در دنیای امروز که داده ها به ارزشمندترین دارایی سازمان های بزرگ تبدیل شده اند، مدیریت هوشمندانه و یکپارچه تعاملات مشتریان دیگر با ابزارهای ساده امکان پذیر نیست و نیاز به زیرساخت های فنی قدرتمند احساس می شود. انتخاب یک پلتفرم مناسب که بتواند حجم عظیمی از داده ها را پردازش کرده و آن ها را به تصمیمات عملیاتی تبدیل کند، دغدغه اصلی مدیران ارشد فناوری و بازاریابی در سطح جهانی است.

نرم افزار هوش تجاری مشتریان SAS که تکامل یافته سیستم های سنتی اتوماسیون بازاریابی است، دقیقاً با همین هدف طراحی شده تا فراتر از ارسال پیام های تبلیغاتی، یک اکوسیستم کامل برای مدیریت تجربه مشتری خلق کند. این مقاله با رویکردی فنی و مدیریتی، به کالبدشکافی عمیق راهکارهای شرکت SAS می پردازد تا درک کنیم چگونه این غول نرم افزاری با تلفیق هوش مصنوعی و تحلیل های پیشرفته، مرزهای بازاریابی کلاسیک را جابه جا کرده و به سازمان ها قدرت پیش بینی رفتار آینده مشتریان را می دهد.

شرکت سازنده ابزار هوش مصنوعی SAS دقیقا چه ماهیتی دارد و ریشه آن کجاست؟

شرکت "ساس اینستیتوت" (SAS Institute) یک ابرقدرت چندملیتی در حوزه تولید نرم افزارهای آماری، تحلیل های تجاری پیشرفته و هوش مصنوعی است که به عنوان رهبر بلامنازع در زمینه مدیریت داده ها شناخته می شود. برخلاف بسیاری از شرکت های نوپا که تنها پوسته ای زیبا بر روی کدها می کشند، SAS یک شرکت عمیقاً مهندسی و ریاضیاتی است که تمرکز اصلی آن بر خلق الگوریتم های پیچیده برای حل مسائل دشوار تجاری است.

این شرکت یک نهاد خصوصی است که دفتر مرکزی آن در کارولینای شمالی ایالات متحده واقع شده و به دلیل ثبات مدیریتی و سرمایه گذاری های کلان در تحقیق و توسعه شهرت دارد. ماهیت این شرکت فراتر از یک فروشنده نرم افزار است؛ آن ها در واقع معمارانِ منطقِ تصمیم گیری در سازمان های بزرگ هستند و بستری را فراهم می کنند که در آن داده های خام به بینش های استراتژیک و سودآور تبدیل می شوند.

این کمپانی در حقیقت یک شرکت نرم افزاری تمام عیار است که محصولات آن در دسته بندی های مختلفی از جمله هوش تجاری، مدیریت داده، تحلیل پیشرفته و مدیریت ریسک قرار می گیرد. اما آنچه آن ها را متمایز می کند، نگاه پلتفرمی به نرم افزار است. آن ها نرم افزاری نمی فروشند که تنها یک کار انجام دهد، بلکه اکوسیستمی ارائه می دهند که می تواند تمام جریان های داده ای یک سازمان را بلعیده و آن ها را ساختاردهی کند. تمرکز اصلی SAS بر ارائه راه حل های سازمانی (Enterprise) است و کمتر به سمت بازارهای کوچک یا مصرف کننده نهایی حرکت کرده است.

این شرکت به عنوان یک شرکت "داده محور" شناخته می شود که فلسفه وجودی اش بر مبنای این اصل استوار است: "داده ها بدون تحلیل، تنها اعداد و ارقامی بی معنی هستند." بنابراین، SAS را باید یک شرکت زیرساختی دانست که ستون فقرات تحلیلی بزرگترین بانک ها، بیمه ها و دولت های جهان را تشکیل می دهد.

