Questo elenco puntato ha lo scopo di fornire un'istantanea di tutte le tracce di discussione: come ciascuna delle nostre aree di applicazione può affrontare determinati problemi aziendali per diversi tipi di pubblico. Ogni area di applicazione avrà un collegamento a una traccia di discussione completa per maggiori dettagli.
Ricerca sui consumatori/di mercato
- PUBBLICO: chiunque abbia un'affinità per i dati che si preoccupa del valore per gli azionisti, della soddisfazione del cliente e del passaggio al livello successivo.Persone che effettuano ricerche sui consumatori o di mercato per capire meglio cosa cercano i consumatori in prodotti e servizi, nonché come rispondono alle domande su prodotti e servizi esistenti. Ricercatori di mercato (in particolare nei beni di consumo confezionati), ricercatori di scienze comportamentali, scienziati sociali, analisti che lavorano nell'area della "voce del cliente".
- PROBLEMA CRITICO PER L'AZIENDA: come soddisfare i clienti con offerte innovative in modo efficiente ed efficace.
- OBIETTIVO: Mantenere i clienti soddisfatti per aumentare la redditività; aumentare o mantenere quote di mercato.
- Traccia di conversazione per Ricerca sui consumatori/di mercato
Costruzione del cruscotto
- PUBBLICO: Utenti che cercano una maggiore efficienza per affrontare l'intero processo di creazione di dashboard di applicazioni analitiche personalizzate.
- PROBLEMA CRITICO PER L'AZIENDA: garantire un provisioning efficiente delle informazioni chiave necessarie a scienziati e ingegneri per prendere decisioni informate e trasmettere metriche importanti ad altri.
- OBIETTIVO: semplificare la condivisione delle informazioni per informare in modo più efficiente ed efficace più decisioni.
- Traccia di conversazione per Costruzione del cruscotto
Visualizzazione dei dati/Analisi esplorativa dei dati
DAI
- PUBBLICO: Principalmente ingegneri e scienziati, ma sempre più altri che vogliono imparare dai dati più velocemente e sono interessati a un approccio più scientifico.
- PROBLEMA CRITICO PER L'AZIENDA: sperimentazione costosa e dispendiosa in termini di tempo.
- OBIETTIVO: realizzare miglioramenti più rapidamente con metodi ripetibili.
- Traccia dei discorsi per DOE
Per questo
- PUBBLICO: IT che cercano di realizzare una visione che include consentire agli utenti con strumenti efficienti ed efficaci di trarre valore dai dati nel perseguimento degli obiettivi organizzativi. Ciò include strumenti di supporto per consentire la collaborazione e la condivisione in un ambiente sicuro e governato.
- PROBLEMA AZIENDALE CRITICO: fornire agli utenti strumenti di rilevamento facili da gestire per consentire loro di eseguire facilmente il provisioning automatico dei propri dati, preparare l'analisi dei dati con semplici funzionalità di preparazione dei dati (in minuti, non ore), eseguire un'ampia varietà di analisi su i propri dati per affrontare le priorità organizzative, inclusa la condivisione semplice dei risultati dell'analisi per la collaborazione e la comunicazione.
- OBIETTIVO: Consentire agli utenti di innovare e creare valore da volumi crescenti di dati sempre più complessi, investendo in tecnologie appropriate che siano idealmente facili da gestire, estensibili e flessibili.
- Traccia dei discorsi per l'IT
Industria 4.0
- PUBBLICO: Prospettive nuove per JMP.Organizzazioni manifatturiere che non hanno tradizione ed esperienza nell'analisi dei dati e hanno bisogno di creare competenze da zero.I manager di medio e alto livello stanno appena iniziando a pensare al potenziale per ottenere più valore da una maggiore digitalizzazione, compresa la capitalizzazione di nuove fonti di dati e l'ottimizzazione di processi più automatizzati.
- PROBLEMA CRITICO PER L'AZIENDA: con più dati, valutare il potenziale per nuove intuizioni e creazione di valore.Ad esempio, alcuni dei sensori possono migliorare il prodotto, ma i dati raccolti dai sensori possono anche essere utili per migliorare l'esperienza dell'utente. Cosa si può fare di più con i nuovi dati generati come risultato degli investimenti nell'Industria 4.0?L'analisi è il mezzo per garantire progressi di successo nel portare la produzione al livello successivo: analizzare nuove e più fonti di dati per creare più valore con applicazioni come la manutenzione preventiva, il controllo statistico dei processi, la gestione delle prestazioni digitali e altro ancora.
- OBIETTIVO: Ampliare le capacità di analisi da un foglio di calcolo inefficiente e limitato a strumenti di analisi più visivi e flessibili per fornire valore in modo molto più rapido e semplice.Impara più velocemente da più dati e rivoluziona i modi di fare le cose per ottenere un valore maggiore.
- Percorso di discussione per l'Industria 4.0
Ingegneria della qualità, affidabilità e Six Sigma
- PUBBLICO: chiunque abbia il compito di gestire e misurare la qualità o l'affidabilità; chiunque faccia parte di un'iniziativa Six Sigma.Rilevante per la produzione, farmaceutica e altri settori.Stiamo vedendo opportunità nell'assistenza sanitaria.
- PROBLEMA AZIENDALE CRITICO: Ottieni offerte affidabili e di alta qualità sul mercato rapidamente con uno spreco minimo.
- OBIETTIVO: Sviluppare clienti fedeli e soddisfatti fornendo prodotti e servizi costantemente affidabili di alta qualità. La qualità può essere evidente fin dall'inizio, ma l'affidabilità è dimostrata nel tempo ed è ciò che determina il livello di soddisfazione del cliente.Qualità, affidabilità e servizio sono essenziali per coltivare acquisti ripetuti e clienti fedeli.
- Traccia di conversazione per Ingegneria della qualità, affidabilità e Six Sigma
Statistica, modellazione predittiva e data mining
- PUBBLICO: chiunque abbia bisogno di esplorare e analizzare i dati per ottenere informazioni più approfondite, per gestire i dati in modo più efficace o per prendere decisioni più informate e basate sui dati.
- PROBLEMA CRITICO PER L'AZIENDA: Sii efficiente ed efficace di fronte al cambiamento costante: —previsione dei risultati di interesse, verifica delle ipotesi e migliore comprensione delle relazioni per aiutarti a prendere decisioni migliori con dati del mondo reale: valori mancanti, valori anomali, input correlati, ecc.
- OBIETTIVO:Creare valore e facilitare l'innovazione.Utilizzare i dati per comprendere meglio la tua organizzazione, anticipare meglio il futuro ed essere pronto a rispondere in modi che riducano al minimo gli sprechi, massimizzino i rendimenti e riducano i rischi per essere efficienti ed efficaci.
- Traccia di conversazione per Statistica, modellazione predittiva e data mining
Grazie per averlo messo insieme 
