decisionmodelling

Modélisation de la prise de décision

Le challenge: Dans une chaîne d’approvisionnement de marchandises, être capable de prédire quels conteneurs sont susceptibles d’avoir des produits de mauvaise qualité afin d’éviter la vérification systématique dans le port. Pour y parvenir la société avait le choix entre implémenter un projet d’analyse de données pendant 2 ans sans être capable de visualiser les résultats ou bien avoir recours à la modélisation de la prise de décision.

Solution: Un 1er scan rapide des données (sur les données sources non agrégées) grâce la solution de modélisation de données de SuperGraph a permis de révéler que l’analyse était imprécise et incomplète. (Aucune donnée de réseaux sociaux n’était incluse dans l’étude).
La solution de modélisation de données de SuperGraph a non seulement proposé une approche différente qui a permis de sortir des prédictions beaucoup rapides (avec 2 mois d’avance) sans avoir recours à l’agrégation des données mais aussi d’apprendre à s’adapter aux nouvelles tendances en temps réel.

Avantages: Deux avantages majeurs ont été mis à jour : Tout d’abord des baisses de coûts importantes ont été enregistrées par rapport à un projet d’intégration et d’analyse de données traditionnel. Et ensuite, les premières prédictions ont été faites dès le 2ème mois, offrant un retour sur investissement 18 mois plus tôt que le projet d’analyse de données.