Nu bedrijven meer gegevens genereren dan ooit tevoren, investeren organisaties snel in Business Intelligence (BI) -mogelijkheden om hen te helpen inzichten te genereren uit die gegevens om betere zakelijke beslissingen te nemen en nieuwe kansen te identificeren.
In januari, marktonderzoeksbureau Onderzoek en markten voorspellen dat de wereldwijde markt voor business intelligence en analytics-software in 2026 $ 55,48 miljard zou bedragen, wat neerkomt op een CAGR van 10,4 procent ten opzichte van de $ 22,79 miljard die de markt in 2017 vertegenwoordigde.
IBM Cognos Analytics is een analytisch zelfbedieningsplatform dat cognitieve computertechnologie integreert, inclusief kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning, oorspronkelijk ontwikkeld voor Watson Analytics. Het platform maakt bijvoorbeeld gebruik van cognitieve technologieën om de datapreparatie te helpen automatiseren. Het systeem leert de gegevens van gebruikers en kan aanbevelingen voor data-joins en visualisaties genereren. Het is bedoeld als een alles-in-één platform en biedt analysefuncties die variëren van het maken van dashboards en gegevensintegratie tot rapportage, verkenning en gegevensmodellering.
Hier zijn vijf voorbeelden van organisaties die Cognos Analytics gebruiken om hun activiteiten te transformeren.
Maximaliseer donaties aan goede doelen met tekstanalyse
Net als de meeste instellingen voor hoger onderwijs, probeert de Michigan State University (MSU) liefdadigheidsgiften in te zamelen van alumni en andere belanghebbenden, maar wil ze potentiële donateurs niet bombarderen met verzoeken om fondsenwerving die hen zouden kunnen verzuren. Om dit probleem op te lossen, maakt het University Advancement Team van MSU gebruik van tekstanalyses om gegevens van alumni en belanghebbenden te verzamelen en zo de fondsenwervingsverzoeken effectiever te maken.
MSU gebruikt IBM Cognos Analytics om gegevens te verzamelen uit biografische gegevens, verslagen van commissie- en bestuursvergaderingen, rapporten van vrijwilligersinitiatieven, gegevens van studenten en personeel en donatiegeschiedenis. Het haalt ook gegevens uit blogs, forums en sociale media-inhoud en heeft aanvullende gegevenssets gekocht van providers zoals LexisNexis.
Het team van acht datawetenschappers van MSU heeft de informatie gebruikt om sentimentanalyses en voorspellende modellen te maken die 177 verschillende variabelen analyseren om te bepalen hoe waarschijnlijk het is dat een persoon doneert.
Optimalisatie van winkelactiviteiten met aankoopanalyses
Naast de luxe hotels, golfbanen en spa, beschikt het Pebble Beach-resort in Monterey, Californië, over een full-service detailhandel met 15 winkels. Het resort had minimaal zicht op de voorraadniveaus van zijn winkelactiviteiten en kreeg steeds vaker te maken met voorraadstoringen, wat leidde tot ontevreden gasten. Om een beter inzicht te krijgen in de detailhandel en de inkoop te optimaliseren, wendde het resort zich tot IBM Cognos Analytics om de in- en uitstroom van bijna 30.000 producten in zijn winkels te beheren.
Pebble Beach centraliseerde de voorheen afgeschermde gegevens van zijn ongelijksoortige winkelsystemen en schakelde over van lokale servers naar de cloud, waardoor het betere toegang kreeg tot winkelgegevens. Het resort heeft de verkoopkosten met bijna 2 procent verlaagd en de rapportage versneld van enkele uren naar minuten.
Gebruikmaken van gegevens om de betrokkenheid van fans te maximaliseren
Elk jaar brengt de All England Lawn Tennis Club (AELTC) duizenden toeschouwers naar het terrein en miljoenen kijkers van over de hele wereld naar de Wimbledon Championships. Net als andere grote sportevenementen wordt het constant uitgedaagd om nieuwe manieren te vinden om fans te betrekken en kijkers vast te houden. Mediakanalen die samenwerken met AELTC om Wimbledon naar de wereld te brengen, zijn altijd op zoek om de wedstrijden op een aantrekkelijkere manier te verslaan om hun publiek te laten groeien.