تاریخچه و روند تکامل این ابزار هوش مصنوعی SAS از کجا آغاز شد؟

ریشه های شکل گیری شرکت SAS به سال ۱۹۶۶ و پروژه ای دانشگاهی در دانشگاه ایالتی کارولینای شمالی بازمی گردد که هدف آن تحلیل داده های کشاورزی بود. با این حال، تأسیس رسمی شرکت در سال ۱۹۷۶ توسط جیم گودنایت و همکارانش انجام شد. این یعنی SAS بیش از چهار دهه تجربه در لبه تکنولوژی تحلیل داده دارد، زمانی که حتی مفهوم "کلان داده" وجود نداشت. در ابتدا، تمرکز شرکت بر روی تحلیل های آماری محض بود، اما با گذشت زمان و تغییر نیازهای بازار، آن ها به سرعت خود را با انقلاب دیجیتال تطبیق دادند. رشد شرکت به صورت ارگانیک و پیوسته بوده است و برخلاف بسیاری از رقبای خود که با خریدهای هیجانی رشد کرده اند، SAS بر توسعه داخلی و بهبود مستمر کدهای پایه خود تمرکز داشته است.

در طول دهه های ۸۰ و ۹۰ میلادی، با ورود کامپیوترها به تمام سطوح کسب وکار، SAS نیز حوزه فعالیت خود را از تحلیل های آماری به سمت راهکارهای تجاری مانند مدیریت مالی، منابع انسانی و به ویژه بازاریابی گسترش داد. نقطه عطف تاریخچه این شرکت در حوزه بازاریابی، گذار از نرم افزارهای نصب شده در محل به سمت راهکارهای ابری و ترکیبی در سال های اخیر بوده است. تکامل محصول "اتوماسیون بازاریابی" به پلتفرم جامع "هوش مشتریان ۳۶۰" نشان دهنده درک عمیق آن ها از تغییر رفتار مشتری در عصر دیجیتال است. آن ها از یک ابزار تحلیلگر آماری به یک پلتفرم جامع تصمیم گیری آنی تبدیل شده اند که قادر است در میلی ثانیه برای میلیون ها مشتری تصمیم گیری کند.

فعالیت اصلی و تمرکز تخصصی ابزار هوش مصنوعی SAS بر چه خدماتی استوار است؟

فعالیت اصلی شرکت SAS ارائه نرم افزارها و پلتفرم هایی است که چرخه کامل "داده تا تصمیم" را مدیریت می کنند. در حوزه خاص بازاریابی و تجربه مشتری، کار اصلی آن ها فراهم کردن زیرساختی است که سازمان ها بتوانند داده های مشتریان را از صدها کانال مختلف (وب سایت، اپلیکیشن، شعب فیزیکی، تماس های تلفنی و...) جمع آوری کرده، آن ها را یکپارچه سازند و سپس با استفاده از مدل های پیشرفته ریاضی، بهترین اقدام ممکن را برای هر مشتری پیش بینی کنند. آن ها خدماتی ارائه می دهند که نیازهای پیچیده مشتریان سازمانی را برآورده می کند؛ نیازهایی مانند امنیت داده های بانکی، مدیریت حجم عظیمی از تراکنش ها و رعایت قوانین سخت گیرانه حریم خصوصی که ابزارهای ساده تر توانایی پاسخگویی به آن ها را ندارند.

تمرکز اصلی این شرکت بر ارائه خدمات به سازمان های بزرگ و متوسط رو به بالا (B2B و Enterprise) است و رویکرد آن ها کاملاً تخصصی و صنعتی است. به عبارت دیگر، آن ها برای هر صنعت (مانند بانکداری، خرده فروشی، سلامت و تولید) راهکارهای سفارشی سازی شده ارائه می دهند. خدمات آن ها شامل پلتفرم های تحلیل داده، ابزارهای مصورسازی اطلاعات، مدیریت تقلب و ریسک و البته مدیریت هوشمند کمپین های بازاریابی است. وجه تمایز خدمات آن ها در "قابلیت اطمینان" و "مقیاس پذیری" است. وقتی صحبت از مدیریت داده های حساس میلیون ها کاربر باشد، SAS گزینه ای است که کمترین ریسک و بیشترین قدرت پردازش را تضمین می کند. آن ها زیرساختی را فراهم می کنند که نه تنها داده ها را ذخیره می کند، بلکه آن ها را زنده نگه داشته و در جریان فرآیندهای تجاری به کار می گیرد.

