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Capture información de valor mientras siga estando vigente

Las empresas como la suya manejan una gran cantidad de valiosos datos transaccionales, operativos y de clientes. Pero estos datos de valor son perecederos, y se puede tardar semanas en actualizar los modelos analíticos con los datos que van llegando. ¿Se imagina poder capturar estos datos de valor en tiempo real? ¿Y poderlos incluir en cada aspecto de la experiencia de sus clientes?

El 80% de los clientes B2B y el 64% de los consumidores esperan de las empresas que respondan e interactúen con ellos en tiempo real. (1)

El 60% de los expertos en datos emplean la mayor parte de su tiempo en limpiar y organizar los datos. (2)

El 50% de los clientes cambiarían de marca si una empresa no se anticipa a sus necesidades. (3)

Descubra cómo hacerlo con IBM Z

Con IBM Z® puede aplicar machine learning a los datos valiosos del mainframe. Mediante el método de machine learning de código abierto, puede anticiparse a futuras necesidades sin necesidad de mover datos. El resultado es disponer de información de valor cognitiva continua y de analíticas en tiempo real, para poder adelantarse a la competencia.

Revolucione sus analíticas con AI

No es ciencia ficción. Machine learning, un tipo de inteligencia artificial (AI), permite que los sistemas aprendan sin programación explícita. Compañías como Netflix utilizan AI para aprender y para hacer recomendaciones en tiempo real en función de las actividades previas de sus clientes.

 

Conozca IBM Machine Learning on z/OS 

Ofrezca a sus clientes interacciones optimizadas aprovechando todos los datos operativos y transaccionales que ya tiene en su mainframe

Tome decisiones con los datos en una ubicación segura

Machine learning facilita el acceso a todos los tipos de datos (transaccionales, operativos, sociales) a sus distintas líneas de negocio, lo que permite realizar analíticas en tiempo real.

 

Conozca IBM Open Data Analytics for z/OS

Aproveche el cálculo en memoria, a la vez que mantiene los datos siempre actualizados y seguros en una ubicación, para mejorar la precisión de las analíticas y acelerar los modelos de predicción de comportamientos.

Acelere la información de valor

IBM z14 ofrece acceso en tiempo real a datos transaccionales y operativos al momento, allí donde residan.Una latencia cero para el acceso a los datos significa una reducción del fraude, datos de más valor y un servicio al cliente excepcional.

 

Conozca IBM Db2 Analytics Accelerator for z/OS

Analice los datos de empresa en tiempo real protegidos por la mejor seguridad del sector de IBM Z.

Escuche la opinión de los clientes

Cuanto mejor conozca a su cliente, mejor servicio le puede ofrecer.

Craig Bright, Director técnico de Global Consumer Banking, Citigroup,

Bankdata

Aprovecha los datos científicos del mainframe para identificar y resolver rápidamente problemas de TI.

HM Health Solutions

Consigue seguridad, excelencia operativa y analíticas con cloud privado en IBM Z.

Baldor Electric

Migra sus datos en cuestión de semanas y reduce el tiempo y los costes conun flujo de trabajo más efectivo.

Prueba de Machine Learning for z/OS

Extraiga información valiosa de los datos de la empresa de forma segura.

Prueba de IBM Operational Decision Manager

Automatice y controle decisiones repetibles para aprovechar oportunidades.

Más versiones de prueba

Nuestras pruebas son gratuitas y no requieren instalación.

Webinar sobre Db2 Analytics Accelerator

Descubra las mejoras de las analíticas en tiempo real sobre datos transaccionales.

Webinar sobre Machine learning

Descubra cómo puede optimizar las interacciones con los clientes y anticiparse a los riesgos.

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Asista a más webinars y eventos.

Descubra cómo crear magníficas experiencias de clientes con machine learning

1. Investigación de Salesforce sobre el estado del cliente conectado, 2016

2. Limpieza de big data: según una encuesta, la tarea que más tiempo ocupa y que menos disfrutan los expertos en datos, Forbes, 2016

3. Investigación de Salesforce sobre el estado del cliente conectado, 2016

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