Om zijn fans en mediakanalen beter van dienst te kunnen zijn, gebruikt AELTC IBM Cognos Analytics om zijn historische gegevens (die teruggaan tot 1877) en real-time gegevens van de scheidsrechterstoel en het scheidsrechterskantoor te analyseren. Tijdens de kampioenen van 2018 werkte een infrastructuurarchitect fulltime met Cognos Analytics, waarbij hij gebruik maakte van een combinatie van 120 vooraf gebouwde rapporten en spontane vragen, om statistieken te ontdekken en binnen enkele minuten in plaats van uren op vragen van de AELTC en de media te reageren.
In 2019 hoopt IBM leden van de media de mogelijkheid te bieden om zelfvragen en rapporten te maken.
Data science inzetten om zalmpopulaties gezond te houden
Noorwegen is ’s werelds grootste producent van Atlantische zalm en exporteert 95 procent van die productie. Zeeluizen vormen een van de grootste bedreigingen voor de Noorse populatie wilde zalm en de zalmkwekerijindustrie. De parasiet komt van nature voor in zeewater, maar heeft onnatuurlijk hoge concentraties bereikt in veel van de Noorse fjorden en kustwateren als gevolg van de intensieve productie van zalm en regenboogforel.
De Seafood Innovation Cluster, een door de industrie gefinancierde ledenorganisatie, heeft de gezondheid van de Noorse zalm tot een topprioriteit gemaakt. Het zegt dat het beheer van zeeluizen de industrie minstens $ 600 miljoen per jaar kost. Boeren die niet kunnen aantonen dat ze de luizenpopulaties onder controle hebben, mogen hun activiteiten niet uitbreiden. Het Seafood Innovation Cluster moest rivaliserende boeren een manier bieden om samen te werken en informatie te delen en tegelijkertijd hun commercieel gevoelige gegevens te beschermen.
Met de hulp van IBM ontwikkelde de organisatie een geautomatiseerd systeem voor het verzamelen, anonimiseren en samenvoegen van gegevens van zalmkwekerijen in het hele land – 945.000 datapunten per dag van meer dan 2.000 zalmverblijven. Met Cognos Analytics heeft elke boer een dashboard dat hem een schatting geeft van de kans op een uitbraak op elk van zijn locaties in de komende twee weken. Het model is tot dusver 70 procent nauwkeurig gebleken over een horizon van twee weken, en het team verwacht dat de resultaten zullen blijven verbeteren naarmate er meer gegevens beschikbaar komen. De horizon van twee weken geeft boeren de tijd om tegenmaatregelen te nemen voordat de bevolking explodeert.
Kijkvoorkeuren van het publiek voorspellen
In het afgelopen decennium is televisie uitgegroeid tot een multi-channel, multi-stream bedrijf met een gefragmenteerd publiek, en dat heeft de druk op netwerken gelegd om slimmere keuzes te maken over hoe ze aan kijkers verkopen.
AMC gebruikt Cognos Analytics om bruikbare inzichten te verkrijgen uit honderden miljarden rijen gegevens, variërend van Nielsen- en comScore-beoordelingen tot verkoopgegevens van iTunes en Amazon, gegevens van platforms van derden zoals Netflix en Hulu, en zijn eigen video-on-demand-service .
De realtime gegevens hebben de business intelligence-afdeling van AMC de mogelijkheid gegeven om statistische modellen te maken die het netwerk helpen beslissen hoe intensief het elk van zijn shows moet promoten. Intelligente segmentatie en lookalike-modellering helpen het kijkers zo effectief te bereiken dat het zegt dat video-on-demand-transacties de prognoses aanzienlijk overtroffen. Het netwerk zegt dat de nieuwe mogelijkheid ook het potentieel aantoont voor advertentiepartners om campagnes te verfijnen en een publiek aan te spreken via zowel lineaire als digitale kanalen.
Copyright © 2019 IDG Communications, Inc.