ماژول های فنی ابزار هوش مصنوعی SAS چگونه عملیات بازاریابی را مهندسی می کنند؟

پلتفرم هوش مشتریان SAS (که نسخه پیشرفته و تکامل یافته اتوماسیون بازاریابی است) از چندین ماژول قدرتمند و به هم پیوسته تشکیل شده است که هر کدام وظیفه ای حیاتی در زنجیره ارزش بازاریابی ایفا می کنند. برای درک دقیق، باید از لایه ظاهری عبور کرده و به عمق عملکرد هر ماژول بپردازیم:

  • ماژول برنامه ریزی : این ماژول مغز استراتژیک سیستم است. برخلاف تقویم های ساده بازاریابی، این بخش یک مرکز فرماندهی کامل برای مدیریت منابع، بودجه بندی و گردش کار است. در اینجا مدیران می توانند فرآیندهای بازاریابی را مهندسی کنند، تخصیص بودجه را بر اساس پیش بینی های هوش مصنوعی انجام دهند و همکاری بین تیم های مختلف را مدیریت کنند. این ماژول اجازه می دهد تا تمام دارایی های دیجیتال و فرآیندهای تایید محتوا در یک بستر یکپارچه مدیریت شوند و از دوباره کاری ها و هدررفت منابع جلوگیری شود. عملکرد فنی آن شامل ایجاد جریان های کاری خودکار برای تایید کمپین ها و اتصال مستقیم اهداف استراتژیک به فعالیت های اجرایی روزانه است.
  • ماژول کشف و شناسایی: این بخش مسئولیت جمع آوری و تحلیل داده های رفتاری مشتریان در کانال های دیجیتال را بر عهده دارد. اما تفاوت آن با ابزارهای تحلیلگر معمول وب در این است که داده ها را به صورت "اول شخص" و با جزئیات دقیق ذخیره می کند. این ماژول تمامی کلیک ها، پیمایش ها، و تعاملات کاربر را در وب سایت و اپلیکیشن رصد کرده و آن ها را به پروفایل یکپارچه مشتری متصل می کند. از نظر فنی، این ماژول از کتابخانه های جاوا اسکریپت پیشرفته و SDK های موبایل برای استخراج داده ها استفاده می کند و می تواند الگوهای رفتاری پنهان را که نشان دهنده قصد خرید یا ریزش مشتری است، شناسایی کند.
  • ماژول تعامل: این موتور اجرایی پلتفرم است که وظیفه تحویل پیام مناسب در زمان مناسب را بر عهده دارد. ماژول تعامل به دو بخش اصلی تقسیم می شود: تعامل مستقیم برای کانال هایی مانند ایمیل و پیامک، و تعامل دیجیتال برای شخصی سازی وب سایت و اپلیکیشن. این ماژول از یک موتور تصمیم گیری آنی بهره می برد که در کسری از ثانیه تصمیم می گیرد چه محتوایی را به کاربر نشان دهد. نکته فنی مهم این است که این ماژول می تواند تست های چندمتغیره پیچیده را اجرا کند و به صورت خودکار ترافیک را به سمت نسخه برنده هدایت کند، بدون اینکه نیاز به دخالت انسانی مداوم باشد.
  • ماژول تطبیق و یکپارچه سازی : شاید پیچیده ترین بخش فنی سیستم همین ماژول باشد. وظیفه آن حل چالش "هویت مشتری" است. در دنیای دیجیتال، یک مشتری ممکن است با چندین دستگاه (موبایل، تبلت، لپ تاپ) و مرورگرهای مختلف تعامل داشته باشد. این ماژول با استفاده از الگوریتم های قطعی و احتمالی، این هویت های پراکنده را به هم متصل کرده و یک شناسه واحد برای مشتری ایجاد می کند. این کار باعث می شود که بازاریابان تصویر کاملی از سفر مشتری داشته باشند و از ارسال پیام های تکراری یا نامرتبط جلوگیری شود. همچنین این بخش مسئولیت اتصال داده های آنلاین به داده های آفلاین (مانند خریدهای حضوری) را بر عهده دارد.

چرا ابزار هوش مصنوعی SAS را یک پیشرو در فناوری های تحلیلی می دانند؟

شرکت SAS به معنای واقعی کلمه یک شرکت مبتنی بر هوش مصنوعی است، نه شرکتی که صرفاً از این واژه برای تبلیغات استفاده می کند. بخش عظیمی از قدرت این پلتفرم توسط موتورهای یادگیری ماشین و تحلیل های پیش بینی کننده تأمین می شود. این شرکت از هوش مصنوعی برای "پردازش داده ها"، "بهینه سازی تصمیمات" و "شخصی سازی مقیاس پذیر" استفاده می کند. هسته مرکزی این هوش مصنوعی، پلتفرم SAS Viya است که یک معماری مدرن، ابری و مبتنی بر کانتینر دارد و امکان اجرای مدل های پیچیده ریاضی را با سرعتی باورنکردنی فراهم می کند. در این سیستم، هوش مصنوعی تنها یک افزونه نیست، بلکه در تار و پود تمامی فرآیندها تنیده شده است.

