![sasactivity.blogspot.com >>](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdviMXvcyJA3Ax-_vi5A3CBluLDKTOZxNgW9URgCDO4n9keDtB2e5VnAN4Bq7o01UDe0MbTL1PaqRKwb5aoEG1XYJNcTdRT8WArpWiPmkHPXl0_d600ovDTEZUk66DVb8zO4TCPdeIWb9B/s1600-r/SAS-logo.jpg)
SAS Help, SAS Activity, sas installation, sas certification, sas base preparation, sas interview, sas prep guide, sas tutorial, SAS/BASE, SAS/MACROS,SAS/SQL, PROC SQL, Macros, SAS/STAT, SAS/BI, SAS/DI, sas, Enterprise Guide, Enterprise Miner, Information Delivery Portal, SAS/ACCESS, SAS/GRAPH, SAS/Warehouse Administrator, SAS GUIDE ★★★★★ #1
Friday, May 31, 2013
Friday, May 24, 2013
Data-analysis-outsourcing-india
Data Analytics Outsourcing services By Gmid Associates
Shortage Of Skilled Analysis
Professional : There
is acute shortage of analysis professional in analysis market. It is expected
that by 2018 US will have shortage of 30% of analysis professional. This
provides a huge outsourcing opportunity.
Beside these Analysis is widely used in manufacturing industries, hospitality
,travel & Leisure, BPOs etc.
Data analysis outsourcing is a new
phenomenon but hugely popular. India is well placed to be most desired KPO hub
because of its highly skill workforce, proficiency in international languages
like English, easy accessibility of telecom, internet and related technologies.
The advantages offered by Indian companies in outsourcing arrangements are as
follows:
Data analysis outsourcing is a new phenomenon but hugely popular. India is well placed to be most desired KPO hub because of its highly skill workforce, proficiency in international languages like English, easy accessibility of telecom, internet and related technologies. The advantages offered by Indian companies in outsourcing arrangements are as follows:
Friday, March 15, 2013
Thursday, March 14, 2013
Monday, March 4, 2013
Analyticsのアウトソーシング
Analyticsのアウトソーシング
今日の世界では、アウトソーシングは新しい現象ではない。最後の二十年ではすでにビジネスがグローバルに行われる方法を変更しました。テレコム、インターネットおよび関連技術の出現と容易なアクセス以来、それは徐々に仕事がウォール街、ニューヨークで、または、インドのニューデリー郊外のテクノロジーパークであなたのオフィスで行われているかどうかは重要ではなくなってきた。大事なのは仕事が最も効率的に行うことができる場所であり、シェアホルダーバリューの長期金利を提供しています。
アウトソーシングは、あまり複雑なビジネスプロセス(コールセンターすなわちBPOSなど)から始めて、時間より複雑でビジネスに不可欠なプロセスと仕事でも外注し始めた。初期の例は、医療プロセス等周辺法的およびドキュメンテーションプロセスですそしてビッグボーイ·ソフトウェアの設計、開発、すべてがITアウトソーシング来た。
特定の一般的および分析アウトソーシングの知識プロセスアウトソーシング(KPO)は、非常に人気のある今ではあるが、わずかに新しい現象です。企業は、高度に熟練した労働力を持つインドなどオフショアの場所で活用する深さの主題の専門知識を持つ専門のKPO企業の可用性をしたい。これらのサービスプロバイダは、今では、クライアントのビジネスの最も重要なプロセスの一部を処理し、また、実質的なコストの優位性を与えている間、彼らは、より良い効率でこれらのタスクを遂行する。
アウトソーシング先としてインドが開始されてから道を示している。理由は非常に熟練した労働力、トップクラスのテレコムおよびテクノロジーのインフラ、いくつか例を挙げると人件費裁定のマニホールド入手の容易さである。ビジネスの世界ではハイエンドとデータ分析のようなより複雑なビジネスプロセスをより快適になるようにと、インドの優位性は、成長を続けている。
データ分析は、企業は、それらのデータの可能性を最大限に引き出すことの有用な洞察を生成し、より良いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。それは統計学、経済学、ビジネス·インテリジェンスは、ITなどの分野で専門知識を必要とし、また、専門知識を必要とする高度に専門化されたフィールドであるため、アウトソーシング、データ分析はあまり意味があります。インドの企業に分析機能をアウトソーシングすることで、企業は、彼らの業務効率を最適化し、より良い品質の結果を得ると同時に、コストを節約できます。
Analytics Outsourcing
Analytics Outsourcing
In de huidige wereld, outsourcing is geen nieuw fenomeen. In de laatste twee decennia is het al veranderd de manier van zaken wereldwijd wordt gedaan. Sinds de komst en de goede bereikbaarheid van telecom, internet en aanverwante technologieën, het is langzaam niet meer uit of er een taak wordt uitgevoerd in uw kantoor op Wall Street, New York of in een technologisch park aan de rand van New Delhi, India. Waar het om gaat is de plaats waar het werk kan meest efficiënt kunnen worden uitgevoerd en dient de lange termijn in het belang van de aandeelhouder waarde.
