Oracle NetSuite anunciou hoje as últimas atualizações do NetSuite Analytics Warehouse - a primeira e única solução de análise e data warehouse em nuvem pré-construída e habilitada para IA para NetSuite. Os novos recursos de IA ajudarão os clientes a acelerar a análise de dados e a obter os insights contextuais necessários para aprimorar a tomada de decisões e crescer mais rápido.

"Para empresas em crescimento, entender os dados pode ser um processo demorado, que pode exigir habilidades avançadas em ciência de dados e codificação. Com recursos limitados, muitas empresas não conseguem investir nessas habilidades e perdem insights valiosos sobre os dados", disse Evan Goldberg, fundador e vice-presidente executivo da Oracle NetSuite. "Temos o compromisso de ajudar empresas de todos os portes a liberar todo o potencial de seus dados. As últimas atualizações do NetSuite Analytics Warehouse ajudarão os clientes a automatizar a análise de dados e aproveitar a IA para produzir insights rápidos e significativos que podem ajudar a melhorar a tomada de decisões."

Desenvolvido com base na Oracle Analytics Cloud e no Oracle Autonomous Data Warehouse, o NetSuite Analytics Warehouse utiliza a IA para aproveitar os dados de negócios e identificar oportunidades para aumentar a eficiência. As atualizações mais recentes fornecem novas ferramentas e modelos de IA para ajudar os clientes a analisar dados de forma mais eficiente e obter insights preditivos para melhorar a previsão. Os novos recursos do NetSuite Analytics Warehouse incluem:

• Auto-Insights: ajuda os clientes a acelerar a geração de relatórios e melhorar a tomada de decisões, gerando visualizações de dados e insights de linguagem natural com base em atributos, medidas e outros pontos de interesse de um conjunto de dados.
• Explain: ajuda os clientes a compreender melhor seus negócios, aproveitando a IA para identificar impulsionadores de negócios significativos, insights contextuais e anomalias de dados.
• Assistente de IA do Oracle Analytics: ajuda os clientes a otimizar a descoberta de dados por meio de interações de conversação; onde os clientes podem fazer perguntas sobre padrões de dados, e o Assistente criará uma resposta e visualizações de dados relevantes usando IA generativa.
• Modelos de IA prontos para uso: ajuda os clientes a melhorar a tomada de decisões, permitindo que eles automatizem a análise com modelos no-code criados para casos de uso específicos que podem prever cenários, como rotatividade de clientes e falta de estoque.
• AutoML:ajuda os clientes a melhorar insights e aumentar a eficiência sem exigir habilidades técnicas de IA, automatizando a seleção de algoritmos e personalizando fluxos de trabalho de modelagem.
• Oracle Machine Learning: ajuda os clientes a melhorar o desempenho do algoritmo, expandir insights e aprimorar a tomada de decisões, fornecendo uma interface colaborativa para explorar dados visualmente e adaptar modelos de machine learning para atender às necessidades comerciais exclusivas.

Histórias de sucesso de clientes com o NetSuite Analytics Warehouse

A BirdRock Home é uma fabricante de utilidades domésticas, incluindo acessórios para móveis, armazenamento, louças, itens para gramado e jardim e itens de cozinha. Com mais da metade de suas vendas realizadas por meio de mercados de comércio eletrônico como a Amazon, a BirdRock Home está usando o novo modelo preditivo de rotatividade de clientes no NetSuite Analytics Warehouse para ajudar a otimizar sua estratégia de produtos, melhorar as experiências dos clientes e aumentar a receita, mantendo os clientes existentes engajados.

“Os mercados de comércio eletrônico são ambientes extremamente competitivos, e pode ser difícil para os comerciantes se destacarem e criarem fidelidade à marca”, disse Mark Chuberka, administrador sênior do NetSuite, BirdRock Home. “Com insights preditivos sobre a rotatividade de clientes, a NetSuite nos ajuda a entender a demanda dos clientes por linhas de produtos específicas e a prever quais novos produtos provavelmente impulsionarão o crescimento contínuo.”

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