随着数据和见解而有弹性。制作你的#datadomore.

企业现在比以往任何时候都更加建立企业恢复力，并在面对局面确保连续性。随着重新的重点，企业需要重新想象他们努力稳定和控制业务的方式。耐受影响，预测，迅速响应，适应和恢复更好的未来。数据和见解可以帮助构建这种弹性，以帮助加速创新，提高生产力，推动增长，降低成本，减轻风险和优化资产利用。数据和见解是战略资产，帮助业务了解了不断变化的机会，隐藏的威胁，改变客户期望和竞争风景，以及及时响应有意义的回应。反过来，这有助于自动化供应链，推动持续的创新，并创造基于微观的客户体验。人工智能能力为此数据驱动企业的核心提供权力，并创建信号，然后对业务行事以带来转型价值。当这在一个自己的文化中启用时，每个人都在任何特定时间都能够快速移动，朝着正确的方向捍卫，差异甚至恢复业务。

我们帮助我们的客户采用这种方法，无处不在地从数据中创造价值。

我们将他们从传统的用例或点解决方案引导的方法中转移出来，走向构建工业化的数据货币化能力的道路。我们首先为数据导向的价值创造创造一个机会的整合蓝图——对他们的业务来说是独一无二的。我们将在其上绘制路线图，以增量地构建他们需要在蓝图上交付的功能。这包括:

• 核心是为数字化转型做准备雷竞技足球
• 建立智能系统，认知地解读数据，发现新的信号，并连接未连接的
• 利用人工智能培育一个可学习和适应性强的企业，以数字化的速度发展

现代化需要发布隐藏在遗留环境中的数据和见解，以创建一个灵活的基础服务网格。然后，这个基础可以分解为组件，这些组件可以以多种方式动态组织，并根据不断发展的上下文自动交付。这也常常需要剥离位于企业核心的遗留系统或使其现代化。例如，最近，我们与一家零售抵押贷款银行合作，提高了他们为潜在客户生成信用评分和实时处理应用程序的能力。我们重新设计了他们的信贷收购决策引擎，也改变了他们的遗留大型机环境，以提高其敏捷性。如今，该银行在不到50毫秒的时间内生成申请人的信用评分。

从核心释放的数据，下一个任务是数字化数据供应链，并将其转换为可以认知和利用以便在整个企业中进行数据LED决策的资产。我们在零售业务中为我们的几位客户执行此操作。我们努力对消费者行动的结构化和非结构化数据进行理解，响应促销，SmartLabel扫描，产品亲和力，客户的促销以及价格和促销感官。然后，我们使用机器学习模型来提高其实时产品促销的推荐逻辑。

我们将使用多种人工智能模型来解决专家辅助，近全自动模式的业务问题。这允许持续学习和持续改进，以应对验证和新模型。在某种程度上是这是如何为客户在金融服务业务中提供价值。我们部署了AI技术，以检测数据值中的异常和交易量，指向可疑事件，然后警告决策者潜在的欺诈活动。我们甚至研究这些模式以预测事故并才能立即预防违规行为。

通过这种方法，企业可以构建一个数据结构，使其成为一个新的互联网，连接所有重要的点、所有企业决策的驱动因素，以及每个人都能平等获得的优势。因此，将成功企业与落后者区别开来的将不再是数据。它将是人——被这些数据放大，能够建立前所未见的联系，发现以前没有提到过的问题，并建立解决无法解决的问题的解决方案，通过协作关系，以未被探索的方式使消费者受益。

我们的框架包括以下产品：

数据货币化要发现和实现新的见解导致机会，这是企业独有的机会，以改善他们已经在做的工作，并在未开发的尺寸中创新。

数据的现代化构建无边界的数据景观，通过基于云的数据平台架构来扩展数据，并通过普适分析使其消费大众化。

分析为了涵盖组织中完成的整个分析工作，从洞察力和建模到AI和ML。

数据操作为优化数据操作和管理服务构建自动化驱动、可伸缩的平台。

GDP.通过利用我们的结束框架使组织能够准备好准备好的GDPR - 评估，定义，管理和管理。

通过构建分析驱动的企业来批准数据来制作#datadomore