Quais empresas usam análise de dados?

0 “Antecedentes_color =”#e0f3ff “padding_right =” 30 “padding_left =” 30 “border_radius =” 30 “] o que é o que é Os benefícios da análise de dados Alguns dos principais benefícios da análise de dados incluem:
– Melhorar a tomada de decisão, fornecendo insights e previsões com base na análise de dados.
– Identificando padrões e tendências que podem ser usadas para otimizar processos e operações.
– Personalizando as experiências dos clientes e melhorando a satisfação do cliente.
– Aumentar a eficiência e a produtividade, simplificando processos e identificando áreas para melhorias.
– Reduzindo custos por meio de marketing mais direcionado e melhor gerenciamento de inventário.
– Detectar e prevenir fraude e outros tipos de risco.

No geral, o Data Analytics oferece às empresas uma vantagem competitiva, permitindo que eles tomem decisões orientadas a dados e se adaptem às mudanças nas condições do mercado.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “width =” 32 “altura =” 32 “] pode análises de dados podem ser usadas na assistência médica Sim, a análise de dados é amplamente usada nos cuidados de saúde para melhorar o atendimento e os resultados do paciente. Alguns exemplos incluem:
– Análise preditiva para identificar pacientes em risco de determinadas condições ou doenças.
– Monitoramento em tempo real para detectar e responder a mudanças nas condições do paciente.
– Análise de Saúde da População para identificar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados.
– Detecção de fraude para prevenir fraude e abuso de assistência médica.
– Pesquisa clínica e análise de ensaios para identificar novos tratamentos e terapias.

Ao analisar grandes quantidades de dados, as organizações de saúde podem tomar decisões mais informadas e fornecer melhores cuidados para os pacientes.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Como a Amazon usa a análise de dados Amazon usa a análise de dados de várias maneiras para aprimorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento dos negócios. Alguns exemplos incluem:
– Recomendações personalizadas com base na navegação e histórico de compras.
– Estratégias de preços dinâmicos para otimizar as vendas e maximizar os lucros.
– Gerenciamento de inventário e otimização da cadeia de suprimentos.
– Detecção e prevenção de fraude.
– Segmentação de clientes e campanhas de marketing direcionadas.

Através da análise de dados, a Amazon é capaz de entender o comportamento e as preferências do cliente, melhorar a eficiência operacional e proporcionar uma experiência de compra on -line perfeita.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Quais são os desafios da análise de dados, enquanto a análise de dados oferece muitos benefícios, também existem vários desafios que as organizações podem enfrentar:
– Qualidade e precisão dos dados: garantir que os dados usados ​​para análise sejam confiáveis ​​e precisos.
– Privacidade e segurança de dados: protegendo informações confidenciais e cumprindo os regulamentos de proteção de dados.
– Integração de dados: combinando dados de diferentes fontes e formatos.
– Restrições de habilidade e recursos: tendo analistas de dados qualificados e recursos suficientes para iniciativas de análise de dados.
– Governança de dados: estabelecendo práticas adequadas de governança de dados para garantir a qualidade e conformidade dos dados.

Esses desafios exigem que as organizações investem na tecnologia, talento e processos certos para superá -los e aproveitar totalmente o poder da análise de dados.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Como o Google usa a análise de dados que o Google coleta e analisa vastas quantidades de dados para melhorar seus produtos e serviços. Algumas maneiras pelas quais o Google usa a análise de dados inclui:
– Otimização do mecanismo de pesquisa para fornecer resultados de pesquisa relevantes.
– Segmentação de anúncios para exibir anúncios personalizados para usuários.
– Processamento de linguagem natural para melhorar os serviços de reconhecimento e tradução de voz.
– Análise preditiva para antecipar o comportamento e as preferências do usuário.
– Experiência do usuário Teste e otimização.

A abordagem orientada a dados do Google permite melhorar continuamente seus produtos e proporcionar aos usuários uma melhor experiência online.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Quais são os diferentes tipos de análise de dados. Existem vários tipos diferentes de análise de dados, incluindo:
– Análise descritiva: descrevendo o que aconteceu no passado com base em dados históricos.
– Análise de Diagnóstico: Analisando dados para entender por que certos eventos ou resultados ocorreram.
– Análise preditiva: usando modelos e algoritmos estatísticos para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros.
– Análise prescritiva: fornecendo recomendações e ações baseadas na análise de dados para otimizar os resultados.

Cada tipo de análise de dados serve a um propósito diferente e pode fornecer informações valiosas para a tomada de decisão e solução de problemas.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Como o Analytics de dados suporta a tomada de decisões Analytics de dados suporta a tomada de decisões, fornecendo informações e informações que podem orientar as opções estratégicas. Algumas maneiras pelas quais o Analytics de dados apóia a tomada de decisões incluem:
– Identificando tendências e padrões em dados que podem informar estratégias de negócios.
– Prevendo resultados e cenários futuros para antecipar desafios e oportunidades.
– Avaliando a eficácia de decisões e estratégias anteriores através da análise de dados históricos.
– Fornecendo dados e painéis em tempo real para a tomada de decisão oportuna e informada.

