概述

我们都在见证着数据和分析革命,这将导致下一次人类进化——人类的能力将被显著放大。这场革命的支柱是社会/移动性、物联网/数字、去中介化和人工智能/ML等领域的技术进步。我们生活在一个快节奏、数字化的世界里,不断地寻找方法来发现、分析和实时操作信息,以便更好地为我们服务。

印孚瑟斯数据分析公司(Infosys Data Analytics)设想了一个分析驱动型企业,通过持续盈利的战略方法,实现工业化和尖端能力的承诺。我们相信,这种整体方法将创造100倍的可能性,以推动新市场、消费者珍视的新体验、更高的效率和更好的风险管理。

100倍的可能性是由这些不同的支柱支撑的,使数据货币化:

  • 顾客亲密:提供令人愉快的客户体验,由可操作的见解驱动,确保企业的收入上升。通过创建个性化的全渠道体验,帮助组织了解并影响客户行为。此外,帮助提高客户忠诚度,防止客户流失。
  • 运营效率:嵌入分析以简化流程和业务运营,通过预测性洞察力预测运营中断,通过实时洞察力帮助预测供需波动,实现预测性维护,提高资产和输出质量,并通过自动化和洞察力驱动的运营确保更高的效率。
  • 风险管理:识别跨业务价值链的组织风险,并通过预测洞察力采取预防措施。使组织能够主动检测欺诈并控制经济损失。同时,帮助组织变得足够敏捷,以遵守不断变化的法规政策。这有助于组织降低成本,反过来为企业提供货币收益。
  • 新的收入来源:使企业能够将数据转换为战略资产,从而触发新的/增强的产品和服务,为业务创造新的收入机会。通过提供洞察力即服务,帮助企业发现可持续和可扩展的机会,实现收入多元化。
价值杠杆 操作杆 分析功能
增加收入 提高速度
提高服务水平
客户亲密度,运营效率,新的收入模式和风险缓解
降低成本 降低燃料成本
降低人员成本
改善进度合规
改善问题恢复
减少合规成本
减少合规时间
客户亲密度,运营效率,新的收入模式和风险缓解
减少营运资金 提高能力
提高设备转
客户亲密度,运营效率,新的收入模式和风险缓解

我们将数据货币化的战略方法:

战略方法处理数据供应、数据消费和企业内将它们绑定在一起的组织文化的三个关键要求。

  • 无边界信息平台,它引入了一种解决方案视角,支持跨企业有效的数据供应,同时考虑到以高容量、品种和来源为标志的新时代数据景观。它还打破了在企业中无意中创建的物理、技术和组织边界,并在正确的时间将正确的数据提供给正确的人。
  • 进步组织建立数据驱动的文化,将业务和IT结合在一起,以确保数据分析计划的最大输出。整体方法迎合企业中现有的人员、流程和技术投资,将其转变为分析驱动,并使企业能够将数据货币化。
  • 普遍的分析Pillar是基于数据消费的目的构建的。它支持自助服务,将分析嵌入到关键功能和流程中,并自动生成洞察力,以便实时或提前做出明智的业务决策。

以下是我们的一些解决方案,可以帮助客户让数据发挥更多作用

印孚瑟斯分析工作台-目前,80%的时间花在数据采集和准备上,只有20%的时间花在分析上。印孚瑟斯正在扭转这一局面,帮助我们的客户扩大分析规模印孚瑟斯的分析工作台,它增强了敏捷分析的能力。该解决方案由一个松散耦合的体系结构提供动力,它加速了时间到洞察,支持自助服务分析,更快的数据提取和决策。它还将权力交给业务用户,让他们可以调整和试验分析模型,而不需要大量的培训或深入的数据科学知识。
印孚瑟斯基因组的解决方案是一个特定于领域的解决方案,可以加速从数据到见解的旅程,从而实现业务成果。基因组解决方案的能力,如数据智能网格——一个多维行为属性或基因的预制存储库,自动化数据集成的无边界数据访问,匹配外部和内部实体的身份解析等,有助于通过创建网络化的数据产品解码客户的DNA。在Genome解决方案中预构建的模型库有助于快速跟踪数据挖掘,以获得深入的见解。我们创建了用于客户分析(跨行业)的客户基因组,用于供应链分析的供应商和产品基因组,以及用于资产分析的资产基因组。
印孚瑟斯NIA是一个基于开源的数据分析平台,使企业能够操作他们的数据资产,并发现快速创新和增长的新机会。这个端到端数据科学框架封装了数据集成、数据准备、建模、部署和报告的功能,同时提供了数据安全性、透明度、可靠性、可审计性和自助服务供应,具有弹性伸缩的云部署印孚瑟斯钴
信息系统供应链预警解决方案使业务免受干扰。
这些解决方案帮助组织识别和预测相关的中断,以采取预防措施。

使用数据盈利框架实现100X可能性

了解如何将企业转变为分析驱动型企业

与我们的专家交流

端到端的行业数据货币化框架。每个框架都将业务驱动因素与业务能力——数据分析能力——流程能力联系起来

  • 100倍力量倍增器,加速数据和分析构建块的执行,以交付能力
  • 正确结合软件和服务,以满足客户的具体需求
  • 在协助客户在客户亲密度、运营效率和新的收入模式方面创造盈利机会,并通过我们的数据和分析能力交付方面具有重要经验
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挑战与解决方案

通过数据驱动的洞察,更好地理解客户行为,改善客户体验

利用预测数据引导洞察,引入自动化和洞察驱动的运营

将分析嵌入到业务流程中,以包含和防止欺诈或风险

利用分析发现新市场

货币化是一项转型举措,需要高级利益相关者的愿景、赞助和治理,以实现可持续价值。然而,经过深思熟虑的路线图将在定期的时间间隔内提供持续的价值创造,并允许航向修正。

重构当前的劳动力以学习新工具。这些新工具基本上消除了对数据科学家等专业技能的需求,并将商业用户转变为公民数据科学家。从市场引进专业技能,以提供竞争优势的能力

找一个对数据货币化有着相似愿景的合适供应商,并引入软件和服务,以更快地实现这一愿景。