Блог

Повернутися до всіх статей

Успіх медіакомпаній визначається якістю використання даних

||

https://pixabay.com/illustrations/social-media-media-board-networking-1989152/

Ринок комунікацій та засобів масової інформації досить конкурентний і динамічний. Медіакомпанії збирають терабайти даних. Успіх у цій сфері може бути досягнутий при правильному використанні цих даних. Рішення Qlik для комплексної інтеграції та аналітики дозволяє трансформувати всю кількість даних у корисний актив для розробки нових ідей та рішень.

Qlik збирає дані з розрізнених джерел для зручного дослідження та аналізу в режимі реального часу. Використання аналітичних рішень Qlik допомагає медіакомпаніям глибинно розібратися в таких аспектах:

Приклади використання Qlik:

Аналітика самообслуговування Qlik дозволяє бізнес-користувачам британської телекомунікаційної компанії BT Group відчувати себе більш впевненими у процесі дослідження даних, взаємодіяти з усіма даними клієнтів в одному місці та за допомогою одного кліка миші.

Телекомунікаційна компанія і компанія засобів масової інформації Charter, використовуючи Qlik для швидкої адаптації і стандартизації 200 ТБ даних з більш, ніж 60 джерел, змогла заощадити фінансові витрати на 85%, а витрати часу – на 200%.

Компанія SISTIC (постачальник послуг з продажу та купівлі квитків з Сінгапуру) за допомогою Qlik об’єднує та аналізує дані про транзакції, а також дані перед здійсненням транзакції для створення і прогнозування моделі покупки клієнта, оптимізації процесу ціноутворення з урахуванням попиту, покращення показників перехресних продажів.

DataLabs є сертифікованим партнером Qlik. Високий рівень компетенції команди та індивідуальний підхід дозволяє знайти рішення в будь-якій ситуації. Отримати додаткову інформацію щодо проєкту можна шляхом заповнення форми за посиланням.

 

Попередній #fridaypost “Qlik для енергетичних та комунальних підприємств”
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat