This article is motivated by a recent question on the Communities Web Site on creating a scatter plot with additional summary information. Recently, I described how to create a scatter plot with a box overlay. While such graphs have been discussed in earlier posts, this article provided a visual benefit
Quality in every thought, every action, every outcome You might think differentiating on the quality of your products is a no-brainer – who wouldn’t seek to make every product incredibly high quality? Yet experience shows us that many manufacturers only capture data from the production line. While this approach creates
Omnichannel Analytics are helping companies uncover patterns in big data to improve the customer experience. Using those insights, companies can anticipate what consumers are planning to purchase and influence that purchase in real time. Companies are experiencing unprecedented complexity as they look for growth and market opportunities. Their product portfolios are
Das IoT Forum von SAS, das am 21. Februar 2017 in München stattfand, war eine rundum gelungene Veranstaltung. Die „Ideenwerkstatt“ als Event-Location auf dem Fabrikgelände der alten Pfanni-Werke hätte die Brücke zum „Internet of Things (IoT)“ nicht besser bilden können. Die Agenda war mit vielen spannenden Themen besetzt, die von
This is the 4th installment of the Getting Started series. The audience is the user who is new to the SG Procedures. Experienced users may also find some useful nuggets of information here. Series plots are frequently used to visualize a numeric response on the y-axis by another numeric variable on
Am 14. März findet in Frankfurt in der „Klassikstadt“ das Customer Intelligence Forum 2017 statt. Ich habe vorab Dr. Jörg Reinnarth, den Geschäftsführer vom SAS Partner Cintellic, gefragt, welche Rolle seiner Meinung nach Analytics in Sachen Marketingmaßnahmen & Co. in Zukunft spielen wird. Er sieht vor allem einen Kulturwandel auf
Ein Buzzword jagt das andere: Während der Hype um Big Data abklingt (zumindest hat Gartner den Begriff aus seinem Hype Cycle genommen), ist Internet of Things (IoT) gerade voll in Fahrt. Doch die Frage ist: Wie bekomme ich dieses Internet der Dinge aus der Hype-Ecke heraus? Eine Frage, über die
Lenin hatte gelächelt und von seinen Erfolgen im Internet of Things berichtet; richtig begeistert war er gewesen. – Aber jetzt murrt er: „Das ist alles Müll! Internet of Trash sollte es heißen! Die Daten stimmen nicht, die Leute schimpfen über das Projekt, der Fachbereich und meine Chefin sitzen mir im
Manufacturers are used to operating in challenging circumstances – whether financial, economic, political or competitive. And it's a good thing since the coming years seem likely to be as uncertain as those following the global economic crash. But manufacturing will have an excellent opportunity to thrive because, like many sectors,
Machine learning is a type of artificial intelligence that uses algorithms to iteratively learn from data and finds hidden insights in data without being explicitly programmed where to look or how to find the answer. Here at SAS, we hear questions every day about machine learning: what it is, how it compares to
Self-Service Business Intelligence (BI) wartet mit einer ganzen Reihe von Vorteilen auf, einer der wichtigsten ist sicherlich Agilität. Doch gerade diese Agilität kommt manchmal der Governance eines Unternehmens in die Quere. Nicht selten passiert es, dass Anwender angesichts des blinkenden schönen Self-Service-Visualisierungstools die vereinbarten Regeln außer Acht lassen. Hier die
Spitzbart und misstrauische Augen, – als säße mir Lenin gegenüber. Der Vertriebskollege spricht begeistert über das Internet of Things: Von Vision, Disruption und Revolution ist die Rede. Lenin hört mit ablehnend verschränkten Armen zu. Ich denke daran, was der Vertriebskollege im Taxi erzählt hat:
Definir las prioridades de negocio y gestionarlas con analítica conduce a un camino exitoso. Ante la transformación digital que viven las organizaciones de las diversas industrias del mercado, el CIO se convierte en ese agente de cambio que habilita el camino hacia la innovación y éxito de la organización. Cuestionarse
A diario, las empresas compiten aguerridamente entre sí para atraer nuevos clientes, conservar los que ya tienen y asegurar su lealtad por mucho tiempo. Sin embargo, no es una tarea fácil, especialmente cuando los consumidores están más conectados e informados que nunca y su entorno es cada vez más competitivo.
