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實時分析的4個成功案例

責任編輯:cres

作者:Thor Olavsrud

2020-05-15 10:16:46

來源:企業網D1Net

原創

這四家公司正在利用實時分析來提高敏捷性,對客戶的需求變化作出響應,優化定價,以及找出影響其利潤的低效工作。

這四家公司正在利用實時分析來提高敏捷性,對客戶的需求變化作出響應,優化定價,以及找出影響其利潤的低效工作。
 
對于那些想從流入數據系統的數據中尋求價值的企業而言,實時分析是正確之選。這一新興學科融合了技術和流程,可幫助企業改善內部工作流程,或在客戶行為方面和出現市場趨勢時提供洞察力。
 
實時分析策略可提供業務敏捷性,或者有助于您的組織在客戶需求變化時作出響應,或者幫助您隨市場狀況波動來優化定價,或者找出影響您利潤的低效業務流程。
 
企業越來越多地依賴實時分析以獲得競爭優勢,尤其是利用流分析,其可以實時分析數據。市場調研機構Grand View Research預測,隨著企業投資以改善績效和運營,到2025年,全球流分析市場的復合年增長率將達到29%,而在2018年其市場價值為63.2億美元。
 
以下四個示例將說明,目前各個組織如何來使用實時分析。
 
實時數據幫助拜耳公司重塑商業策略
 
拜耳作物科學公司(Bayer Crop Science)創建了“虛擬工廠”,以為其九個北美玉米種子生產基地的設備和流程提供動態數字表現。該項目被稱為“通過虛擬工廠塑造商業策略和未來運營”,其為9個生產基地的每一個創建了設備、流程和產品流特征、物料清單和操作規則的動態表現。
 
拜耳作物科學公司數據科學卓越中心負責人Naveen Singla表示,隨著公司的商業團隊推出新的種子處理產品或新的定價策略,我們可以使用虛擬工廠來評估每個基地的工作準備情況,以調整其運營,從而可符合這些新策略。
 
“現在,我們可以重新思考自己的業務流程。我們可以通過使用這些機器學習算法或仿真來重新思考自己的決策。”Singla補充說,我們公司現在可以回答有關庫存結構、設備性能、流程順序設計和網絡優化的復雜業務問題。
 
Singla的建議是:了解業務工作。Singla感謝拜耳作物科學公司決策科學-互聯虛擬系統負責人Shrikant Jarugumilli及其團隊在生產基地的工作,從而使她學到了種子制造業務的來龍去脈。Singla說:“讓我們的數據科學家了解業務領域,這是至關重要的。”
 
賓夕法尼亞大學醫學院(Penn Medicine)使用實時數據來縮短患者在重癥監護病房的住院時間
 
在醫院重癥監護病房(ICU)中的許多患者都依賴呼吸機生存。讓危重患者自行呼吸是讓他們安全離開ICU和為其他患者騰出床位的重要一步。賓夕法尼亞大學醫學院正在使用實時分析以有助于更有效地掌握患者何時可以脫離呼吸機。
 
2016年,賓夕法尼亞大學醫學院(由賓夕法尼亞大學雷蒙德和露絲·佩雷爾曼醫學院和賓夕法尼亞大學衛生系統組成)著手開發一個儀表板,該儀表板可利用其電子健康檔案(EHR)供應商的實時數據流來提醒呼吸和護理人員何時需要干預,以及何時患者可以脫離呼吸機。
 
實施該應用程序(名為“喚醒和呼吸同步”,簡稱為ABC),這需要賓夕法尼亞大學醫學院將其賓夕法尼亞醫療創新中心(Penn Center for Health Care Innovation)與信息服務和數據科學部門整合在一起。該創新中心和信息服務部門基于臨床決策支持規則引擎和警報設計了該儀表板,而該引擎和警報由賓夕法尼亞大學醫學院的臨床專家創建,并由數據科學部門完成編程工作。
 
賓夕法尼亞大學醫學院首席數據科學家邁克爾•德勞格里斯(Michael Draugelis)說:“這是真正推動與這三個部門深入合作的第一個項目。”“該項目所做的互動已經調整了我們的工作方式。我們在組織層面上改變了項目管理的方式。”
 