از منظر فنی، نقش هوش مصنوعی در این ابزار شامل موارد متعددی است. نخست، در بخش "تحلیل پیش بینی کننده"، الگوریتم ها احتمال خرید، احتمال رویگردانی و ارزش طول عمر مشتری را محاسبه می کنند. دوم، در بخش "بهینه سازی"، هوش مصنوعی بهترین ترکیب کانال، پیام و زمان ارسال را برای هر فرد به صورت جداگانه تعیین می کند تا بیشترین نرخ تبدیل حاصل شود. سوم، استفاده از "هوش مصنوعی مولد" برای کمک به ساخت مخاطبان هدف و پیشنهاد محتوا است. سیستم به صورت خودکار ناهنجاری های داده ای را تشخیص می دهد و به بازاریابان هشدار می دهد که مثلاً در یک کمپین خاص افتی غیرعادی رخ داده است. این سطح از هوش مصنوعی، تصمیم گیری را از حالت شهودی به حالت علمی و داده محور تغییر می دهد.

چه شرکت هایی مشتری ابزار هوش مصنوعی SAS هستند و این ابزار مناسب کیست؟

مشتریان SAS عمدتاً در دسته "فورچون ۵۰۰" و سازمان های بزرگ جهانی قرار می گیرند. این ابزار برای کسب وکارهای کوچک، استارتاپ های نوپا یا فروشگاه های اینترنتی محلی طراحی نشده است؛ چرا که پیچیدگی فنی و هزینه های آن فراتر از نیازهای یک کسب وکار کوچک است. مخاطبان اصلی این پلتفرم بانک ها، موسسات مالی، شرکت های بیمه، اپراتورهای مخابراتی، خرده فروشان زنجیره ای بزرگ، شرکت های داروسازی و نهادهای دولتی هستند. شرکت هایی مانند بانک آمریکا، نستله، هوندا و بسیاری از غول های صنعت مخابرات از مشتریان قدیمی این شرکت هستند. دلیل انتخاب این شرکت ها، نیاز به امنیت بالا، مدیریت حجم تراکنش های میلیونی و قابلیت اطمینان صد در صدی است.

اینابزار مناسب سازمان هایی است که تیم های تحلیل داده و بازاریابی مجزا دارند و به دنبال یکپارچه سازی سیلوهای اطلاعاتی خود هستند. اگر سازمانی میلیون ها مشتری دارد و می خواهد بداند دقیقاً کدام مشتری در چه زمانی به چه محصولی نیاز دارد، SAS بهترین گزینه است. همچنین برای شرکت هایی که با قوانین سخت گیرانه حفاظت از داده ها (مانند GDPR) سروکار دارند، زیرساخت های امنیتی SAS یک مزیت حیاتی محسوب می شود. بنابراین، مشتری هدف این محصول، مدیران ارشد بازاریابی (CMO) و مدیران ارشد اطلاعات (CIO) در سازمان هایی هستند که استراتژی رشد خود را بر مبنای تحلیل دقیق داده ها بنا کرده اند و بودجه کافی برای سرمایه گذاری در زیرساخت های بلندمدت را دارند.

آیا ابزار هوش مصنوعی SAS خدمات آژانسی و مشاوره ای نیز ارائه می دهد؟

بله، SAS علاوه بر فروش نرم افزار، خدمات گسترده ای در حوزه مشاوره و پیاده سازی ارائه می دهد، اما مدل کار آن ها با آژانس های تبلیغاتی خلاق متفاوت است. خدمات آن ها بیشتر از جنس "مشاوره مدیریت" و "مهندسی سیستم" است. تیم خدمات حرفه ای SAS و شبکه گسترده شرکای تجاری آن ها، در تمامی مراحل از نیازسنجی اولیه و طراحی معماری داده ها گرفته تا پیاده سازی فنی، آموزش پرسنل و بهینه سازی مداوم سیستم در کنار مشتری حضور دارند. آن ها به مشتریان کمک می کنند تا نه تنها نرم افزار را نصب کنند، بلکه فرآیندهای سازمانی خود را نیز برای بهره برداری بهتر از داده ها بازمهندسی کنند.

