitectura de plataformas para la IA

Desafío

Un proveedor de energía que cotiza en el DAX desea disponer de un sistema informático y de gestión de datos adaptado a sus necesidades. arquitectura empresarial. Además, los costes de mantenimiento deben ser de sus sistemas y ejemplificado por el componente LuVo (precalentador de aire) se puede demostrar la viabilidad

Solución

En el Taller de arquitectura y hoja de ruta [at], la tecnología y la base de datos. A continuación se exploran las fuentes de datos existentes y revisando los Requisitos. Una visión holística de los procesos y los datos del Desarrollo de sistemas informáticos y PDV. Un generador de datos  Se diseña el proceso de mantenimiento y se desarrollado. 

Resultado

La arquitectura y la estrategia de datos dependen de las necesidades concretas de uso.Requisitos derivados del caso. Un prototipo Predictivo App de mantenimiento para la planificación y un proceso interactivo clic-Maniquí se crean. Un análisis de requisitos que incluya un estudio de viabilidad para la recogida de datos. 

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Migración de la nube local a Azure

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Desarrollo de un servicio REST API en Azure para la evaluación de nuevos clientes específica para cada grupo. 
Basado en datos internos y de agencias de crédito 

Infraestructuras modernas y más seguras

El equipo interno de análisis está facultado para prestar el servicio de solvencia desarrollarse de forma independiente

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La API Rest desarrollada puede utilizarse como plantilla para otros casos de uso. ser utilizado.

Desafío

Una empresa de suministro energético está migrando gran parte de su infraestructura a la nube. El sistema on-Premisa Sustitución de la calificación crediticia (R, C#) por un nuevo servicio (Azure, Python) ser sustituidos. Deben aplicarse normas de seguridad más estrictas para se respete la razón de los datos altamente sensibles. 

Solución

Habrá coordinación con el departamento jurídico en lo que respecta a los directrices GDPR, así como la integración de Medidas de seguridad para el almacenamiento de datos sensibles, datos personales en la nube. Posteriormente, se crea un REST API con preparación integrada de datos, formación de modelos y tiempo realPuntuación, y Registro de todas las consultas deiwckled. En La canalización de datos será integrado en la infraestructura de Azure.

Resultado

Se pone en marcha el servicio API de calificación crediticia. El servicio Las comprobaciones de crédito pueden realizarse como servicio en todo el Grupo y en todas las marcas. ser utilizado.

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Modelización de un sistema de gestión de la calidad

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Identificación de enfoques para mejorar la modelización del búnker y predecir con mayor precisión la calidad extraída del vector energético.

Repositorio a nivel técnico, de procesos y enfoques analíticos

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Próximos pasos para mejorar las previsiones de calidad identifica

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Comprensión interdisciplinar de los casos de uso y Terminología

Desafío

En la central eléctrica, un proveedor de energía necesita previsiones más precisas de la calidad de su portador de energía. Como fuente importante de error, el Se identificó la modelización de procesos existente de las instalaciones de búnker. En No está claro qué pasos hay que dar para mejorar la pronóstico de calidad son necesarios. 

Solución

Se celebrará un taller interdisciplinar con expertos técnicos del Clientes y datos Científicos de [en] para la identificación de se llevan a cabo planteamientos de soluciones. Juntos, una comprensión sobre la pregunta y los términos técnicos del individuo disciplinas. 

Resultado

Aporta una comprensión multidisciplinar del caso de uso y, por tanto términos asociados (por ejemplo, "modelo"). Una lista de prioridades a Opciones de soluciones técnicas, relacionadas con los procesos y analíticas está disponible. El cliente dispone así de un Base para la toma de decisiones sobre los próximos pasos para lograr el Objetivos del caso de uso. 

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