Branchen

Als flexible Querschnittstechnologie kann Big Data die Wertschöpfung von Unternehmen aus jeder Branche grundlegend verändern.
Daher ist es nicht verwunderlich, dass Kunden von KIANA aus unterschiedlichen Wirtschaftszweigen kommen.

   

 

 

Die Pharma-Branche kann Data Analytics für Entwicklung und Testen von neuen Medikamenten im Labor, zur Überwachung von Patienten und zur Durchführung besserer Diagnosen nutzen.
Typische Anwendungsfälle beinhalten:

  • Forschung & Laboranalyse 
  • Wearables & mobile Monitoring
  • Advanced Automation 
  • effizientere Vertriebssteuerung
  • Produktionsoptimierung
  • Digital Health

Die Finanz- und Versicherungsbranche nutzt Data Analytics häufig, um bessere Investmententscheidungen zu treffen oder um überzeugende Risikoanalysen unter Einbezug externer Datenquellen durchzuführen. 
Typische Anwendungsfälle:

  • Kundenanalyse (Vorhersage von Kundenabwanderung/ Kundenverbleib)
  • Next-best offer / Empfehlungen
  • Preisbildung
  • Algorithmus-gestützter Handel & Risikoanalyse
  • Betrugsaufdeckung
  • Überwachung finanzieller "Gesundheit"
  • Automatisierte Bewertung von komplexen strukturierten Objekten (Schiffe, Autos, Immobilien, Maschinen etc.)

Mobilitäts- & Logistikfirmen nutzen große Mengen an Transportdaten, um den Warenverkehr in komplexen Netzwerken zu optimieren oder die Customer Journey zu steuern und diesem Echtzeit-Optionen bereitzustellen.
Einige typische Anwendungsfälle sind:

  • Nachfrageprognose / -simulation
  • Netzwerkplanung / intelligente Terminplanung
  • Preisbildung
  • Angebotsoptimierung
  • Syntaxanalyse Reisedokumente
  • Vorhersage von Wartungsarbeiten 

Innerhalb der Energie- & Versorgungsbranche sind Data Analytics der Schlüssel, um intelligentere Wege für die Produktionsgestaltung und die Verteilungsprozesse zu schaffen. 
Übliche Anwendungsfälle sind:

  • Kundenanalyse
  • Smart grid / home / city
  • Preisbildung
  • Vorhersagen von Wartungsarbeiten
  • Intelligente Rechnungsstellung
  • Intelligente Dokumentenverwaltung
<

Data Analytics gibt Händlern und Marken Einblicke in das Konsumentenverhalten aus Realdaten, die keine externe Studie jemals hätte liefern können.
Übliche Anwendungsfälle reichen weit über die Marketingssteuerung hinaus:

  • Soziale Genomanalyse der Kunden / Soziale Netzwerkanalyse
  • Multichannel Analyse
  • Zuordnungsmodellierung
  • Recommendation Engines / Empfehlungsmarketing
  • Preisbildung
  • Nachfrageprognose
  • Optimierung des Sortiments
  • Vorbeugung von Fehlmengen
  • Personalplanung

Medienunternehmen und Werbeagenturen können in Echtzeit die Präferenz
Ihrer Kunden erkennen und ihren Content optimieren.
Typische Anwendungsfälle sind:

  • Anpassungsfähige Webseiten
  • Echt-Zeit Angebote
  • Identifizierung von tagesaktuellen Themen / Trends
  • Soziale Genomenanalyse

Industrie 4.0 benutzt cyber-physische Systeme, die untereinander und mit Menschen kommunizieren und kooperieren, um echte Meisterleistungen in Produktion und Wartung zu vollbringen.  
Einige der üblicheren Anwendungsbeispiele sind:

  • Internet of Things / Smart Devices
  • Selbst-lernende Produktionssysteme
  • Vorhersage von Wartungsarbeiten

Intelligente Data Analysis kann eine breite Vielfalt an Datenquellen in verschiedenen Formaten zusammenbringen, um erstklassige Forschung zu ermöglichen:

  • Laboranalyse
  • Schnelle Prototypentwicklung
  • Lernfähige Analyse-Systeme

Ist Ihre Branche hier nicht vertreten? Keine Sorge. Data Analytics ist eine branchenübergreifende Technologie, die große Bedeutung für Kunden aus allen Branchen hat, die Daten entlang ihrer Wertschöpfungskette sammeln.

Zögern Sie nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen. Wir wenden unsere Fähigkeiten täglich in neuen Bereiche an.