Сфери на приложение

В днешно време е почти невъзможно стартирането на проeкти свързани с анализа на данни без адекватни софтуерни решения.

Най-общо казано, основните причини са три:

• Невероятно големия обем от данни надвишава значително човешките познавателни и аналитични способности.
• Информационните технологии се развиват изключително бързо, в резултат на което са налице разнообразни източници на бази данни, скалируеми алгоритми, средства за извличане на данни, решения за генериране на графики.
• Конкуренцията в индустриалния сектор непрекъснато се повишава.
Ръководители, инженери, анализатори, научни сътрудници и професионалисти изпитват все по осезаема нужда от софтуерни решения за анализ на данни, статистически know-how и обучение с цел постигане на високо ефективна дейност.

Примери за сфери на приложение на решенията предлагани от StatSoft:
•  Аналитичен CRM
•  Банки и Финанси
•  Business Intelligence
•  Credit Scoring
•  Cross-Selling and Up-Selling
•  Клиентска лоялност и миграционен анализ
•  Достъп до данни, анализи и системи за отчети
•  Data Mining, Text Mining
•  Прогнозиране
•  Улавяне и предотвратяване на измами
•  ISO 9000, TS 16949
•  Производство
•  Медицина и здравеопазване
•  Фармация, Биотехнологии и производство на медицински продукти
•  Оптимизация на процеси
•  Научна и развойна дейност
•  Sarbanes-Oxley Compliance
•  Сегментация
•  Six Sigma
•  Статистически контрол на процесите (SPC)


Аналитичен CRM

За много компании първа стъпка в управлението на продажбите е въвеждането на CRM приложение с цел оптимизиране на взаимоотношенията с клиентите и ефективно наблюдение на стоковия оборот. Все пак, за да работи една CRM стратегия първо е необходимо задълбочено да се анализира и разбере клиентското поведение. Решение на тази прецизна задача намираме в лицето на STATISTICA аналитичните CRM приложения. Чрез използването на data mining техниките, STATISTICA анализира клиентските взаимоотношения и позволява на маркетинг специалистите да класифицират групи от клиенти съгласно техните характеристики и покупателни навици (сегментация). Също така, STATISTICA помага за подобряване на ефективността от маркетинговите кампании, както и за увеличаване стойността на продажби от съществуващи клиенти (cross-selling и up-selling), като същевременно намалява загубата на клиенти (churn).
Data minig техниките са широко използвани за анализ и наблюдение на нивата на клиентска удовлетвореност, лоялност и диагностициране на причините за промяна на тези нива.
 

Банки и финанси

Финансовите институции винаги са събирали детайлна информация за своите клиентите  често в отделни бази данни и различни форми. С цел разбиране на клиентските нужди, предпочитания и поведение повечето финансовите институции като банки, компании за кредитни карти, инвестиционни къщи се обръщат към силата на data mining техниките в STATISTICA Data Miner. STATISTICA Data Miner позволява на финансовите институции  да извършват критични за бизнеса задачи, като улавяне на  измами, идентифициране на причините за риск , създаване  на  сигурни и автоматизирани модели на риск,  прилагане на  кредит скоринг, оптимизиране на кредитното портфолио, сегментация и предсказване на клиентско поведение , откриване на скрита корелация, създаване на модели за ценообразуване на  опции и фючърси.
За достигане на съответствие с изискванията на BASEL II,  финансовите институции трябва да построят сигурна и надеждна система за анализ и отчет  която може да бъде валидирана и  контролирана (контрол на ревизии и версии на отчети ), да предоставя ролево базирана сигурност  (предефиниране нива на достъп според компетентност  ) и възможности за  одитиране от страна на регулаторните органи.      


