Oracle NetSuite ha annunciato oggi gli ultimi aggiornamenti di NetSuite Analytics Warehouse , la prima e unica soluzione di data warehouse e analytics cloud predefinita e basata sull'intelligenza artificiale per NetSuite. Le nuove funzionalità AI aiuteranno i clienti ad accelerare l'analisi dei dati e a ottenere gli insight contestuali necessari per migliorare il processo decisionale e crescere più velocemente.

"Per le aziende in crescita, capire i dati può essere un processo laborioso che potrebbe richiedere competenze avanzate di data science e programmazione. Avendo risorse limitate, molte aziende non sono in grado di investire in queste competenze e rinunciano a preziosi insight sui dati", ha dichiarato Evan Goldberg, fondatore ed executive vice president di Oracle NetSuite. "Ci impegniamo ad aiutare le aziende di tutte le dimensioni a sfruttare appieno il potenziale dei loro dati. Gli ultimi aggiornamenti di NetSuite Analytics Warehouse aiuteranno i clienti ad automatizzare l'analisi dei dati e a sfruttare l'intelligenza artificiale per produrre insight rapidi e significativi che possono contribuire a migliorare il processo decisionale".

Basata su Oracle Analytics Cloud e Oracle Autonomous Data Warehouse, NetSuite Analytics Warehouse usa l'intelligenza artificiale per sfruttare i dati aziendali e identificare opportunità per aumentare l'efficienza. Gli ultimi aggiornamenti forniscono nuovi strumenti e modelli AI per aiutare i clienti ad analizzare i dati in modo più efficiente e ottenere insight predittivi per migliorare le previsioni. Fra le nuove funzionalità di NetSuite Analytics Warehouse ci sono:

• Auto-Insights: aiuta i clienti ad accelerare il reporting e a migliorare il processo decisionale generando visualizzazioni dei dati e insight in linguaggio naturale basati sugli attributi, sulle misure e su altri punti di interesse di un set di dati.
• Explain: aiuta i clienti a comprendere meglio il loro business sfruttando l'intelligenza artificiale per identificare driver significativi, insight contestuali e anomalie dei dati.
• Oracle Analytics AI Assistant: aiuta i clienti a semplificare la ricerca automatica dei dati attraverso interazioni conversazionali in cui clienti possono porre domande sui pattern di dati; l'assistente creerà una risposta e visualizzazioni di dati pertinenti utilizzando l'AI generativa.
• Modelli AI pronti all'uso: aiutano i clienti a migliorare il processo decisionale consentendo loro di automatizzare l'analisi con modelli no-code creati per casi d'uso specifici in grado di prevedere scenari, come l'abbandono dei clienti e l'esaurimento scorte.
• AutoML: aiuta i clienti a migliorare insight ed efficienza senza avere bisogno di competenze tecniche di AI automatizzando la selezione degli algoritmi e personalizzando i flussi di lavoro di modellazione.
• Oracle Machine Learning: aiuta i clienti a migliorare le performance degli algoritmi, a espandere gli insight e migliorare il processo decisionale fornendo un'interfaccia collaborativa per esplorare visivamente i dati e personalizzare i modelli ML per soddisfare esigenze aziendali specifiche.

Successi dei clienti di NetSuite Analytics Warehouse

BirdRock Home è un produttore di articoli per la casa, come soluzioni d'arredo, recipienti, piatti da portata, articoli da giardino e articoli per la cucina. Con più della metà delle sue vendite che vengono completate tramite marketplace di e-commerce come Amazon, BirdRock Home sta utilizzando il nuovo modello predittivo per il tasso di abbandono dei clienti in NetSuite Analytics Warehouse al fine di ottimizzare la propria strategia di prodotto, migliorare le customer experience e aumentare i ricavi, continuando allo stesso tempo a mantenere ingaggiati i clienti esistenti.

"I marketplace di e-commerce sono ambienti estremamente competitivi e può essere difficile per i commercianti distinguersi e far crescere la fedeltà al brand", ha dichiarato Mark Chuberka, senior NetSuite administrator, BirdRock Home. "Con insight predittivi sul tasso di abbandono dei clienti, NetSuite ci aiuta a comprendere la domanda dei clienti per linee di prodotti specifiche e a prevedere quali nuovi prodotti probabilmente porteranno a una crescita continua".