Hlavní strana -> Zprávy
AI a Business Intelligence, Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 18. 6. 2010

Software SAS získá data ze sociálních sítí

SAS Social Media Analytics

ssma_1024.jpgSociální sítě jsou často využívány primárně pro zábavu, ale znalost sociálních sítí a průnik do komunikací mezi uživateli může významně podpořit i jakýkoliv business. Nový software SAS Social Media Analytics zvládne získat ze sociálních sítí data, zjistit, co se děje a současně i archivovat a analyzovat více než dvouletou konverzaci z Facebooku, Twitteru, YouTube, diskusních fór či blogů. Řešení pomáhá marketérům získat ze sociálních sítí smysluplná data, porozumět tomu, co se na sociálních sítích děje a předpovídat různé budoucí scénáře. Software ukazuje marketérům, co si lidé myslí o produktech či značce firmy, identifikuje, kdo zákazníky nejvíce ovlivňuje a jaký vliv má konverzace v sociálních sítích na obchodní výsledky.Na základě získaných informací mohou manažeři promptně dělat různá opatření pro strategie brandu, PR aktivity či zákaznickou péči.

 
  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.

  

- PR -

AI reporting

Nová cesta pro rozhodování nad firemními daty


Manažer výroby samozřejmě vnímá problém, ale musí čekat na analytika, aktualizovaný report a jeho interpretaci. Každý den přináší potřebu odpovědí na nové nebo neočekávané situace. Dnes již lze s pomocí AI pokládat otázky přímo nad firemními daty - ovšem pouze tehdy, jsou-li data správně připravena a strukturována tak, aby jim reportovací agent přesně rozuměl. Stejně tak musí být agent vytrénovaný na specifika daného prostředí, aby jeho odpovědi byly relevantní a spolehlivé. Výsledkem je schopnost reagovat na provozní situace okamžitě, a efektivněji tak minimalizovat prostoje, eliminovat chybovost i snižovat výrobní náklady.