Outsourcing begon met minder complexe bedrijfsprocessen (zoals call centers dwz BPOs) en met de tijd meer complexe en bedrijfskritische processen en taken ook begonnen met het krijgen uitbesteed. De vroege voorbeelden zijn perifere juridische en documentatie processen, medische processen enz. Toen kwam de grote jongen-software ontwerpen, ontwikkelen en alle IT-outsourcing.
Kennis proces outsourcing (KPO) in het algemeen en analytics outsourcing in specifieke is een beetje nieuw fenomeen, hoewel zeer populair nu. Bedrijven willen om gebruik te maken van de beschikbaarheid van gespecialiseerde KPO bedrijven met diepgaande kennis van zaken in off shore locaties, zoals India met hoogopgeleide arbeidskrachten. Deze dienstverleners te behandelen een aantal van de meest kritische processen van de klant bedrijf nu en ze deze taken met een betere efficiëntie, terwijl ook het geven van een substantieel kostenvoordeel.
India als outsourcing bestemming heeft de weg getoond sinds het begin. De redenen zijn legio-gemakkelijke beschikbaarheid van een goed geschoolde beroepsbevolking, topklasse telecom-en technologie-infrastructuur, terwijl de loonkosten arbitrage een paar te noemen. En als het bedrijfsleven wordt meer comfortabel met een hogere einde en meer complexe bedrijfsprocessen, zoals data-analyse, de India voordeel blijft groeien.
Gegevens analytics helpt bedrijven om het volledige potentieel van hun gegevens te ontsluiten, nuttige inzichten te genereren en betere zakelijke beslissingen te nemen. Outsourcing data analytics maakt zo veel zin, want het is een zeer gespecialiseerde veld dat expertise vereist op terreinen als statistiek, economie, business intelligence, IT en vereist ook domeinexpertise. Door het uitbesteden van analyses aan bedrijven in India, kunnen bedrijven het optimaliseren van hun operationele efficiëntie, een betere kwaliteit resultaten en tegelijkertijd kosten te besparen.
تحليلات الاستعانة بمصادر خارجية
تحليلات الاستعانة بمصادر خارجية
في عالم اليوم، الاستعانة بمصادر خارجية ليست ظاهرة جديدة. في العقدين الأخيرين تغير بالفعل الطريقة يتم التجارية على الصعيد العالمي. منذ ظهور وسهولة الحصول عليها من الاتصالات والإنترنت والتكنولوجيات ذات الصلة، بل لم يعد يهم ما إذا كان ببطء ليتم تنفيذ وظيفة في مكتبك في وول ستريت، نيويورك أو في حديقة التكنولوجيا في ضواحي نيودلهي، الهند. ما يهم هو المكان الذي يمكن أن يقوم بهذه المهمة بأكبر قدر من الكفاءة ويخدم المصلحة طويلة الأجل لقيمة حامل الأسهم.
بدأت العمليات التجارية الاستعانة بمصادر خارجية مع أقل تعقيدا (مثل اسناد أي دعوة مراكز) ومع العمليات وقت حرج أكثر تعقيدا والأعمال والمهام التي أيضا الحصول على مصادر خارجية. الأمثلة المبكرة الطرفية الإجراءات القانونية والوثائق والعمليات الطبية الخ ثم جاء الكبيرة الصبي برامج تصميم وتطوير والاستعانة بمصادر خارجية لتكنولوجيا المعلومات جميع.