Business Intelligence

За организациите ефективното доставяне на информация и споделянето на познание е като нервната система. Познанието извлечено от данните трябва да е достъпно в подходяща форма, на точното място и  в правилното време, или иначе казано  лесни и на време за разбиране отчети налични за  онази част от персонала която се нуждае от тях и само  от тях.  
Лесната за използване BI система, базирана на STATISTICA Enterprise и WebSTATISTICA server, може бързо да бъде разгърната от IT отдела. Всички аспекти на системата са настройваеми и гъвкави според нуждите на клиента. Сега бизнес потребителите имат възможността да получат всички отчети които искат   с едно кликване на мишката  чрез  интерактивни dirll-down и филтриращи опции без да е необходим въвличането на IT персонала всеки път когато има нужда от  нова заявка.  Прости или детайлни   анализи  с много параметри могат   да се стартират за секунди  без значение дали данните се съхраняват върху  различни източници  бази данни  и/или в централизиран склад от данни. Потребители с определени права на достъп мога да стартират анализи с няколко „клика” на мишката и да споделят с други потребители, както резултатите такта и параметрите на самия анализ. Милиони евро могат да бъдат  открити и спечелени с STATISTICA Business Intelligence.


Credit Scoring

Елиминиране на риска е неизменна част от дейността на компаниите от финансoвия сектор. Особено място заема процеса по осигуряване на високо ниво на сигурност на кредитните операции. Налице са разнообразни методи за оценка на кредитния риск, като често използвани модели се базират на описателни методи или експертни оценки.
Наред със всичко това,  не отдавна финансовите компании се обърнаха и  към силата  на скоринг моделите създадени чрез статистически data mining техники, с цел  създаване  на по точна   оценка за кредитния риск.  Използването на data mining техники води до значително намаляване на лошите кредити и ускорява  процеса по  вземане на решение за  отпускане на нови кредити. По този начин се позволява на по-малко опитен персонал да взема решения, съчетано със значително намаляване на врмето за обработка и оперативна дейност.
Всеки един от тези елементи води до значително намаляване на разходите по оценка на риска и подобрява значително точността на кредитната оценка.


Cross-Selling and Up-Selling

Съвременния маркетинг се състои не само в привличане на нови клиенти, но и в изграждане на дълготрайни връзки със съществуващите клиенти при максимизиране на ползите от тези взаимоотношения (
cross-selling и up-selling). Компаниите  трябва да разбират нуждите и поведението на своите клиенти.  Най-добрия начин за постигане на това разбиране е чрез въвличане на съвременните техники на data minig, още повече че  информацията относно нашите клиентите и  техните действия може    лесно да се намери   в   базите данни и CRM системите.  Data minig техниките позволяват изваждане на нови зависимости и клиентско поведение, които в последствие могат лесно да бъдат  представени във форма на логични и бизнес правила. Така например, търговския директор  разполагайки вече с установена корелация за дадена група от клиенти, лесно може да  привлече вниманието на своите клиенти предоставяйки им най-подходящата оферта   и/или    чрез създаване  на нови продукти  и разширяване на съществуващи продуктови линии. Също така, Datа mining техниките успешно се използват за създаване на прогнозиращи модели за идентифициране на целеви групи за определена оферта.

Клиентска лоялност и миграционен анализ
 
В конкурента среда с ниска степен на продуктово разграничаване, където разходите за преминаване от един към друг доставчик са ниски, клиентската лоялност е проблем от жизнено важно значене. При този тип пазари  способността за точно прогнозиране на миграционния феномен е жизнено важен за компаниите. Правилното прогнозиране  позволява   да се предприемат превантивни измерители, модели за прогнозиране на  продажбите , оценка на крайната стойност от  клиента (очакван приход който клиента генерира  за определения период на взаимоотношения  с компанията ) и модифициране  на крайното ценово предложение. При този тип проблеми, методите за анализ на данни и по специално data mining могат да се използват с цел да се предпазим от клиентска миграция. Статистическите техники намират силно приложение при анализ и  идентифициране на фактори определящи клиентската удовлетвореност и лоялност, и определяне на модели на клиентско поведение. Това позволява на компанията да адаптира своите оферти с цел да посрещнат максимално нуждите на своите клиенти. Така например: един от най-често срещаните подходи  свързан със създаване на data mining model е с цел прогнозиране вероятността от клиентска неудовлетвореност (churn rate).


