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20 实例探究
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Improving Manufacturing Processes with Essilor - Dataiku Industrial IoT Case Study
使用依视路改进制造流程
看到他们的目标之一是找到更好地满足消费者和业务需求的方法,全球工程 (GE) 团队面临着改善堆焊机的流程和性能的挑战,以通过使用不断增加的数据量来显着提高其生产. “我们想要一个数据科学平台,让我们能够非常快速地解决我们的业务用例。感谢 Dataiku 及其敏捷灵活的协作平台,数据科学已成为常态,现在在我们的组织中得到更广泛的应用,全球工程部数据科学负责人 Cédric Sileo 说。
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U.S. Venture Leverages Dataiku to Streamline Data Efforts and Save Thousands of Hours - Dataiku Industrial IoT Case Study
US Venture + Dataiku:提高分析师技能以节省数千小时
US Venture 的数据和分析团队始于 2018 年。当时,该团队正在做数据仓库和基本报告,但很快意识到他们需要合适的人员和工具来进行大规模的高级分析——维护模型和不同的数据源是没有他们很快就会变得难以管理。那是他们最初的痛点:他们有人员可以从头开始为 DataOps 构建解决方案(但没有围绕数据收集、准备和模型连接的自动化)——但现在不是重新发明轮子的时候。此外,该团队的数据科学家和分析师正在使用一组不同的工具和编码机制——一位数据科学家使用 R,一位使用 Python,一些分析师使用 SQL,而其他分析师使用 Python,等等。结果,各个团队成员构建了自己的组件,这些组件位于不同的地方,并通过他们自己的工具创建,保存在个人计算机上,其他团队成员看不到项目的位置以及它们是如何创建或运行的。这使他们无法相互支持并在项目上进行合作。
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Revolutionizing Dynamic Pricing with Pricemoov and Dataiku - Dataiku Industrial IoT Case Study
使用 PriceMoov 进行动态定价
PriceMoov 面临的挑战是源自旧的 SI 系统、Oracle 或 MySql 的数据很脏,需要全职开发人员在 PHP 中执行长 ETL(提取-转换-加载)步骤以进行清理。清理后,数据集被痛苦地输入到模型中,因为它们是定制的管道。完成后,下一个客户的复制和部署过程需要数周时间。
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Revolutionizing Car Rental Industry: Europcar Mobility Group's Data-Driven Approach - Dataiku Industrial IoT Case Study
Europcar Mobility Group 提供更智能的预测
Europcar Mobility Group 在机场租车以及根据市场变化准确预测需求波动的能力方面面临着具体挑战;例如,国际航空运输协会(IATA)预测,到 2037 年,往返亚太地区和亚太地区的航线每年将增加 23.5 亿乘客。为了开始解决这个问题,Europcar 希望使用来自不同来源(公共和私人)的数据构建一个应用程序,包括车队交通和乘客量、预订和计费数据、新航线开通数据等等。这带来了另一个挑战,因为数据来自不同的地方,格式不同,但数量也很大。
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Trainline's Global View of Marketing Acquisition through IoT - Dataiku Industrial IoT Case Study
Trainline 如何获取营销获取的全球视野
作为一个在线市场,Trainline 一直坚信数据可以为营销团队增加价值。这就是为什么在早期,他们在营销部门内创建了一个技术团队,负责创建专注于 Trainline 营销获取工作的聚合、集中式仪表板。这项雄心勃勃的努力需要数据科学技能和足够强大的工具来混合和支持多种数据格式和来源,以根据某些参数跟踪采集。从头开始,技术团队如何确保他们最终得到一个工具,让他们能够提高和提升自己的技能,同时又能快速有效地满足营销部门的要求?
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Scaling Up Data Efforts With LINK Mobility - Dataiku Industrial IoT Case Study
加大数据力度
2017 年,LINK Mobility 决定在处理内部请求以及与客户的外部请求时扩大数据工作。 LINK Mobility 产生了大量数据,并看到了扩展其产品的机会,以便围绕消息和服务的交付和性能为客户提供更多数据驱动的洞察力。他们希望扩展到客户仪表板,并根据该数据发送额外的报价。 LINK Mobility 需要找到一种工具,使他们能够扩大来自公司内部的数据请求,并足够灵活地为客户提供数据洞察力,而无需使用两种不同的工具或平台来满足他们的各种需求。
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Automated Dashboards in Customer Analysis: A Case Study of OVH - Dataiku Industrial IoT Case Study
客户分析中的自动化仪表板
OVH 与其用户之间的主要联系点是通过其网站,客户可以在该网站下订单并获得技术建议或支持。但负责传播数据和见解以告知网站商业化和优化的业务分析师面临着问题。主要问题是仪表板没有组合不同的数据源以获得完整的视图,因此需要进行临时分析,而分析师几乎没有时间进行分析。此外,仪表板的 ETL(提取、转换、加载)引起了数据架构师对数据和洞察质量的担忧,因为在转换哪些数据以及如何转换方面缺乏透明度。
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Heetch's Elastic AI Strategy Development with Dataiku - Dataiku Industrial IoT Case Study
制定弹性人工智能战略
五年过去了,数据仓库的成本逐渐失控,随着数据量的增长,性能也受到了影响。该公司需要找到一种解决方案,让组织中的任何人都可以处理大量数据,同时确保优化资源分配。 2019 年,Heetch 选择 Dataiku 作为他们构建数据管道和处理原始数据的单一平台,并与 Looker 配合使用,以实现这些流程的无缝可视化和探索。
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Orange: Leveraging Dataiku for Sustainable Data Practice and Machine Learning - Dataiku Industrial IoT Case Study
建立可持续的数据实践
Orange 的客户服务部门拥有一个数据科学团队,直到两年前,该团队主要为业务执行临时分析,并且在处理更复杂的基于机器学习的项目方面的能力有限。为了扩大团队规模并扩大范围,他们必须克服几个挑战:工具:只有了解该工具及其专有语言的人才可以处理数据,这将数据的使用限制在统计学家或数据科学家身上。即使在那时,数据也难以访问,使得项目难以启动。招聘: Orange 的数据团队正在努力招聘刚从大学毕业的有才华的数据科学家,他们有很多雄心壮志和创造性想法(他们正在寻求使他们的数据科学实践活跃起来的特质)。不幸的是,这主要是工具挑战的一个功能,因为年轻的数据科学家主要在寻找可以使用开源工具(例如 Python 或 R)的工作。
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Thrive SPC's Transformation: Leveraging Dataiku, Snowflake, and Snow Fox Data for Improved Clinical Home Care - Dataiku Industrial IoT Case Study
利用 Dataiku、Snowflake 和 Snow Fox 数据改善临床家庭护理
Thrive SPC 收购两种不同类型的医疗机构后,面临着管理多个具有不同数据报告机制的电子病历系统的挑战。
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Vestas: Leveraging Dataiku for Sustainable Energy Solutions and Cost Reduction - Dataiku Industrial IoT Case Study
优化运输模式并降低成本:维斯塔斯与 Dataiku 的合作
维斯塔斯的服务分析团队在可持续能源领域面临着复杂的物流挑战,包括优化运输模式和减少不必要的成本。