المعرفة عملية الاستعانة بمصادر خارجية (KPO) بشكل عام، والاستعانة بمصادر خارجية في تحليلات محددة هي ظاهرة جديدة على الرغم من أن قليلا شعبية جدا الآن. شركات ترغب في الاستفادة من توافر الشركات المتخصصة مع KPO في عمق الخبرة في الموضوع في مواقع قبالة الشاطئ مثل الهند مع قوة العمل من ذوي المهارات العالية. هذه مقدمي الخدمات التعامل مع بعض من أكثر العمليات الحرجة لأعمال العملاء، وأنها الآن تنفيذ هذه المهام مع كفاءة أفضل في حين يعطي أيضا ميزة كبيرة في التكاليف.
وقد أظهرت الهند كوجهة الاستعانة بمصادر خارجية الطريق منذ البداية. الأسباب متعددة هي سهلة توافر قوة عاملة ماهرة للغاية، وأعلى فئة للاتصالات والتكنولوجيا البنية التحتية والعمل المراجحة التكلفة على سبيل المثال لا الحصر. وكما في عالم الأعمال يصبح أكثر راحة مع ارتفاع نهاية والعمليات التجارية أكثر تعقيدا مثل تحليلات البيانات، والاستفادة الهند لا تزال تنمو.
تحليلات البيانات تساعد الشركات على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتهم، وتوليد معلومات مفيدة واتخاذ قرارات أعمال أفضل. الاستعانة بمصادر خارجية البيانات تحليلات يجعل الكثير من الشعور لأنه هو حقل درجة عالية من التخصص والتي تتطلب خبرة في مجالات مثل الإحصاءات والاقتصاد والمعلومات التجارية، وتكنولوجيا المعلومات، ويتطلب أيضا خبرة المجال. من الاستعانة بمصادر خارجية لشركات تحليلات في الهند، يمكن للشركات تحسين الكفاءة التشغيلية، والحصول على نتائج أفضل نوعية، وفي الوقت نفسه توفير التكاليف.
Externalisation Analytics
Externalisation Analytics
Dans le monde d'aujourd'hui, l'externalisation n'est pas un phénomène nouveau. Au cours des deux dernières décennies, il a déjà changé la façon de faire des affaires dans le monde. Depuis l'avènement et l'accessibilité facile de télécommunications, d'Internet et des technologies connexes, il a peu à peu cessé d'importance si un travail est en cours d'exécution dans votre bureau à Wall Street, New York ou dans un parc technologique dans la banlieue de New Delhi, en Inde. Ce qui importe, c'est là que le travail peut être effectué plus efficacement et sert les intérêts à long terme de la valeur actionnaire.
L'externalisation a commencé avec les processus métier moins complexes (comme les centres de BPO d'appel soit) et avec le temps les plus complexes et les processus métier critiques et des tâches aussi commencé à avoir externalisé. Les premiers exemples sont périphériques processus juridiques et de la documentation, les processus médicaux, etc Puis vint le grand garçon logiciels de conception, de développement et tout l'externalisation informatique.
Knowledge Process Outsourcing (KPO) en général et de l'analyse sous-traitance en particulier est un phénomène un peu nouveau, bien que très populaire aujourd'hui. Les entreprises veulent tirer parti de la disponibilité des entreprises KPO spécialisés dans d'expertise en la matière profondeur dans des endroits comme l'Inde off-shore avec une force de travail hautement qualifiée. Ces fournisseurs de services gérer certains des processus les plus critiques de l'entreprise du client maintenant et ils accomplir ces tâches avec une meilleure efficacité tout en donnant un avantage de coût substantiel.
L'Inde comme une destination d'externalisation a montré la voie depuis le début. Les raisons en sont multiples, faciles disponibilité d'une main-d'œuvre hautement qualifiée, de classe supérieure des télécommunications et de l'infrastructure technologique et l'arbitrage des coûts de main-d'œuvre pour n'en nommer que quelques-uns. Et comme le monde des affaires devient plus confortable avec haut de gamme et des processus d'affaires plus complexes comme l'analyse de données, l'avantage que l'Inde ne cesse de croître.