خدمات آن ها شامل "مشاوره تحلیلی" است، به این معنی که دانشمندان داده SAS به سازمان ها کمک می کنند تا مدل های اختصاصی برای پیش بینی رفتار مشتریان خود بسازند. همچنین خدمات "مدیریت تغییر" برای کمک به سازمان ها در پذیرش فرهنگ داده محور ارائه می شود. اگر سازمانی نیروی متخصص کافی نداشته باشد، SAS می تواند خدماتی تحت عنوان "میزبانی و مدیریت سیستم" ارائه دهد که در آن مسئولیت نگهداری فنی و به روزرسانی ها به عهده خود شرکت SAS خواهد بود. علاوه بر این، آن ها با آژانس های بازاریابی و مشاوران استراتژیک بزرگ دنیا همکاری نزدیک دارند تا اطمینان حاصل کنند که تکنولوژی پیاده سازی شده، همراستا با اهداف کلان تجاری سازمان عمل می کند.

قابلیت های فنی کلیدی ابزار هوش مصنوعی SAS در یک نگاه چیست؟

برای مدیران فنی و تصمیم گیرندگان، دانستن قابلیت های فنی به صورت خلاصه و دقیق اهمیت زیادی دارد. پلتفرم SAS مجموعه ای از امکانات پیشرفته را در یک معماری مدرن ارائه می دهد:

  • معماری ترکیبی: امکان نگهداری داده های حساس در دیتاسنتر مشتری و استفاده از قدرت پردازش ابری برای تحلیل ها (بدون خروج داده های شخصی).
  • مدیریت تگ های پیشرفته : جمع آوری داده های رفتاری از وب و موبایل بدون نیاز به کدنویسی پیچیده برای هر کمپین.
  • اتصال دهنده های باز : قابلیت اتصال به صدها ابزار دیگر از طریق REST API برای تبادل دوطرفه داده ها.
  • تست و بهینه سازی: ابزارهای داخلی برای اجرای آزمایش های آماری دقیق روی محتوا و پیشنهادات.
  • تصمیم گیری آنی: موتور پردازش جریان داده که می تواند در کمتر از چند صد میلی ثانیه پاسخ مناسب را تولید کند.
  • گزارش دهی بصری : داشبوردهای پویا برای رصد لحظه ای عملکرد کمپین ها و بازگشت سرمایه.

آیا ابزار هوش مصنوعی SAS دارای سیستم CRM اختصاصی است؟

باید توجه داشت که SAS اساساً یک شرکت ارائه دهنده CRM به معنای سنتی آن نیست. اگرچه نرم افزارهای آن ها بسیاری از عملکردهای تحلیلی CRM را با قدرتی بسیار بالاتر انجام می دهند، اما آن ها معمولاً جایگزین سیستم های CRM عملیاتی (مانند Salesforce یا Dynamics 365) نمی شوند که برای تیم های فروش طراحی شده اند. در عوض، SAS به عنوان یک "مغز متفکر" یا پلتفرم داده مشتری (CDP) عمل می کند که داده ها را از CRM می گیرد، آن ها را تحلیل می کند و "بهترین اقدام بعدی" را به CRM برمی گرداند تا کارشناسان فروش از آن استفاده کنند.

بنابراین، SAS دارای ماژول هایی برای مدیریت ارتباط با مشتری است، اما این ماژول ها برای "بازاریابی و تحلیل" بهینه شده اند، نه لزوماً برای مدیریت فرآیند فروش روزانه یا تیکت های پشتیبانی. این سیستم به CRM موجود در سازمان متصل می شود و آن را هوشمندتر می کند. برای مثال، اگر یک مشتری با مرکز تماس (که از CRM استفاده می کند) تماس بگیرد، سیستم SAS می تواند در همان لحظه به اپراتور پیشنهاد دهد که با توجه به رفتار اخیر مشتری در وب سایت، چه محصولی را به او پیشنهاد دهد. پس رابطه SAS با CRM، رابطه مکمل و تقویت کننده است، نه جایگزین.

