 |
Интернет-ритейлер заявляет о повышении экономической эффективности и бизнес-ценности благодаря Teradata Aster Discovery
Ежегодная конференция и выставка Национальной федерации розничной торговли США (NRF), Нью-Йорк, 20 января 2015 года – Исследование общего экономического эффекта, проведенное Forrester Consulting по заказу компании Teradata, выявило, что платформа Teradata Aster Discovery демонстрирует убедительные экономические и технологические результаты, а также несет важные коммерческие и маркетинговые преимущества для интернет-ритейлера, занимающегося клубными продажами. Исследование проводилось на примере розничного клиента Teradata, который уже более пяти лет использует платформу Aster Discovery, внедряя решение для сбора и анализа больших данных.
Платформа ритейлера позволила компании организовать работу с разрозненными данными, снизить затраты на оплату труда технических специалистов и освободить время для работы над новыми бизнес-идеями. Уникальная технология также упростила интеграцию с другими системами ритейлера и реализацию его облачной ИТ-стратегии. Исследование было заказано компанией Teradata Corp. (NYSE: TDC), экспертом в области больших данных и маркетинговых приложений.
Платформа Teradata Aster Discovery — решение для сбора и анализа больших данных, позволяющее компаниям извлекать из больших данных важную коммерческую информацию. Исследование выявило, что использование платформы Aster позволило розничной компании получить следующие коммерческие, маркетинговые и технологические преимущества:
• Экономическая эффективность (возврат инвестиций) в размере 106% со сроком окупаемости 13,9 месяцев и суммарной выгодой за три года в размере 6,1 млн. долл.
• Рост количества перехода потенциальных покупателей в фактических, как результат — непосредственное влияние на показатели прибыльности
• Рост экономии за счет повышения результативности ИТ и пользователей
• Рост продаж в связи с повышением эффективности маркетинга
• Простота внедрения системы в имеющуюся инфраструктуру
• Повышение результативности ИТ и пользователей
• Повышение эффективности расходования маркетингового бюджета за счет выявления новых важных факторов*
*Решения Teradata Aster позволяют выявить ценные факты в случаях, связанных с анализом социальных сетей и агентов влияния, утечкой клиентов, анализом поведения, путем к совершению покупки, мошенничеством, финансовым анализом и индивидуальными рекомендациями.
Перед внедрением платформы Teradata Aster Discovery клиент использовал сторонний веб-сайт для выполнения всех задач, связанных с отчетностью, аналитикой и операционной деятельностью. В результате, клиент фиксировал значительный объем действий пользователей в Интернете, но не располагал возможностью его обработки и получения результатов, которые бы повысили эффективность его бизнес-модели. Клиент также быстро обнаружил, что написание кода MapReduce для каждого бизнес-запроса не обеспечивало требуемых возможностей масштабирования. Ограниченное количество сотрудников ИТ-поддержки не позволяло анализировать клиентские данные в нужном объеме. По итогам поиска поставщика компания выбрала платформу Aster Discovery по следующим причинам:
• Способность формировать модели данных, информационное хранилище и работать с неструктурированными данными.
• Способность сократить трудозатраты, так как для управления платформой не требуются специализированные навыки.
• Наличие визуальных инструментов для вывода важной коммерческой информации и повышения эффективности маркетинга.
«Мы полагаем, что в исследовании отражены ключевые результаты, которые компании могут ожидать при внедрении платформы Teradata Aster Discovery, — отметил Скотт Нфйау, президент Teradata Labs. — Инновационная архитектура и производительность платформы Aster Discovery гарантирует неизменный эффект для бизнес-пользователей, достигаемый за счет снижения сложности, выявления новых фактов и реализации возможностей с помощью мощных аналитических инструментов».
Инновации платформы Aster Discovery включают механизм построения графиков Teradata Aster SQL-GR™ и программную среду Teradata SNAP Framework™ (Teradata Aster Seamless Network Analytic Processing Framework™). Революционная среда SNAP Framework позволяет связывать воедино различные аналитические механизмы и файловые хранилища, открывая не имеющие аналогов возможности глубокого поиска по данным.
Вычисляя суммарный экономический эффект (TEI), Forrester определяла четыре направления, на которые оказала влияние работа платформы Teradata Aster Discovery: преимущества, затраты, гибкость и риски. С учетом увеличения сложности анализа возврата инвестиций в ИТ, методология Forrester TEI позволяет сформировать полноценную картину общего экономического эффекта от решений о покупке. Отчет включает в себя полный анализ всех затрат, рисков и результатов.
Загрузить полную версию отчета компании Forrester Суммарный экономический эффект™ платформы Teradata Aster Discovery : http://bigshow15.nrf.com/about
Это объявление было сделано на Ежегодной конференции и выставке Национальной федерации розничной торговли США (NRF) (http://bigshow15.nrf.com/about), главном мероприятии NRF, которое ежегодно проводится в Нью-Йорке. Консультанты по розничным решениям Teradata (http://www.teradata.com/industry-expertise/retail/?ICID=Sretail&LangType=1033&LangSelect=true) обладают обширным опытом работы с ритейлерами, активно использующими данные, а также сотрудничают с компаниями, занимающимися торговлей товарами широкого потребления (http://www.teradata.com/industry-expertise/consumer-goods/?ICID=Scg&LangType=1033&LangSelect=true#tabbable=0&tab1=0&tab2=0&tab3=0&tab4=0&tab5=0).
О корпорации Teradata
Teradata (NYSE: TDC) делает больше для развития аналитики «больших данных», чем любая другая компания на рынке. Ведущий спектр решений для анализа больших данных, интегрированного маркетинга и сервисов поможет любой организации вырваться вперед благодаря анализу корпоративных данных. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт teradata.com.
Контактное лицо: Анна
Компания: Teradata Corporation
Добавлен: 15:04, 20.01.2015
Количество просмотров: 843
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия620 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия612 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия690 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