D'analyse des données aide les entreprises à exploiter pleinement le potentiel de leurs données, de générer des idées utiles et prendre de meilleures décisions. L'externalisation d'analyse des données est tellement logique parce que c'est un domaine hautement spécialisé qui requiert une expertise dans des domaines tels que les statistiques, l'économie, business intelligence, informatique et nécessite également une expertise de domaine. En externalisant analyse à des entreprises en Inde, les entreprises peuvent optimiser leur efficacité opérationnelle, d'obtenir des résultats de meilleure qualité et en même temps réduire les coûts.
웹 로그 분석 아웃소싱
웹 로그 분석 아웃소싱
오늘날의 세계에서 아웃소싱은 새로운 현상이 아니다. 지난 20 년에 이미 사업이 세계적으로 이루어 방식을 변경했습니다. 통신, 인터넷 및 관련 기술의 출현과 쉬운 접근성 이후, 그것은 천천히 작업이 월 스트리트 (Wall Street), NY이나 뉴 델리, 인도의 외곽에있는 기술 공원의 사무실에서 수행되고 상관을 중단했다. 중요한 것은 작업이 가장 효율적으로 수행 할 수 있으며, 공유 홀더 가치의 장기적인 이익을 제공합니다.
아웃소싱는보다 덜 복잡 비즈니스 프로세스 (콜 센터 즉, BPOs 등)로 시작하고 시간이 더 복잡하고 중요한 비즈니스 프로세스와 작업에도 아웃소싱 점점 시작했다. 초기 예는 등 그런 큰 아이 - 소프트웨어 설계, 개발 및 모든 IT는 아웃소싱 와서 주변 법률 및 문서 프로세스, 의료 프로세스입니다.
특정의 일반 및 분석 아웃소싱에 대한 지식 프로세스 아웃소싱 (KPO)는 매우 인기가 지금은 비록 약간 새로운 현상이다. 기업은 숙련 된 인력과 인도와 같은 오프 해안 지역의 활용 깊이 주제 전문의와 전문 KPO 회사의 가용성을 원하는. 이러한 서비스 제공 업체는 이제 고객의 비즈니스의 가장 중요한 프로세스 중 일부를 처리하고 또한 상당한 비용 우위를 제공하는 동시에 더 나은 효율성과 이러한 작업을 수행합니다.
아웃소싱 대상으로 인도 시작부터하는 방법을 보여 주었다. 그 이유는 고도로 숙련 된 인력, 최고 수준의 통신 및 기술 인프라와 몇의 이름을 노동 비용 광고용의 매니 폴드 쉬운 가용성 있습니다. 비즈니스 세계가 높은 엔드와 데이터 분석과 같은보다 복잡한 비즈니스 프로세스를 더욱 편안하게되면서 그리고 인도 장점은 성장을 계속하고 있습니다.
데이터 분석은 기업들이 데이터의 모든 잠재력을 잠금을 해제 유용한 통찰력을 생성하고 더 나은 비즈니스 의사 결정을하는 데 도움이됩니다. 이 통계, 경제, 비즈니스 인텔리전스, IT 등의 분야에서 전문 지식을 필요로하며 도메인 전문 지식을 필요로하는 고도의 전문 분야이기 때문에 아웃소싱 데이터를 분석 너무 많은 의미가있다. 인도의 기업에 분석을 아웃소싱함으로써, 기업은 자신의 운영 효율성을 최적화 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있으며 동시에 비용을 절약 할 수 있습니다.
Cutomer Churn Analytics Lojalnościowe
Cutomer Churn Analytics Lojalnościowe
Klient Churn lub analiza Ścieranie klienta jest jednym z ważnych działań biznesowych dla banków, firm telekomunikacyjnych, sprzedaje firmom, instytucji świadczących usługi finansowe i firmy ubezpieczeniowe w jednym z najważniejszych powodów, że koszt pozyskania nowego klienta jest o wiele większa niż koszt utrzymania dotychczasowego klienta.
