Ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστική ανάλυση και πρόβλεψη, τεχνικές εξόρυξης δεδομένων και οικονομετρία.
Η ανάλυση και μοντελοποίηση σύγχρονων δεδομένων δεν συνεπάγεται διαχωρισμό μεταξύ των πεδίων γνώσης. Για παράδειγμα, το Data Mining συνδυάζει τις κλασικές στατιστικές μεθόδους, την τεχνητή νοημοσύνη και το σύγχρονο πεδίο ανακάλυψης γνώσεων σε βάσεις δεδομένων (KDD). Οι νεότερες μέθοδοι παλινδρόμησης και ταξινόμησης είναι σήμερα οι Support Vector Machines που συνδυάζουν τα Νευρωνικά δίκτυα και τη βελτιστοποίηση. Η συγκριτική αξιολόγηση βασίζεται σε τεχνικές που χρησιμοποιούν στατιστικές μεθόδους καθώς και επιχειρησιακή έρευνα.
Τα παραπάνω αποδεικνύουν ότι η εφαρμογή ενός απαιτητικού έργου ανάλυσης ή μοντελοποίησης δεδομένων απαιτεί μια διεπιστημονική προσέγγιση.
Μερικά παραδείγματα τέτοιων εφαρμογών είναι:
• Προβλέψεις (πωλήσεις, ζήτηση κλπ).
• Προηγμένες τεχνικές στην κατάτμηση των πελατών.
• Μέτρηση και ανάπτυξη μοντέλου αξιολόγησης – διαχείριση πιστωτικού κινδύνου και κίνδυνου αγοράς.
• Οι σύγχρονες μέθοδοι αξιολόγησης των επιχειρηματικών μονάδων.
• Πληροφοριακά Συστήματα Διαχείρισης (MIS) για λήψη αποφάσεων και επίλυση προβλημάτων στο σχεδιασμό παραγωγής, τη διαχείριση στόλου κλπ.
• Στατιστικές μέθοδοι προσομοίωσης για βελτιστοποίηση και ανασχεδιασμό διαδικασιών.
Οι καινοτόμες υπηρεσίες ανάλυσης δεδομένων περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα γνώσεων και συνολικής εμπειρίας. Εκτός αυτού, οι στρατηγικές μας συνεργασίες και η συνεργασία με ακαδημαϊκά και ερευνητικά ιδρύματα εξασφαλίζουν την επιτυχή υλοποίηση των έργων και τη συνεπή διάδοση της γνώσης.