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Action's Journey: Leveraging Data Analytics for Efficient Business Operations - Dataiku Industrial IoT Case Study
利用数据分析进行准确预测和决策:行动案例研究
Action 是一家快速增长的非食品折扣零售商,需要利用其数据进行更准确的预测和决策。
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Convex Insurance: Enhancing Collaboration and Decision Making with Dataiku - Dataiku Industrial IoT Case Study
与 Dataiku 的协作数据分析:Convex Insurance 的游戏规则改变者
在Convex Insurance,沟通是关键,数据是决策的核心。电子表格不再足以从数据中获取价值。
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JK Lakshmi Cement: Enhancing Operational Efficiency with Dataiku - Dataiku Industrial IoT Case Study
与 Dataiku 一起推动水泥行业的创新和转型
由于缺乏数据专业知识和过时的数据流程,一家拥有数十年历史的水泥行业制造公司面临着运营效率和报告能力有限的挑战。
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Data Transformation at Rabobank: A Case Study in Execution & Innovation - Dataiku Industrial IoT Case Study
荷兰合作银行的数据转换:执行与创新
荷兰合作银行面临着跟上银行业技术变革速度的挑战。
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Royal Bank of Canada: Streamlining Audits with Dataiku's IoT Solution - Dataiku Industrial IoT Case Study
使用 Dataiku 转变控制测试:RBC CAE 集团案例研究
加拿大皇家银行 (RBC) CAE 集团在控制测试过程中面临挑战,该过程需要大量手动操作并定期进行。该流程难以扩展和整合,导致工作流程繁琐且低效。
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SLB People Analytics: Harnessing Dataiku for Optimized Talent Management - Dataiku Industrial IoT Case Study
使用 Dataiku 优化端到端人才生命周期:SLB 人员分析案例研究
SLB 的人员分析团队意识到他们的许多流程不可扩展,导致时间损失和效率低下。他们还面临人才绩效支持、合规监控和利益相关者参与方面的挑战。
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Internal Design & Deployment of Advanced Analytics Solutions at AramisAuto - Dataiku Industrial IoT Case Study
Internal Design & Deployment of Advanced Analytics Solutions at AramisAuto
AramisAuto, a leader in France’s new and second-hand automotive sales industry, was keen on developing its own competitive advantage with data-driven projects. The company decided to internalize the design, development, and deployment of their own data-driven solutions and products. This decision was driven by the need to develop analytics projects internally using newly hired expertise such as business intelligence engineers and data scientists. Due to data sensitivity issues, outsourcing data analysis teams was not a viable option. These new team members needed to quickly get up-to-speed in terms of creating highly-scalable predictive models and applying that knowledge to a wide array of business case scenarios, including real-time deployment of data products.
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Lifetime Value Optimization through Data Centralization: A BlaBlaCar Case Study - Dataiku Industrial IoT Case Study
Lifetime Value Optimization through Data Centralization: A BlaBlaCar Case Study
BlaBlaCar, the world's first online carpooling booking service, faced a significant challenge in accessing and utilizing their data. The company's Business Intelligence (BI) teams were heavily dependent on IT teams for reporting and analytics. The process of data retrieval was time-consuming and repetitive, often taking days to deliver the requested data. The company's data sources were heterogeneous and scattered, making it difficult for the BI teams to access the data on demand. The challenge was to find a solution that could clean, consolidate, and centralize these data sources for easy and immediate access by BI teams globally.
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Logistics Optimization through IoT: A Case Study of Chronopost International - Dataiku Industrial IoT Case Study
Logistics Optimization through IoT: A Case Study of Chronopost International
Chronopost International, a member of the La Poste group, is a global provider of express shipping and delivery services. The company promises that all parcel deliveries in France will arrive by 1pm the following day after an order is placed. However, as demand continues to grow, especially during peak periods such as Christmas or Mother’s Day, Chronopost faced the challenge of ensuring they can always keep their promise and deliver parcels on time. The company needed a solution that would help them use and analyze historical data to optimize delivery operations and ensure delivery deadlines are met.
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