Versicherungsunternehmen müssen riesige Datenmengen sammeln und auswerten, um ihre Angebote zu optimieren, Risiken zu mindern und die steigenden Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen. Daten sind der Schlüssel zur Wettbewerbsfähigkeit. Versicherungsunternehmen sammeln schon seit langem große Datenmengen, stehen aber vor Herausforderungen, die sie daran hindern, die Möglichkeiten von Data Analytics und Data-Governance-Frameworks optimal zu nutzen.

Datenzugriff und -sicherheit sind nach wie vor eine wichtige Säule in jedem datengesteuerten Unternehmen. Warum also nutzen viele Organisationen immer noch auf Excel für die Datenanalyse?
Jede Datenpanne kann extrem kostspielig für das betroffene Unternehmen werden. Sind diese Kosten und das Risiko für Ihr Unternehmen akzeptabel?

Viele Datenexperten tun sich schwer damit, verwertbare Ergebnisse aus ihren Daten zu generieren. Denn Geschäftsanwendungen erfordern umfangreiche Schulungen, und den Nutzern fehlen oft die Fähigkeiten, um das Beste aus den unzähligen Tools herauszuholen, die ihnen zur Verfügung stehen. In dieser Demo zeigen wir, wie Sie Datenkompetenz im Unternehmen etablieren, dank einer intuitiven Self-Service-Analytics-Plattform, die für alle Daten, alle Anwender und alle Analysen skalierbar ist.

Wie wäre es, wenn medizinisches Personal Data und Analytics nutzen könnte, um kritische Probleme wie Krankenhauswiederaufnahmen zu diagnostizieren und zu verstehen? Könnten sie das tun, ohne Kenntnis komplizierter Analytics-Funktionen oder Anhängigkeit von IT-Teams? Ja: Mit der Pyramid Decision Intelligence Platform!

Wie können BI-Entwickler Data-Science-Techniken einsetzen, um bestehende Analytics-Dashboards zu verbessern, ohne dass die Benutzerfreundlichkeit darunter leidet? Und wie können sie dies schnell tun, ohne auf Data Scientists angewiesen zu sein, die komplexe Algorithmen schreiben und auf ihre Datensätze anwenden?

Mit Pyramid ist dies alles in einer einzigen, integrierten Plattform möglich, die es auch Nicht-Data-Scientists leicht macht, bestehende Dashboards mit Advanced Analytics anzureichern.

In der Demo sehen Sie, wie ein Business Analyst eines führenden Finanzdienstleisters sich mit leistungsstarken Analytics-Tools in wenigen Minuten an unerwartete Veränderungen anpasst: durch Analyse der Struktur und ändern der Datenquellen.

Das Unternehmen verlässt sich bei der Verwaltung des Incentive-Programms auf das Dashboard für Händler/Partner und auf Berichte. Das Unternehmen hat eine neue Cloud-Strategie eingeführt und ist kürzlich von einer Postgres-Datenbank (vor Ort) auf eine Snowflake-Datenbank (in der Cloud) umgestiegen. Irgendwie wurde der Business-Analyst bei der Entscheidung vergessen. Wie würde sich Ihre Analytics-Strategie in einer solchen Situation verändern?

In der Demo sehen Sie, wie ein Business Analyst eines großen Telekommunikationsunternehmens mit der Explain-Funktion von Pyramid schnell (in Sekunden, nicht in Tagen) die Details hinter den wichtigsten Zahlungsmethoden (elektronischer Scheck, Kreditkarte, Banküberweisung, andere) verstehen kann.