Advanced Analytics

Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more

Advanced Analytics | Data Management | Machine Learning
Sandra Hernandez 0
Simplicidad, flexibilidad y accesibilidad + tecnología: claves del marketing moderno para mejorar la experiencia del cliente

El objetivo es siempre el mismo: poder desarrollar estrategias de marketing efectivas utilizando las tecnologías correctas para mejorar las experiencias de los clientes y cumplir con sus expectativas. Al hablar de estrategias de marketing efectivas necesariamente estamos haciendo alusión a conceptos como simplicidad, flexibilidad y accesibilidad. Hablamos de simplicidad para

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data for Good
José Mutis O. 0
Resiliencia y analítica: combinación clave para el liderazgo actual

En el último tiempo se hecho aún más evidente que la resiliencia y la analítica es una combinación clave para el liderazgo y para la obtención de buenos resultados en los negocios. Los cambios constantes en los mercados, los vientos de incertidumbre que vive la economía mundial y el impacto

Advanced Analytics | Analytics
Jennifer Olson 0
3 ways AI and advanced analytics help manage the energy crisis in manufacturing

The need to use less energy is becoming critical to manufacturers worldwide. The transition to a clean energy economy drives new developments in the energy sector. Manufacturers must find ways to reduce energy use to stave off growing internal production costs and remain competitive. Let’s discuss why the global energy

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
José Mutis O. 0
Claves basadas en analítica e innovación que definen el futuro de la industria financiera

La industria financiera es de las más innovadoras y digitalizadas, pero por lo mismo es una de las que más desafíos y oportunidades suele presentar. Tener que enfrentar de manera simultánea la competencia que representan las grandes empresas de tecnología (las poderosas BigTech) y las innovadoras Fintech (con toda su

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Más allá de Chat GPT: 3 tendencias de IA generativas que impactarán sí o sí a las empresas

La inteligencia artificial (IA) no es algo nuevo, ni siquiera reciente. Aunque sus orígenes se remontan al siglo XIX, el término "Inteligencia Artificial" se escuchó por primera vez en 1956 de boca de John McCarthy. Sin embargo, hasta ahora, y gracias a plataformas como ChatGPT, se escucha en todas partes.

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Sting Fan 0
How actuaries are driving AI transformation and embracing change

The 2023 International Congress of Actuaries (ICA2023) brought together industry leaders and actuaries worldwide to explore the challenges and opportunities for actuaries. Over the years, SAS has emerged as a variance and regression analysis software, revolutionising the actuarial field. Since then, it has evolved into SAS Viya 4.0, a cloud-native

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Fraud & Security Intelligence
Yuri Rueda 0
Fin del Hot sale trae consigo temporada alta de fraudes en sector retail: SAS.

Las temporadas altas de ofertas como el hot sale representan una gran oportunidad tanto para las compañías como para los clientes, pero también para los defraudadores. De acuerdo con SAS, firma pionera y especializada en analítica avanzada, IA y gestión de datos, a medida que aumenta la cantidad de transacciones

Advanced Analytics | Fraud & Security Intelligence
Ana Collado 0
Cinco claves para combatir el fraude extraídas del SAS Innovate Madrid

Había mucha expectación en torno a la celebración del SAS Innovate Madrid, que tuvo lugar el pasado 25 de mayo. Escuchamos muchas conversaciones sobre lo que la gente esperaba del evento. Estas incluían el deseo de volver a encontrarse cara a cara con clientes, partners y colegas del sector para

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
小林 泉 0
守りの需要予測から、攻めの収益最大化への転換をするために

