Data Analytics
Platform
Facilitering og fasttracking af din business AI med machine learning-drevet klargøring af data, blending og opbygning af modeller til predictive analytics
Fasttrack din business AI
Vores Data Analytics Platform hjælper dig med at navigere fra big data til smart data – så du kan træffe de rigtige beslutninger for lige netop din forretning. Vores Data Analytics Platform er ideel, hvis du skal til at opbygge modeller til predictive analytics eller ønsker at benchmarke dem, du allerede har, særligt inden for:
- Kundesegmentering og forbedring af CEM
- Churn/retention
- Kryds- og opsalg
- Nysalg/øget konverteringsrater
- Risk management
- Etc.
Læs også: Blog: AI: Fra buzzword til bundlinje
Platformen optimerer dit ressourceforbrug, fordi vores machine learning-drevne værktøjer forkorter processen væsentligt i forhold til at skulle gøre det selv, og du får den rette størrelse data pool til at kunne opstille værdiskabende modeller med vores omfattende nordiske data lake, der i samspil med dine interne kundedata giver det ideelle grundlag for at identificere de relevante trends og triggers til at forbedre dine eksisterende kunde-flows
Vi letter din data science med Data Analytics Platformen, der via vores machine learning-drevne værktøjer:
- Strukturerer dine interne data og klargør dem
- Blender dem med variablene i vores nordiske data lake
- Identificerer de vigtige variable til din model (churn, segmentering, opsalg, nysalg etc.)
- Opbygger modeller til predictive analytics og hjælper dig med at implementere dem
Navigér på siden
Strukturering og klargøring af data til AI
Forud for opbygningen af modeller til predictive analytics er det helt afgørende, at data samles og gøres klar. Det er ikke en simpel proces, da den kræver, at data lokaliseres, udvælges, kombineres, struktureres og formateres
Dén proces gør vi kortere og mere smidig med vores formateringsalgoritme, der er et værktøj til at formatere og strukturerer jeres data og gør dem hurtigere klar til opbygningen af AI-modeller. Dine interne data består af forskellige datakilder og komponenter (typer af data), og vi håndterer alle typer af data
Værktøjet sørger for:
- At identificere og håndtere forskellige datatyper
- Fjerne højt korrelerede variable
- Data imputation ved manglende data
- Identificering og eliminering af outliers
- Datastandardisering
Sådan formateres data
keyboard_arrow_up
keyboard_arrow_down
Vores formateringsværktøj sørger for:
- Match-algoritmer & geokodning
- Dataformatering og databeregning
- Shuffle rows
- Fjerne tomme variable og variable, hvor der mangler værdier i mere end 20 % af rækkerne
- Ændre variablenes type/string til kategorisk
- Klassificere variable med op til 25 unikke niveauer som kategoriske - ellers som kontinuerlige
- Tilføje suffikser, så variabeltypen kan identificeres
- Fjerne sekventielle variable (fx 1,2,3,4..)
