Cum pot fi folosite soluțiile de analiză avansată de date: de la bănci și camioane, la copii născuți prematur

SAS este unul dintre cei mai mari dezvoltatori de software de analiză avansată de date – Business Analytics. Soluțiile acestora, dezvoltate pe o platformă puternică de analytics, ajută organizațiile să ia decizii mai bune, bazate pe date.

La nivel global, peste 83.000 de organizații și instituții guvernamentale din 147 de țări utilizează soluțiile americanilor de la SAS pentru a împiedica frauda, în lupta cu bolile mortale, pentru o mai bună gestionare a riscurilor, oferirea de servicii mai bune clienților și cetățenilor și în multe alte provocări.

Soluțiile de analiză avansată aduc cea mai mare valoare organizațiilor și companiilor care gestionează volume foarte mari de date, cum ar fi băncile. În România, peste jumătate din băncile de top utilizează soluțiile SAS în zonele de credit risk scoring sau customer intelligence.

Conform reprezentanților companiei, cele mai solicitate tehnologii SAS pe piața din România în 2019 au fost cele de anti-fraudă, platforma de advanced analytics cu aplicabilități diverse: evaluarea riscului de neplată, segmentare și profilare de clienți, demand forecasting.

Pentru 2020 ne-am propus să continuăm inițiativele de anul trecut și în plus vom avea o activitate mai intensă pe subiecte precum Anti-Money Laundry, Risk Management și Customer Intelligence. În ceea ce privește sectorul public, cererea este deocamdată ceva mai redusă, însă observăm un interes crescut pentru soluțiile SAS de anti-fraudă, risk management, data management. Acestea le permit instituțiilor publice să acceseze date “curate”, fără erori, fără duplicate” – Ștefan Baciu, Country Sales Lead SAS România

Datele IoT, combinate cu algoritmi de Inteligență Artificială și soluții de analiză avansată, reduc timpii de inactivitate pentru camioanele Volvo

În fiecare zi, milioane de camioane transportă combustibil, alimente, electronice și alte produse indispensabile. De la ferme și restaurante până la comercianții cu amănuntul și spitalele, cu toții se bazează pe eficiența companiilor de logistică pentru a funcționa în continuare.

Opririle neplanificate pot genera pierderi imense pentru orice operator de flotă și clienții acestuia, care depind de livrările la timp. Un camion nefuncțional poate costa un transportator câteva mii de dolari pe zi. Impactul este și mai mare pentru jucătorilor regionali mai mici, deoarece este mai puțin probabil ca aceștia aibă vehicule de rezervă la îndemână.

CITEȘTE ȘI Francezii de la Atos echipează cercetătorii luxemburghezi cu un supercomputer de 1.7 petaflops

Volvo Trucks și Mack Trucks, ambele filiale ale producătorului suedez AB Volvo, au rezolvat această provocare cu serviciile de diagnosticare și întreținere preventivă de la distanță, bazate pe tehnologiile Internet of Things (IoT) și soluțiile de analiză avansată de date și Inteligență Artificială oferite de SAS.

Cu aceste soluții, Volvo Trucks și Mack Trucks vin în întâmpinarea clienții lor pentru a-și eficientiza la maximum timpul unui vehiculul pe traseu și de a reduce substanțial costurile asociate cu întreruperile datorate defecțiunilor, prin deservirea camioanelor conectate mai eficient, mai precis și în mod proactiv.

Timpul de diagnosticare a fost diminuat cu 70%, iar perioada necesară reparațiilor a scăzut cu 25%.

Big Data salvează nou născuții

Aproximativ 10% dintre toți copiii se nasc prematur (la mai puțin de 37 de săptămâni de sarcină). Deși rata de supraviețuire continuă să se îmbunătățească, dezvoltarea neuropsihologică a acestora rămâne o preocupare majoră.

Când un copil se naște prematur este internat la secția de terapie intensivă de neonatologie a unui spital. În această perioadă, copilul este foarte vulnerabil și predispus la infecții. Pentru a urmări sănătatea copilului, acesta este conectat la numeroase dispozitive. Niciun alt departament din spital nu colectează mai multe date decât departamentul de neonatologie.

Echipa de cercetători de la Centrul Universitar Medical din Utrecht, Olanda, a dezvoltat un algoritm inteligent, un model statistic, cu ajutorul tehnologiei SAS, care poate susține sau nega suspiciunea unei infecții la copiii prematuri, cum ar fi septicemia.

Acest algoritm poate preveni utilizarea inutilă a antibioticelor la copiii născuți prematur. Conform datelor colectate de UMC Utrech în ultimii 10 ani au arătat că 60% dintre bebeluși au fost tratați inutil cu antibiotice, cu toate consecințele pe care le presupune tratamentul: dependența de medicament și implicațiile financiare. Mai mult, fiecare copil cu septicemie trebuie să rămână internat în spital cu o săptămână în plus.

Modelul dezvoltat cu ajutorul SAS are o acuratețe de 90% în estimarea prezenței bacteriei care cauzează septicemie în corpul unui bebeluș născut prematur. Această cifră este considerabil mai mare decât predicțiile realizate de medici, bazate pe examinarea fizică a pacientului și simptomele prezentate. În aceste situații, acuratețea a fost de 40%.