ویژگی های منحصربه فرد برند و ابزار هوش مصنوعی SAS چیست؟

آنچه برند SAS را از سایر رقبا متمایز می کند، "عمق تحلیل" و "پایداری سازمانی" است. در حالی که بسیاری از ابزارهای بازاریابی بر روی سهولت استفاده و رابط کاربری فانتزی تمرکز دارند، SAS بر روی صحت ریاضی مدل ها و قدرت پردازش تمرکز کرده است. ویژگی کلیدی آن ها توانایی مدیریت "کل چرخه حیات داده" است؛ از لحظه تولید داده تا لحظه آرشیو شدن. یکی دیگر از ویژگی های بارز، پشتیبانی قدرتمند و جامعه کاربری متخصص آن است. کسانی که با SAS کار می کنند معمولاً متخصصان زبده داده هستند.

همچنین، تعهد SAS به حریم خصوصی و امنیت داده ها یک ویژگی برندینگ بسیار مهم برای آن هاست. در دنیایی که نشت اطلاعات می تواند نابودکننده باشد، برند SAS نماد امنیت است. قابلیت انعطاف پذیری در پیاده سازی (انتخاب بین فضای ابری، داخل سازمان یا ترکیبی) نیز ویژگی منحصربه فردی است که به سازمان ها اجازه می دهد بر اساس سیاست های امنیتی خود تصمیم بگیرند. علاوه بر این، الگوریتم های اختصاصی آن ها که طی دهه ها بهینه شده اند، دقتی را در پیش بینی رفتار مشتری ارائه می دهند که ابزارهای عمومی و ارزان قیمت توانایی رقابت با آن را ندارند.

فرآیند پیاده سازی و هزینه های استفاده از ابزار هوش مصنوعی SAS چگونه است؟

پیاده سازی راهکارهای SAS یک پروژه سازمانی بزرگ محسوب می شود و مانند نصب یک اپلیکیشن ساده نیست. این فرآیند معمولاً شامل چندین مرحله است: ارزیابی زیرساخت داده ای موجود، طراحی معماری راهکار، نصب و پیکربندی نرم افزار (یا راه اندازی محیط ابری)، اتصال به منابع داده ای، تعریف مدل های داده و در نهایت آموزش کاربران. این پروسه ممکن است بسته به ابعاد سازمان از چند هفته تا چند ماه به طول انجامد. SAS از متدولوژی های چابک برای پیاده سازی استفاده می کند تا سازمان ها بتوانند سریع تر به ارزش نهایی دست پیدا کنند و نتایج اولیه را مشاهده کنند.

در مورد هزینه ها، SAS به عنوان یک محصول پریمیوم و گران قیمت شناخته می شود. مدل قیمت گذاری آن ها معمولاً شفاف و عمومی نیست و بر اساس فاکتورهای متعددی مانند حجم داده ها (تعداد رکوردهای مشتری)، تعداد کانال های ارتباطی، ماژول های انتخابی و نوع استقرار (ابری یا محلی) محاسبه می شود. قراردادها معمولاً سالیانه و در مقیاس های کلان بسته می شوند. با این حال، باید توجه داشت که بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه های SAS معمولاً بسیار بالاست، زیرا بهینه سازی هایی که این سیستم در هزینه های بازاریابی و افزایش فروش ایجاد می کند، به سرعت هزینه های اولیه را جبران می کند. قیمت گذاری متغیر است و برای هر مشتری بر اساس نیازهای خاص او "پیشنهاد قیمت" صادر می شود.

نتیجه گیری

در نهایت، پلتفرم هوش مشتریان SAS را نمی توان تنها یک ابزار بازاریابی دانست؛ بلکه یک زیرساخت حیاتی برای بقا و رشد در اقتصاد دیجیتال است. این سیستم با عبور از لایه های سطحی بازاریابی و نفوذ به عمق داده ها، به سازمان ها این قدرت را می دهد که مشتریان خود را نه به عنوان رکوردهای آماری، بلکه به عنوان افرادی با نیازها و رفتارهای منحصر به فرد بشناسند. اگرچه هزینه و پیچیدگی پیاده سازی آن بالاست، اما برای سازمان های بزرگی که به دنبال رهبری بازار از طریق تصمیم گیری های هوشمند و داده محور هستند، SAS یک سرمایه گذاری استراتژیک و بی بدیل محسوب می شود که فاصله بین داده های خام و سود خالص را با دقت ریاضی پر می کند.

> برای آشنایی بیشتر با امکانات هوش مصنوعیمایان و مشاوره رایگان، می توانید از طریق ارسالفرم با ما در ارتباط باشید. در صورت داشتن هرگونه سوال یا پیشنهادی، خوشحال می شویم نظرات و دیدگاه خود را با ما به اشتراک بگذارید.