在2019年,賓夕法尼亞大學醫學院表示,“喚醒和呼吸同步”應用程序將ICU病房患者使用機械呼吸機的時間減少了24小時以上。
 
德勞格里斯的建議是:關注數據,而并非供應商。該項目中的一個最大時間延誤是賓夕法尼亞大學醫學院花數月時間來決定更換其電子健康檔案供應商,以進行試點。而該醫學院專注于如何使用數據,以及最終如何獲得寶貴的經驗,從而有助于設計出更好的應用程序。德勞格里斯說:“在我們的第一個電子健康檔案上實施我們的首次部署工作,這無疑推動我們提出與新電子健康檔案如何進行交互的一些要求,并且該過程使我們與這兩個不同系統的接口具有通用性。”“這使我們的系統更強大,并有助于我們在當前系統上建立一個更基礎的架構。”
 
藍多湖公司(Land O'Lakes)利用實時分析來優化市場營銷
 
藍多湖公司的“數據轉化為價值”(Data to Value)項目引入了AI技術來從事公司的市場營銷工作。該項目利用數據分析工具和不同的數據源使公司了解自身的盈利能力、銷售電話的成功要素和商品市場。
 
該項目包含了傾向模型,以找出哪些乳制品潛在客戶最有可能產生最大購買量,同時商品預測功能可幫助公司的風險管理團隊圍繞對沖、庫存策略和費用支出做出決策。
 
藍多湖公司商業智能主管杰里米·杜蒙德(Jeremy Dumond)說:“憑借這個項目的工作和成果,我們比以往任何時候都更有信心,我們的銷售人員能夠以適合的價格為合適的客戶提供正確的產品。”
 
截至2019年,“數據轉化為價值”項目已幫助藍多湖公司提高了40%以上的電話銷售成功率。
 
杜蒙德的建議是:尋找業務領域的合作伙伴。杜蒙德表示,該項目最大的挑戰是將該模型的改進潛力推廣到內部銷售團隊。尋求具有信譽的業務主管的支持,以使銷售團隊參與進來,這是至關重要的。杜蒙德說:“與值得信賴的業務主管合作以及擁有組織內高層的承諾,制定一個市場支持的項目計劃,這是成功的基礎。”
 
杰克遜醫療機構(Jackson Health System)利用數據流來改善醫療工作
 
杰克遜醫療機構是位于佛羅里達州邁阿密的一個非營利性學術醫療系統,也是美國最大的公共健康系統之一。該機構通過Overwatch數據集成項目利用實時分析來幫助其降低成本,以及緩解其急診部門的壓力。
 
杰克遜醫療機構的人口健康團隊在2017年帶著一個問題找到其IT團隊:他們需要找出其急診部門的“高度使用患者”。高度使用者通常是資金不足的患者,他們利用急診部門作為初級治療,通常因為他們不知道有其他選擇。該人口健康團隊需要找到一種方法,使自己能夠在這些患者來杰克遜醫療機構就診時將其識別出來,這樣該團隊就可以與這些患者進行接觸,并將他們納入到一個資助項目中,該項目會提供適當且持續的治療,而不會增加急診服務部門的負擔。
 
杰克遜醫療機構的企業應用程序集成副總監喬治·羅塞洛(George Rosello)說:“我們讓所有這些信息流入該引擎,然后將其輸送至各個系統,但我們并沒有利用這一過程,即我們將所有信息實時傳輸存儲在該引擎中。”
 
Overwatch數據集成項目會利用已經流過杰克遜醫療機構集成引擎的數據,當急診部門高度使用患者進入杰克遜醫療機構急診部門時,將通過文本和電子郵件向相關的病例管理員發出實時提醒,提供有關該患者的信息,他所處的醫療服務類別,他目前的位置,以及他目前正在接受什么治療。
 
羅塞洛說:“作為社會安全網醫院,該項目使我們能夠履行我們的使命宣言,那就是讓這些患者獲得適合的醫療服務,使他們獲得適合的慈善醫療服務,并為他們提供所需的幫助。”“我們有些患者剛治療不久,病情就穩定下來,然后就回去了。現在,這些患者正在得到持續的治療,以解決其患病的根源,因此他們更加健康。”
 
羅塞洛的建議是:要清楚如何衡量成功。他說:“當您著手一個項目,特別是需要持續一段時間的項目時,那么項目的最終目標就是完成項目。”“但這個目標不是開始時的狀態。不忘記最終目標,這極具挑戰性,我建議所有人都應注意這一點。您的項目真正成功的要素是什么?”
 
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