データサイエンスの使いどころ・・・攻めと守りの圧倒的な違い 以前のブログで、データ活用における攻めと守りについてお話しました。今回は小売業を例に多くのデータ活用プロジェクトが陥りやすい罠と、真の目的達成のための方法についてご紹介します。 小売業の目的はもちろん他の業種企業と変わらず、収益の最大化です。昨今データ分析を武器として売り上げの最大化、コストの削減、業務プロセスの生産性向上を目指す企業が増えてきています。時には、データサイエンティストが、データサイエンスを駆使してプロジェクトを実行しているケースもあるでしょう。 ここで、今一度現在取り組んでいる、またはこれから取り組もうとしているデータサイエンスやAI活用のプロジェクトがどんな利益を自社にもたらすのかを改めて考えてみましょう。昨今、需要予測についての相談が非常に多いので、ここでは需要予測について考えてみます。 弊社にご相談いただくケースの中で、少なくない企業が、需要予測をこのブログで言うところの「守りの意思決定」としてとらえています。多くのケースで、過去の実績をベースに将来の需要を予測することで、在庫過多や欠品を減らそうというプロジェクトに投資をしていたり、しようとしています。言い換えると、過去の実績を学習データとして、将来を予測するモデルを構築し、ひとつの将来の需要予測を作成し、それを在庫を加味したうえで、発注につなげています。 手段が目的化することで見失う可能性のある本来の目的とは 非常に典型的なAI活用、データサイエンス活用かと思いますが、実は、「AIで予測」、「機械学習で予測」といった言葉で最新のデータ活用をしているかのような錯覚に陥っているケースが見受けられます。数十年前から行われており、昨今でも同様に行われている、機械学習を用いた典型的な需要予測は、「守り」です。すなわち、どんなに多くの種類のデータを使うかどうかにかかわらず、過去の傾向が未来も続くという前提のもとに予測モデルを作成している場合には、あらかじめ定義した前提・業務プロセスの制約の下で、機会損失を最小化するために予測精度をあげているにすぎません。 つまり、そのような前提での需要予測は、小売業の収益向上という観点では、期待効果が限定的であるということです。では、最終的な収益の最大化を実現するには、何をすべきでしょうか? 収益を向上させるためにはもちろんより多くの商品を売ることにほかなりません。より多くの商品を売るためには当然、顧客の購買心理における購買機会に対して販売を最大化する必要があります。あるいは、顧客の購買心理そのものを潜在的なものから顕在化したものにすることも必要でしょう。つまり、販売機会を最大限に活用するということは、店舗中心ではなく、顧客中心に考えるということです。 小売業における攻めのデータ活用の1つは、品ぞろえの最適化 このように、顧客中心に考えることで初めて最適な品揃えの仮説検証のサイクルが可能となります。過去のデータは、単に過去の企業活動の結果であり、世の中の「真理~ここでは顧客の本当の購買思考」を表しているわけではありません。真理への到達は、仮説検証ベースの実験によってのみ可能になります。わかりやすく言うと皆さんよくご存じのABテストです。このような実験により、品ぞろえを最適化することで、販売機会を最大化することが可能なります。そのプロセスと並行して、オペレーショナルな需要予測を実践していくことが重要となります。 需要予測と品ぞろえ最適化の進化 昨今、AIブーム、データサイエンティストブーム、人手不足や働き方改革といったトレンドの中で、従来データ活用に投資してこなかった小売業においても投資が進んでいます。しかし多くのケースでこれまで述べてきたような守りのデータ活用にとどまっていたり、古くから行われている方法や手法にとどまっているケースが見受けられます。歴史から学ぶことで、無用なPOCや効率の悪い投資を避けることができます。今、自社で行っていることがこの歴史の中でどこに位置しているかを考えてみることで、投資の効率性の向上に是非役立てていただければと思います。 小売業におけるデータ活用のROI最大化にむけたフレームワーク SASでは長年、小売業や消費財メーカのお客様とともにお客様のビジネスの課題解決に取り組んできました。その過程で、小売業・消費財メーカー企業内の個々の業務プロセスを個別最適するのではなく、それら個々の業務プロセスを統合した、エンタープライズな意思決定フレームワークが重要であるとの結論に至っています。AIやデータサイエンスという手段を活用し、データドリブンな意思決定のための投資対効果を最大化するための羅針盤としてご活用いただければと思います。