Problem gospodarczy
Nasz Klient, wiodąca firma telekomunikacyjna, chciał wykorzystać analitykę aresztować zwiększenie rezygnacji w ich prepaid portfela telekomunikacyjnego. Customer Relationship zespół Management (CRM) chciał, aby móc korzystać ze swoich dostępnych zasobów i zmniejszenie optymalnie customer churn przy minimalnych kosztach. Wyzwania były - do identyfikacji abonentów, którzy byli najprawdopodobniej zrezygnować z usługi, jak również abonentów oznaczyć jako "jednorazowe" lub "abonent abonentów, które osiągnęły punkt bez powrotu", tak, że obsługa klienta może być skupiona na tych abonentów, którzy były najprawdopodobniej do kontynuowania usługi.
Cel
Celem Churn i Model Analysis Loyalty zidentyfikowano w następujący sposób:
★ Wczesna identyfikacja abonentów, którzy są bardziej skłonni do rezygnacji
Identyfikacja ★ istotnych czynników jazdy churn
Optymalizacja kosztów operacyjnych ★
Nasze podejście
Głównym wyzwaniem było określenie "churn" i zrozumieć kluczowe czynniki Klienta rezygnacji. Źródła danych, które zostały zidentyfikowane w użyciu dla Churn i Analiz lojalnościowy były - Demografia abonenta, Abonent Spend, Call Center Records, Records zlecenie usługi, Vintage klientów, aktywność / Non-aktywność klientów, abonentów historii użytkowania i produktu / packages Charakterystyka typu. Staramy się zidentyfikowanie optymalnych dni po upływie, w którym można reaktywować churn (Win-back Opportunity) i optymalnych dni po upływie, w których istnieje minimalna szansa na reaktywację (Point of no return).
Definiowanie Churn Framework
Zaobserwowaliśmy, że około 94% klientów, którzy nie korzystają z usług przedpłaconych z ostatnich 7 dni przystępują do zakończenia usługi. Na podstawie tej obserwacji, 7 dni zostało zdefiniowane jako możliwość wygrania-back i abonentów z ponad 7 nieaktywnych dni zostały oznaczone jako poszedł do strefy bez powrotu. Cel został określony do identyfikacji abonentów, którzy są najbardziej prawdopodobne, aby nie używać ich opłaconej usługi w ciągu 7 najbliższych dni. Ważne atrybuty / kluczowych czynników churn zachowanie zostały wybrane przy użyciu różnych technik statystycznych, takich jak klastry, analizy głównych składowych, itp. Na podstawie korelacji dychotomiczny charakter zmiennej zależnej, Logistic technika regresji został wybrany jako najbardziej odpowiednią techniką modelu.
Wyniki / Wdrażanie
Predictive Model opracowany został w ten sposób wykorzystywane do ich Churn kampania Retention bardziej naukowego podejścia i systemu napędzanego. Po model został zaimplementowany w systemie CRM, karta wyników jest używany do strzeli Aktywny Portfel co dwa tygodnie (1 i 15 dnia miesiąca). Wyniki są wykorzystywane do identyfikacji segmentów o najwyższej skłonności do rezygnacji w ciągu najbliższych 15 dni (od 15 do 30 i do 15 1-te odpowiednio). Churn zarządzania i przechowywania zespoły mają 15 dni, aby uruchomić okno segmentu konkretnych churn kampanii prewencyjnych i zmniejszyć dobrowolny churn.
Aby dowiedzieć się więcej o nas i jak możemy Ci pomóc, skontaktuj się z nami teraz!