Actualmente es muy común escuchar conversaciones relacionadas a la necesidad de transformar el negocio para competir en el nuevo entorno digital, incluso algunas organizaciones están diseñando sus planes para llevar a cabo esta transformación. Los principales cambios que se están planteando en las organizaciones están relacionados con la necesidad de
Antes que el data management existiera como lo conocemos actualmente, la información generada en las empresas era depositada y centralizada en un solo lugar, el denominado enterprise data warehouse (EDW). Los EDW´s han sido de gran utilidad sobre todo para datos estructurados, transaccional e internally generated. Sin embargo, el big
Si se desea comprender cómo se desarrollan los procesos de Data Management y con ello poder hacer uso de todos los beneficios que éstos ofrecen, como primera instancia debemos clarificar qué es el Data Management y cómo está integrado. De acuerdo a la DAMA, Data Management Association, este concepto engloba
¿Cómo alcanzar el éxito empresarial basándose en la analítica y gestión información? Esta es una pregunta que resulta común en las compañías cuando se está considerando la adquisición de algún servicio de Business Intelligence, y la pregunta puede responderse planteando una nueva interrogante ¿cómo podría usted o su equipo tomar acertadas
“La arquitectura abierta SAS Viya hace a la analítica accesible para todos, y queremos aprovechar esa apertura creando una comunidad para compartir el conocimiento”- Randy Guard, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Marketing de SAS En SAS llevamos más de 40 años al servicio de su compañía y durante estas décadas
A la par de las metas empresariales que cada compañía se haya trazado para 2017, como la expansión a diversos territorios, conquista de nuevos mercados, amplificación de líneas de negocio, entre otras, es importante que los directivos estén preparados para enfrentar los cambios que el sector empresarial prevé. Sin importar
In einen glühenden Schlund blicke ich, als öffne sich eine Höllenpforte; Hitze schlägt mir entgegen: Aus dem Stoßofen wird eine Stahlbramme geschoben, zum Walzen auf etwa 1.250 Grad Celsius erwärmt. Lärmend und zischend wird der Stahlblock ausgewalzt und schließlich als wenige Millimeter dickes Blechband aufgerollt, eine gewaltige Spule, tonnenschwer …
Anteriormente, el sector empresarial se enfrentaba constantemente a la escases de información de aquello que ocurría en su compañía, tanto a nivel de procesos internos como de interacción con los clientes, siendo este último punto el más relevante por estar ligado la fidelización o desencanto de la marca. Sin embargo,
Contar con un inventario eficiente, que se ajuste a las necesidades de los clientes y prevea las preferencias de compra que tienen los consumidores incluso en tiempo real, pareciera un desafío complejo de resolver, sin embargo, se trata de una oportunidad al alcance de las organizaciones. Un área clave en
Cotidianamente las empresas se enfrentan a la toma de vitales decisiones de negocio, desgraciadamente muchas de ellas se ven en la necesidad de hacerlo sin la certeza que éstas sean idóneas, ya que el panorama en el que deben analizar no es totalmente claro. Esta toma de decisiones ciegas tienen
Dentro de toda compañía la búsqueda del éxito es una constante, sin embargo, para alcanzarlo el primer paso es minimizar y de ser posible desaparecer todos los factores de riesgo que puedan ponerlo en peligro, por ejemplo, el fraude. Diversos son los factores que pueden dar paso a la presencia
The digital age has fundamentally changed how brands and organisations interact with consumers. This shift has been a crucial part of the Third Industrial Revolution and helped spark the era of consumers sharing their data with different organisations. But now organisations are heralding the Fourth Industrial Revolution, and data is
I've been reflecting on my life and career recently and was amazed to discover that I just hit 30 years of working with industrial and manufacturing applications. While it’s a bit tough to admit my age, I’m quite happy with my career and have enjoyed manufacturing and industrial applications. I
Machine learning is taking a significant role in many big data initiatives today. Large retailers and consumer packaged goods (CPG) companies are using machine learning combined with predictive analytics to help them enhance consumer engagement and create more accurate demand forecasts as they expand into new sales channels like the
What if you could predict with near-perfect accuracy what you’re going to sell and when your customer is going to buy? Right supply, right time is the goal German manufacturers have set themselves, without reducing the configuration options customers expect. Having almost completed stage 1 of their plan – changing
Since the idea of an “IoT analytical lifecycle,” may be understood in many different ways, let’s start with a definition. Performing analytics at the data center and the cloud is well established practice, and is still quite relevant. With growing numbers of connected devices and availability of computing capabilities at