- Fjerne konstante variable og variable med noget nær ingen varians
- Fjerne dubletter
- Fjerne rækker, hvor der mangler værdier i mere end 40 % af rækkerne
- Validering
- Dimension control
- Principal components analysis
- Correlation analysis splits
Ved at automatisere dataformateringen glæder du dine data scientists, fordi du fjerner en opgave, der ikke er direkte værdiskabende - så de i stedet kan fokusere på opbygning og implementering af nye modeller. Og det gør ikke bare vejen til at have en data pool, der egner sig til at bygge AI-modeller kortere; det beriger også dine interne kundedata og giver den fulde indsigt i dine kunder som holistiske mennesker. Det er dét, vi kalder at have 360° kundeindsigt
Læs også: Blog: Reducer tidsforbruget på data-klargøring med op til 40%
Data blending: Dine kundedata beriget og rangordnet med tredjepartsdata
Det næste skridt for at blive klar til at opbygge modeller til predictive analytics er at blende dine interne kundedata med de eksterne tredjepartsdata i vores nordiske data lake. Blendingen giver dig den fordel, at du får opbygget en stor, relevant data pool. Det kræver nemlig mange data at bygge værdiskabende modeller
Med vores nordiske data lake får du let adgang til mere end 800 variable, der alle er strukturerede og klar til brug. Vores data blending-engine matcher dine interne kundedata til datakomponenterne i vores data lake via komplekse matching- og dataformateringsalgoritmer i et kontrolleret miljø og identificerer de data, der har den største forklaringskraft i forhold til den model, du står over for at skulle bygge
Optimér din data pool med vores nordiske data lake
Vores nordiske data lake med mere end 800+ tredjepartsvariable er software-uafhængig og med en licens har du adgang til alle data 24/7. Dermed sparer du al den tid, der normalt går med at strukturere, validere, dokumentere og opdatere tredjepartsdata, inden du kan komme i gang med at bygge dine AI-modeller. Med din adgang til data laken følger selvfølgelig også adgangen til vores ekspertise inden for registerdata, GDPR-compliance og data science
Vores data lake er den samlede betegnelse for alle vores datakomponenter, der inkluderer
- Data (nordiske):
- rå data
- strukturerede data
- modellerede data
- Fuldt dokumenterede
Vi identificerer de signifikante variable
Som en del af blending-processen identificeres de relevante og signifikante variable for den model, du står over for at skulle bygge, hvad enten der er churn, krydssalg, opsalg, nysalg eller noget helt femte. Vores prædiktive machine learning-værktøj ser på hvilke parametre, der adskiller lige præcis dine kundesegmenter
Resultatet får du i en rapport, der viser dig hvilke variable (både blandt dine interne data og fra vores tredjepartsdata), der performer og er signifikante i forhold til din analyse, samt hvilke af vores machine learning-værktøjer, der egner sig bedst til din analysetype
Rapporten giver dig et overblik over dine data i forhold til vores tredjepartsdata og oplister de signifikante og værdifulde variable forud for din modelopbygning - hvilket sparer dig for den manuelle proces til at identificere samme
De mest signifikante variable kan derefter tilgås, så du kan berige dine kundedata og medtage variablene i opbygningen af dine analyser og modeller enten in-house eller via vores data science-services
Har du allerede en model selv, hjælper vi dig med at optimere den
Vores blending-værktøj kan også bruges til at optimere brugen og udvælgelsen af data i din interne modelopbygning ved at identificere de relevante data med prædiktiv forklaringskraft til din modelopbyning. Du kan altså benchmarke og optimere dine interne modeller med relevante tredjepartsdata med en licens til vores blending-værktøj
Predict: Machine learning-drevet modelopbygning
Med Predict bygges modeller til predictive analytics ved hjælp af machine learning-protokoller. Det hjælper dig med at bygge bedre modeller og forkorter dine prædiktive værktøjers time-to-market; vi har sørget for strukturen og frameworket i alle de indirekte model-opgaver, der gør det muligt for dig at generere modeller på vores self-service analyseplatform. Du må gerne kalde det automatiseret AI
Med Predict genererer vi operationaliserbare modeller og outputs til at score din kundedatabase alt efter de ønskede mål og med muligheden for at assigne recommendation scores. Det giver dig ikke kun en bedre forståelse for dine eksisterende kunder; det sikrer også, at du kan identificere tvillinger - og let tilpasse modellerne over tid efter behov
Kom i gang med business AI, selvom dine interne data ikke er klar
Predict virker allerede med et minimum af dine data, så selv hvis dine interne kundedata endnu ikke er klar til AI, kan vi hjælpe dig med at bygge modeller, der giver dig en bedre forståelse for dine kunder og dit marked. Og du får fordelen af vores indbyggede sikkerhed i og med dataene i vores data lake allerede er diskretionerede og struktureret, så de er GDPR-compliant
Få adgang via
Automiseret workflow
FTPs- eller SFTP-server
Tredjepartsplugins