客户流失,忠诚度
案例分析:客户流失,忠诚度分析
客户流失或银行,电信公司,零售公司,金融服务机构和保险公司的一个最重要的原因,获取一个新客户的成本是保留现有顾客的成本远远大于客户流失分析是一种重要的商务活动。
业务问题
我们的客户是一家全球领先的电信公司,想用分析逮捕日益增加的客户流失率在预付费电信投资组合。客户关系管理团队(CRM)希望能够使用其现有资源的最佳和最低的成本,减少客户流失。面临的挑战是 - 识别用户谁最有可能放弃服务,以及用户标记为“一次用户”或“用户已经到了不归路”,所以可以专注于那些用户,客户服务最有可能继续的服务。
目标
的目标客户流失,忠诚度分析模型被确定为如下:
★早期识别的用户更容易流失
★识别的重要因素驱动的流失
★优化运营成本
我们的方法
面临的主要挑战是定义的“流失”,并了解关键客户流失的司机。确定用于客户流失,忠诚度分析的数据源 - 用户人口统计学,认购人花,呼叫中心记录,服务请求记录,复古的客户,活动/非活动的客户,用户的使用历史和产品/包类型特征。我们试图找出经过后,在翻腾可以被重新赢回机会的最佳和最优的日子过去之后,其中有最小的机会,激活点的不归路。
我们观察到,约94%的客户从过去的7天中未使用的预付服务进行终止服务。基于这一观察7天,被定义为机会赢得背部和用户超过7不活跃的天被标记为进入不归路区的。被定义为识别用户谁最有可能在未来7天不使用预付费服务的目标。重要的属性/主要驱动力的客户流失行为选择使用各种统计技术,如集群,主成分分析,相关分析等基于二分因变量的性质,Logistic回归方法选择最合适的模型技术。
结果/执行
使用预测模型,从而开发,使他们的客户流失,并保留运动更科学的方法和系统驱动。模型,在CRM系统中实现后,记分卡是用来得分的积极的投资组合,每两个星期(1月15日)。分数被用来识别段最高流失倾向在未来15天(之间的15日至30日和1日至15日)。客户流失管理和保留的团队有15天的窗口中运行段特定的客户流失预防运动和降低自愿流失率。
为了更多地了解我们,以及我们如何可以帮助您,请与我们联系吧!
Friday, March 1, 2013
what is analytics ?
Analytics vs. analysis
Analytics is a two-sided coin. On one side, it uses descriptive and predictive models to gain valuable knowledge from data - data analysis. On the other, analytics uses this insight to recommend action or to guide decision making - communication. Thus, analytics is not so much concerned with individual analyses or analysis steps, but with the entire methodology. There is a pronounced tendency to use the term analytics in business settings e.g. text analytics vs. the more generic text mining to emphasize this broader perspective.
Friday, January 11, 2013
Friday, November 23, 2012
Thursday, November 8, 2012
Risk-Analytics-(风险分析)-india-United State-(US)-United-Kingdom-(UK)-Hong-kong-(HK)-Singapore-Canada-Germany-(deutschland)-France-Dubai
Risk-Analytics-(风险分析)-india-United State-(US)-United-Kingdom-(UK)-Hong-kong-(HK)-Singapore-Canada-Germany-(deutschland)-France-Dubai
Gmid Associates
★★★★★ 5/5
Risk Analytics ist eines der fundamentalen Analysen notwendig, für jede Branche. Gmid Associates legt großen Wert auf Risikoanalyse und versteht, die systematisch durchgeführt Risikoanalyse die Kunden hilft bei der Identifizierung der möglichen Gefahren und Quantifizierung der Auswirkungen derselben auf einen bestimmten Sektor. In der Tat, wir sind ganz auf die Durchführung in-Tiefe Risikoanalyse, so dass unsere Kunden kompetent Unterstützung erhalten bei der Identifizierung der einzigartigen Herausforderungen, denen sie in ihrem Unternehmen stehen zusammen mit den kurzfristigen als auch langfristigen Auswirkungen kann die beeinflussen können, widmeten ihre Ziele.
Am Gmid Associates wir machen es einen Punkt, um den gesamten Prozess der Risikoanalyse rechts von der Einleitung jedes neue Projekt leiten. Wir verstehen, dass diese Methode bei der Durchführung einer vergleichenden Studie von zwei oder mehr alternative Umständen Aktionspläne von Wettbewerbern und deren angenommene Politiken gegen Bedrohungen genommen hilft. Wenn wir diese bewährte wissenschaftlichen Entdeckungen in den richtigen Umständen gelten, sind unsere Kunden in der Lage, viel sicherer Position, wo die Großmut der Risiken wesentlich gesteuert werden kann und die Intensität der Beitrag Risiko Folgen kann auch minimiert werden genießen.
