Пробные проекты
Семь раз отмерь, один раз отрежь
Прежде чем всерьез заниматься анализом данных, вы, возможно, захотите убедиться в том, что вы действительно сможете извлечь из этого выгоду. Вам не только нужно убедиться в этом самостоятельно, но и продемонстрировать преимущества анализа данных своим коллегам.
Признавая значимость такого подхода, компания Megaputer предлагает вам возможность выполнения пробного проекта (анг. proof of concept, POC ) на основе выборки ваших данных. Создавая индивидуальное прототипное решение, мы помогаем нашим клиентам оценить значимость анализа данных для решения специфических бизнес-задач.
Позвоните нам для того, чтобы обсудить детали интересующего вас пилотного проекта. Нам необходимо изучить ваши цели, бизнес-процессы и данные для того, чтобы мы могли разработать проект. В зависимости от масштаба проекта и полноты ожидаемых результатов, на разработку пробного проекта может уйти от нескольких часов до нескольких недель или даже месяцев. Расскажите нам о своих ожиданиях, и мы разработаем план дальнейших действий с конкретными сроками его реализации.
Анализ отзывов покупателей
Крупная сеть ресторанов быстрого питания поставила перед собой задачу по улучшению качества обслуживания и повышению уровня удовлетворенности клиентов. Было принято решение проанализировать отзывы, комментарии и жалобы клиентов по всей стране, а также на уровне отдельных регионов, городов, получателей франшизы и ресторанов. Количество локаций, на которых производился сбор данных, превысило 1000. При таком большом количестве данных компании нужно было выбрать решение, которое гарантировало бы единообразие, прозрачность и своевременность анализа эффективности своей деятельности.
Анализ эффективности деятельности сотрудников
Для того, чтобы повысить качество обслуживания клиентов, крупная финансовая компания провела мониторинг уровня клиентского сервиса. Для оценки деятельности более 300 сотрудников call-центра, оказывающих помощь клиентам в проведении сложных финансовых операций, было использовано около 40 показателей производительности. Единственным возможным решением для обработки более 130000 неструктурированных текстов диалогов, которые компания регистрирует ежегодно, оказалось использование инструментов автоматизированного анализа.
Анализ исковых требований
С целью выявления возможностей использования права на суброгацию крупная компания, которая предоставляет услуги в сфере страхования имущества и ответственности, поручила команде аналитиков вручную проанализировать все имеющиеся тексты исковых требований. Работа оказалась неэффективной, многие возможности суброгации не были выявлены. Компания занялась поиском адекватного автоматизированного решения для извлечения релевантной информации из текстов исковых требований.
Извлечение клинических данных из электронных медицинских карт
Электронные медицинские карты пациентов содержат огромное количество информации, включая записи врачей и медицинских сестер, результаты лабораторных анализов и др., которую больницы и врачи могут использовать для улучшения качества оказываемых услуг. Однако такие данные, в основном, хранятся в виде неструктурированного текста. Сложность анализа текстовых данных, а также сложность текстов медицинской тематики, предполагает, что только специалисты, имеющие профессиональную медицинскую подготовку, могут вручную анализировать эти данные, в результате чего процесс извлечения ценных знаний из электронных медицинских карт пациентов требует много времени и обходится дорого.
Конкурентная разведка
Американская компания, которая специализируется на разработке медицинских технологий и оборудования, приняла решение о необходимости более тщательного изучения рынка и актуальных тенденций в сфере технологий, отслеживания деятельности конкурентов и выявления потенциальных объектов приобретения. Компания намерена использовать результаты конкурентной разведки, чтобы увеличить свою долю рынка и годовой доход.
Анализ данных call-центров
Крупная фармацевтическая компания должна была проанализировать данные, поступающие от ее клиентов из разных концов света. Более 1,5 млн. документов ежегодно поступали в компанию от ее клиентов по разным каналам, включая call-центры, конференции, on-line чаты и опросы фокус-групп. Компании нужно было выявить наиболее популярные темы сообщений о ранее созданных лекарственных препаратах, а также автоматически определить основные проблемы, касающиеся новых продуктов, недавно запущенных в производство.
Преимущества использования пилотного проекта:
