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Affaires d'éclaircissement avec des données foncées

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L'industrie informatique avait favorisé de grandes données pendant des années. Mais quelques sociétés ont trouvé que les données qu'elles ont eues besoin étaient plus près de la maison… dormante. Et l'exploitation de ces données foncées a pu valoir des millions.

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Pendant au moins 10 années, l'industrie informatique a favorisé le concept de grandes données : l'idée que les volumes énormes de données externes seront indispensables aux affaires. Mais quelques sociétés ont trouvé que les données qu'elles ont eues besoin étaient plus près de maison. L'exploitation des dossiers et des rondins donnée-internes foncés qui ont atteint leur objectif immédiat et sont maintenant dans stockage-a pu valoir des millions.

Voir dans l'obscurité

Quadis est des affaires des véhicules à moteur espagnoles dont le défi était d'améliorer la productivité de son centre d'appels tout en vendant plus de produits et augmentant le contrôle de l'inventaire.

Ses agents ont employé une combinaison du logiciel de planification de ressource propre à l'industrie de l'entreprise de la société et des catalogues numériques fournis par les fabricants des véhicules à moteur pour prendre des ordres des ateliers de réparations à travers l'Espagne. Mais puisque les deux systèmes n'ont pas été intégrés, les agents ont dû identifier des parties dans les catalogues pour trouver des actions, et puis des ordres d'endroit dans le système d'ERP. Après qu'un ordre soit passé par le système, les données étaient à gauche inutilisées et effectivement dormant.

Pour exploiter ces données foncées inexploitées, Quadis a déployé le logiciel de Kosmos du spécialiste foncé Datumize en données, sur son réseau pour lire, capturer et stocker des données décrivant l'activité d'agent dans les deux catalogues numériques et le système d'ERP. Il tire des données outre des réseaux internes et des magasins il localement ou dans le nuage.

Les premiers résultats étaient de lier l'identification de l'appel avec des disques d'ERP, évitant le besoin des clients de se présenter et leur histoire récente d'affaires. Quadis estime que ceci pourrait sauver entre 30 et 60 secondes par appel, permettant aux agents de prendre à plus d'appels chaque jour, et potentiellement soulevant le revenu par €3.4 million.

Le système également tamisé par l'histoire des pièces demandées. Utilisant une combinaison de l'intelligence artificielle (AI) et de l'analytics, le logiciel pouvait prévoir les besoins de pièces de client basés sur ceux déjà commandés. L'information donne à des agents l'occasion à la -vente ou aux pièces de croix-vente une fois incitée par un tableau de bord à l'écran. Elle aide également les affaires à prévoir la future demande des pièces, rendant le contrôle des stocks plus précis et réduisant des déchets d'inventaire.