Достъп до данни, Анализи и системи за отчетност

Много организации  са изненадани от   това  колко малко  правят за да използват данните които събират, въпреки огромните оперативни разходи които са направени за създаване на специализирани бази данни и  извличане на  данните  от тях.  Ето защо налагането на автоматизирания или полу-автоматизиран достъп до данни, анализ и отчетност предлага значителни комерсиални предимства. Така например, чрез интегриране на системи за  следене на on-line  измерители за производствения процес и  комбинирате им  с други  тип производствени, тестови, R&D данни и качествени показатели съхранени в разнообразни неинтегрирани  бази данни води до  много по-лесно и бързо   генериране на  оn-line или off-line отчетност  при значително съкращаване на разходите.   Подобен пример за автоматизиран достъп до данни , анализи и отчетни системи съществува в банките , застраховането, здравеопазването, администрацията или иначе казано във всички индустрии.


Data Mining, Text Mining

В резултат на бързо развиващите се технологии, модерните компании и индустрии обработват непрекъснато увеличаващи се масиви от данни. Въпреки че това може да бъде жизнено важен източник на полезна информация този потенциал не е напълно разгърнат, тъй като стандартните отчетни системи често са неспособни да идентифицират сложни взаимовръзки скрити вътре в данните. Средствата, включени в STATISTICA Data Miner и STATISTICA Text Miner могат да се адаптират към индивидуален набор от данни, като на база текуща информация ръководителите реагират по-бързо при смяна на пазарните условия. Надежден data mining е безценено предимство за всяка модерна организация. Точни прогнози и познания за клиентите и техните навици, генерирани на време и базирани на текущи данни  често е ключов момент за постигане на ефективност и пазарни предимства.
 

Прогнозиране

Една от най-важните задачи на модерния мениджър е прогнозиране на икономическите параметри, влияещи върху финансовите резултати. В търговията и индустрията е от съществено значение да се прогнозират нуждите на клиента, складовите запаси и производствените разходи, докато при финансовия и телекомуникационен сектор конкурентоспособността на компанията зависи от нейната способност да прогнозира напред  разходите по отделни групи продукти или услуги. Мениджърите на Call центрове например, често използват модели за прогнозиране с цел прогнозиране на броя обаждания проведени в тяхната телефона мрежа. Всички тези задачи включват използването на прогнозиращи модели, базирани на времеви редове с цел оптимизиране на разходите. Решения се избират, така че  да гарантират точна и надежда количествена или качествена прогноза, обвързана с естеството на анализа и сферата на действие.


Улавяне и предотвратяване на измами

Различни браншове са засегнати от проблема с измамите: банки, застрахователни дружества, телекомуникации.  Измамата е сериозен проблем, водещ до трайни финансови загуби, нарушавайки имиджа на организацията и при това със загуба на клиентско доверие. Традиционно най-популярните начини за улавяне на измами са базирани на експертни методи. Все пак, поради непрекъснатото нараставне на броя на транзакциите и непрекъснатата промяна в методите за измама,  нужда от поддържанен на   мотеди за улавяне на връзки между  индивид участващи в нелегални операции   чрез  Data mining  процедури става все по осезаема.
    


ISO 9000, TS 16949 and other Standards

Един от начините да се  посрещнат нуждите на клиента е чрез прилагане на ISO 9000 серията от стандарти. По време на интеграция на една система  ключов момент  е   създаването   и документирането на стандартни операционни процедури за SPC. Подходаящ софтуер за управление на документо оборота и  анлиз на данни  води до  значитетлни предимства. STATISTICA e уникална палтформа комбинираща аналитични методи , необходимата валидация, сигурност и управление на документите.

Производство

Много организации прилагат разнообразни стандарти и стратегии за управление на качеството с цел постигане на оптимално качество на продукта придружено с намаляване на разходите. За да бъде ефективен този подход, от съществена необходимост е  интегрирането на подходяща IT система за извличане и анализ  на данни, които да бъдат  трансформирани   в познание.  Ефективно извличане на данни комбинирано с техники за анализ на данни, като Статистически Контрол на Процесите (SPC), Анализ на измервателни системи  (МSА), предсказаване на процеси, моделиране и оптимизация, анализ на благонадежност и други, повишава силно произовдителснота, ROI, качеството и резултаите в много производствени операции.