Das Versorgungsgebiet von Gmid Associates Gefahr analytics Dienstleistungen ist umfangreich. Es beginnt mit der Verbraucher Übernahme Bühne, die die Stufen der Sammlung und Verwertung umfasst, und endet mit Rückmeldung an die ungünstigen Bedingungen zu überwinden. Diese umfangreiche Forschung ermöglicht uns, Datenanalyse vernünftig zu steuern, so dass wir anpassen und entwickeln Verhaltensstörungen und Anwendung basierte Anzeigetafeln, trennen Branchen und machen Echtzeit-Risiko-Profile, erkennt betrügerische Aktivitäten und Verluste, Prognose Markttrends und Verbraucherverhalten, und sammeln Sie Strategien, die helfen, bei der Wiederherstellung von Risiken.
Wir implementieren wichtigsten Instrumente im Kampf gegen Unternehmen Risiken mit höchster Genauigkeit. Wir beschäftigen auch statistische Methoden, um Präzision in unser Risiko Ermittlungen zu erreichen. Statt eine verallgemeinerte Lösung, die nicht zur Groß-und Kleinschreibung Lösungen geben wird, haben wir sehr individuelle Lösungen für unsere globalen Kunden entwickelt. Die wichtigsten sind wurden hier aufgenommen:
Thursday, November 1, 2012
data-analyse en voorspellende modellen outsourcing
Gmid Associates
In de huidige wereld, outsourcing is geen nieuw fenomeen. In de laatste twee decennia is het al veranderd de manier van zaken wereldwijd wordt gedaan. Sinds de komst en de goede bereikbaarheid van telecom, internet en aanverwante technologieën, het is langzaam niet meer uit of er een taak wordt uitgevoerd in uw kantoor op Wall Street, New York of in een technologisch park aan de rand van New Delhi, India. Waar het om gaat is de plaats waar het werk kan meest efficiënt kunnen worden uitgevoerd en dient de lange termijn in het belang van de aandeelhouder waarde.
Outsourcing begon met minder complexe bedrijfsprocessen (zoals call centers dwz BPOs) en met de tijd meer complexe en bedrijfskritische processen en taken ook begonnen met het krijgen uitbesteed. De vroege voorbeelden zijn perifere juridische en documentatie processen, medische processen enz. Toen kwam de grote jongen-software ontwerpen, ontwikkelen en alle IT-outsourcing.
Kennis proces outsourcing (KPO) in het algemeen en analytics outsourcing in specifieke is een beetje nieuw fenomeen, hoewel zeer populair nu. Bedrijven willen om gebruik te maken van de beschikbaarheid van gespecialiseerde KPO bedrijven met diepgaande kennis van zaken in off shore locaties, zoals India met hoogopgeleide arbeidskrachten. Deze dienstverleners te behandelen een aantal van de meest kritische processen van de klant bedrijf nu en ze deze taken met een betere efficiëntie, terwijl ook het geven van een substantieel kostenvoordeel.
India als outsourcing bestemming heeft de weg getoond sinds het begin. De redenen zijn legio-gemakkelijke beschikbaarheid van een goed geschoolde beroepsbevolking, topklasse telecom-en technologie-infrastructuur, terwijl de loonkosten arbitrage een paar te noemen. En als het bedrijfsleven wordt meer comfortabel met een hogere einde en meer complexe bedrijfsprocessen, zoals data-analyse, de India voordeel blijft groeien.
Gegevens analytics helpt bedrijven om het volledige potentieel van hun gegevens te ontsluiten, nuttige inzichten te genereren en betere zakelijke beslissingen te nemen. Outsourcing data analytics maakt zo veel zin, want het is een zeer gespecialiseerde veld dat expertise vereist op terreinen als statistiek, economie, business intelligence, IT en vereist ook domeinexpertise. Door het uitbesteden van analyses aan bedrijven in India, kunnen bedrijven het optimaliseren van hun operationele efficiëntie, een betere kwaliteit resultaten en tegelijkertijd kosten te besparen.
★★★ #1 ★★★ #1 ★★★ #1
Tuesday, October 30, 2012
Subscribe to:
Posts (Atom)