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数据的重要性及其数量在过去几年显著增加。汽车行业面临的最大挑战之一是智能评估和使用大量的数据。

预测性分析

分析方法在决策中发挥着越来越重要的作用,以提高预测精度。除此之外,由于目前的计划和额外的成本之间的差异,在规划过程中的优化也是有必要的。

预测性分析是一个对历史数据全面的分析,来预测“可能会发生什么”的。该算法用来预测进一步的发展。例如,用户行为和每个用户可能的销售可以呗预测和直接度量。

不同工具间的相互作用使我们能够预测进一步的发展。通过这种方式,举例来说,昂贵的组件故障可以预期和防止并采取对策。除此之外,重点是从不同的业务领域的数据处理和整合,因为只有一个整体的观点揭示了个别领域之间的交叉链接。例如,售后数据可以用来识别零部件的磨损,消除产品开发中的薄弱环节。

经典的数据分析是事故预测的补充。在此基础上,未来的的发展可以再在其识别,并可以迅速及容易识别有意义的模式和依赖关系。预测性分析对专家来说已成为决定性的竞争优势。

预测分析的典型挑战:

  • 数据以不同的格式存于不同的系统中
  • 分析和定义相关信息
  • 确保数据的安全性
  • 数据质量和数据一致性
  • 大数据基础设施

毕博以成功的完成大量的预测性分析项目,并在汽车行业有广泛的流程和实施经验

可视化分析

大流量数据的概览是必要的。为了有效地评估和使用数据,清晰的可视化和准备是最重要的。

在可视化分析的帮助下,企业用户可以从数据中提取知识,直观地发现趋势和发展。可视化分析方法的目的是从极大且复杂的数据集中得到观点并使它们容易被理解。这种方法结合了自动化数据分析的优势以及人的能力已迅速捕捉方式及直观趋势。例如,在“三包”管理的框架内,可以使用可视化分析工具处理一系列的发动机损坏的可能原因。可视化提供了更深入的见解和新的原因分析,以最快的制定可能的对策。

大数据的可视化提供了意想不到的见解及以下优点:

•    即时,实时识别的机会和风险
•    快速应对短期商业机会
•    通过创造性和建设性的使用演示方法及时且综合的评估数据
•    跨多个数据集的数据元素之间的关系
•    为更好的识别模式,关系和趋势建立的数据和数据流的可视化

自服务分析

数据和分析的下一步是为业务用户打开数据科学方法。许多分析工具已经开发了非常高的成熟度与巨大的自动化。这也允许未经训练、没有任何IT知识的用户,如工程师或部分生产线经理,独立设计专案分析和实验。除了自助服务BI,可以创建自己报告的那种,统计学模型夜场用在自服务分析中来识别新的模式。这种展示使得识别优先级中的迅速变化变成可能。对于重复的任务,业务用户可以灵活地重塑某些数据,并快速找到问题的答案。

毕博如何产生价值

•    经验决策支持
•    从大量的数据中高效的信息检索
•    对于当前数据和洞察未来发展的整体观点
•    更高的客户满意度