Медицина и Здравеопазване

STATISTICA се използва широко и много успешно в медицината и здравеопазването. Така например, при епидемиологични проучвания STATISTICA се използва за идентифициране на фактори повишаващи риска от заболяване. Софтуерт също така се използва за планиране и анализ на данни от клинични изпитания свързани с разработваненто на нови методи за лечение, анализан на нивото на оцелели индивиди и фактори влияещи при  прогнозиране. Въпреки че традиционните статистически и графични методи са екстремно полезни и разпространени в медицината, професионалистите все по-често се обръщат към data mining и text mining методите. Тези методи позволят да се откриват скрити зависимости, които след това могат да бъдат използвани за разработване на нови по-ефективни методи на лечение и превенция на заболяванията. Средствата за анализ са също така много важни за планиране и извършване на screening програми и за прогнозиране на разходите за операции и/или други медицински процедури.


Фармация, Биотехнологии и производство на медицински продукти

Фармацевтичната индустрия, образно казано, спрямо  другите индустрии е сама за себе си поради стриктните регулаторни рамки в които оперира. Поддържане на качество и безопасност на фармацевтичните продукти е критичен елемент, при който производителите трябва да валидират и сертифицират производствените си процеси с цел демонстриране на съответствие с изискванията на  регулаторните институции. STATISTICA предоставя подходящи техники в единна софтуерна среда,  която лесно се интегрира директно със складовете от данни, LIMS и MRP системите. STATISTICA  предоставя средства за контрол на достъпа, мениджмънт и конфигуриране, извършване на одит и  следене на версии на документи.
 в пълно съответствие  с най-новите регулаторни  изисквани. Това рабира се води до важни предимства за  индустрии като биотехнологии, фармация и производство на медицинско оборудване и козметика.

Процесна оптимизация

Често производствените процеси са сложни включващи стотици процесни параметри, външни фактори и измерители на качеството. Дизайн на експеримента (DoE) е доказан методи за  сдобиване, при минимални разходи,  на точни  данни относно производствените процеси, които в последствие могат да бъдат анализирани с цел намиране на оптимални комбинация от процесни параметри. С използването на средства като multivariate response profiling, няколко съревноваващи се параметри на качеството могат да бъда оптимизирани едновременно. Когато експериментите са много скъпи или времеемки, методи, базирани на исторически натрупани данни могат да бъдат използвани за намиране на първоизточника на дефекти, идентифициране на критични процесни параметри или дори предсказване на събития като отказ на съоражение или поява на грешки.
В този случай е възможно да се коригират проблеми на качеството преди реално да са се появили. Multiway PCA, multiway PLS и multivariate SPC, където линеен подход е неадекватен,  и неврони мрежи са доказани като екстремно ефективни по отношение на сложни производствени проблеми и осигуряват критичното за продукта качество.

Научна и развойна дейност (R&D)

Научно-развойната дейност е сложен, времеемък и скъп процец.  Почти невъзможно е да се дефинира дискретен набор от подходящи статистически методи, които да посрещнат нуждите на разнообразните научни организации. В резултат, R&D отделите имат нужда от обширни  и лесни за употреба, силно гъвкави подлежащи на лесна доработка статистически средства. STATISTICA  лесно може да бъде интегрирана с платформата R, като предоставя на инженери и статистици най-технологичните средства, които са лесни за изпозлване, подходящи и съвместими  с разнообразни  източници на данни, в резултат на което имаме бърза възвращаемост на инвестициите.


Sarbanes-Oxley Compliance

Sarbanes-Oxley  налага нови рамки и изисквания по отношение  на  отчетността  и съхранението  на записи.  Изисква се поемане на  персонална отговорност   от изпълнителните директори   за процедурите  относно  събиране на данни  за финансовите отчети  и за интегрираност на тяхното съдържание.  С цел постигане на  съответствие с тези изисквания, компаниите се нуждаят от гъвкави софтуерни системи, които да посрещнат съхранението на записи и документооборота по един сигурен и ефективен начин.
STATISTICA Document Management System (SDMS) предоставя ефективна и  богата на функционалност платформа за контрол и управление на документи. Интегрирайки се със STATISTICA аналитичните решения, SDMS добавя стандартен и сигурен подход към управлението на документите.


Сегментация

За да успее в модерната икономика, всяка една компания трябва да ускори идентифицирането на своите потенциални клиенти. Един от начините за постигане на това е чрез пазарна сегментация. За да успеят да установят предпочитанията на всеки индивидуален клиент, големи компании, опериращи на масовия пазар трябва да акцентират на техники за анализ на данни включващи пазарна сегментация и избиране на подходящ маркетингов подхо