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Albert Qian 0
How SAS and Microsoft are using the power of partners to protect data in the cloud

Humanity collectively creates 2.5 quintillion bytes of data daily, presenting incredible opportunities for organizations—especially those who collect it in the cloud. Cloud-based data offers excellent insights for organizations, including a meaningful look at customer needs and operational improvements. However, these benefits come with risks, especially regarding security. According to IBM

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
0
Unleashing brilliance: 3 innovative solutions to real-world problems at the SAS Hackathon

This year six teams from Benelux joined the global competition. These teams took on exciting challenges: from unlocking privacy-sensitive healthcare data with synthetic data to optimizing cheese production and much more! With access to the latest SAS software and SAS mentors, they were building innovative solutions to real-world problems. Two

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Yanick Slikboer 0
Hoe AI modellen oceanen afspeuren om Russische olie te weren uit Europese havens

Sinds de start van de oorlog in Oekraïne heeft de Europese Commissie verschillende sanctiepakketten uitgerold. De economische impact van deze sancties op Rusland is significant en partijen aan Rusland gelieerd en/of op zoek naar commercieel gewin, zoeken voortdurend naar manieren om die sancties te omzeilen. Dit heeft ertoe geleid dat

Advanced Analytics | Analytics | Cloud | Data Management
Kayt Leonard 0
5 tips for choosing a statistical computing environment

When you think about life-saving technology, does a statistical computing environment come to mind? Statistical computing environments (SCE) are critical in accelerating scientific discoveries by enabling researchers to manage, process and analyze data efficiently and compliantly, maintaining the utmost regulatory integrity. As life sciences research generates increasingly large and diverse

Advanced Analytics | Data Visualization
Kevin Scott 0
The Empirical Mode Decomposition for handling non-stationary time series

Empirical Mode Decomposition (EMD) is a powerful time-frequency analysis technique that allows for the decomposition of a non-stationary and non-linear signal into a series of intrinsic mode functions (IMFs). The method was first introduced by Huang et al. in 1998 and has since been widely used in various fields, such as signal processing, image analysis, and biomedical engineering.

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Dwijendra Dwivedi 0
How optimization and AI can help automated decision making: Benefits, risks and limitations

As businesses continue to evolve and adapt to the changing landscape of the global economy, decision-making has become increasingly complex. To stay competitive and meet the growing demands of customers, businesses must adopt new technologies and strategies to streamline their operations and enhance the customer experience. This is where AI

Advanced Analytics | Analytics | Internet of Things | Machine Learning
Ernesto Cantu 0
Digital twins, simulaciones de la realidad en la que opera la industria de manufactura

La ciencia ficción ha utilizado la premisa de que existen universos paralelos en los que se viven realidades distintas, detonadas por decisiones o eventos excepcionales. En uno de ellos, los personajes estarían experimentando cosas únicas y distintas a las de otra dimensión que corre a la par. Los protagonistas de

Advanced Analytics | Analytics | Risk Management
Héctor Cobo 0
Hacia una transición sustentable del sector financiero basada en datos asertivos

Día a día, se hace más visible la relevancia de que la economía mundial sea más sustentable en todos sus sectores. Uno de los principales elementos de esta ecuación, es en el sector financiero. Esto es fundamental porque las consecuencias que se generen desde esta industria son altamente significativas e

Advanced Analytics | Fraud & Security Intelligence
La importancia de un sistema transversal en la prevención de delitos financieros

Las organizaciones enfrentan, cada vez más, el desafío de prevenir y detectar los delitos financieros cometidos por sus clientes o usuarios. A menudo, estos delitos son el resultado de la combinación de diferentes modus operandi utilizados por los delincuentes. La falta de un sistema transversal que permita conectar la información

1 2 3 4 5 53

Back to Top