Ao alavancar a análise de dados, as organizações podem tomar decisões mais informadas e orientadas a dados que estão alinhadas com seus objetivos e objetivos gerais.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “width =” 32 “altura =” 32 “] Como a análise de dados afeta a análise de dados da experiência do cliente tem um impacto significativo na experiência do cliente, permitindo interações personalizadas e direcionadas. Algumas maneiras pelas quais a análise de dados afeta a experiência do cliente incluem:
– Recomendações e ofertas personalizadas com base nas preferências e comportamento do cliente.
– Atendimento ao cliente aprimorado analisando o feedback e o sentimento do cliente.
– Integração omnichannel para fornecer uma experiência perfeita e consistente em pontos de contato.
– Antecipando as necessidades do cliente e atendendo proativamente.
– Campanhas de marketing personalizadas que ressoam com clientes individuais.

Ao alavancar a análise de dados, as empresas podem criar uma experiência mais personalizada e envolvente do cliente, levando a maior satisfação e lealdade.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Como a análise de dados ajuda na análise de dados de detecção de fraudes desempenha um papel crucial na detecção de fraude, analisando grandes volumes de dados para identificar padrões e anomalias suspeitas. Algumas maneiras pelas quais a análise de dados ajuda na detecção de fraudes incluem:
– Monitoramento em tempo real de transações para detectar atividades fraudulentas.
– Algoritmos de aprendizado de máquina que podem identificar padrões indicativos de fraude.
– Análise comportamental para identificar desvios de padrões normais.
– Análise de link para identificar conexões entre atividades fraudulentas.
– Modelagem preditiva para identificar possíveis riscos de fraude.

Ao alavancar a análise de dados, as organizações podem detectar e impedir a fraude com mais eficácia, protegendo a si mesmos e seus clientes.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Como a análise de dados beneficia a análise de dados de vendas e marketing tem inúmeros benefícios para vendas e marketing, incluindo:
– Campanhas de marketing direcionadas com base na segmentação e preferências dos clientes.
– Análise dos dados de vendas para identificar tendências e oportunidades.
– Mapeamento de jornada do cliente para otimizar o processo de vendas.
– Pontuação de leads para priorizar os esforços de vendas.
– Modelagem de atribuição para determinar o impacto das atividades de marketing nas vendas.

Ao alavancar as equipes de análise de dados, as equipes de vendas e marketing podem tomar decisões mais informadas, direcionar seus esforços de maneira eficaz e impulsionar o crescimento da receita.[/WPREMARK] [WPREMARK Preset_Name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” PADDING_TROTK = “30” PADDING_LEFT = “30” Border_Radius = “30”] [WPROMARK_ICON icon = “30” “Width =” 32 “Height =” 32 “] Quais são as considerações éticas da análise de dados ao usar a análise de dados, é importante considerar implicações éticas e garantir o uso responsável dos dados. Algumas considerações éticas da análise de dados incluem:
– Privacidade e consentimento de dados: garantindo que os indivíduos tenham dado seu consentimento para que seus dados sejam usados ​​e protegidos.
– Segurança de dados: protegendo os dados de acesso e violações não autorizadas.
– Justiça e viés: garantir que a análise de dados e os processos de tomada de decisão sejam justos e imparciais.
– Transparência e responsabilidade: sendo transparente sobre como os dados são coletados, analisados ​​e usados ​​e assumindo a responsabilidade pelo impacto da análise de dados.
– Conformidade com os regulamentos: seguindo leis e regulamentos aplicáveis ​​sobre proteção e privacidade de dados.

Ao abordar essas considerações éticas, as organizações podem construir confiança com clientes e partes interessadas e garantir que suas práticas de análise de dados sejam responsáveis ​​e éticas.[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual indústria usa análise de dados

Os varejistas estão usando a análise de dados em quase todos os aspectos de seus negócios, como: personalizar a experiência do cliente e aprimorar o marketing. Otimize o gerenciamento e logística da cadeia de suprimentos. Gerenciar preços para maximizar as vendas.
Cache

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual empresa usa a análise de dados mais

1. Tesla. Das muitas empresas que usam análise de dados, poucas capturam a imaginação mais do que Tesla. A criação do bilionário excêntrico e controverso Elon Musk, Tesla é uma empresa de veículos elétricos que está transformando o mercado de automóveis.
Cache

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] As empresas usam análise de dados

As empresas podem usar informações da análise de dados para determinar rapidamente quais operações levam aos melhores resultados – e quais áreas estão com baixo desempenho. Isso permite que os tomadores de decisão ajustem suas estratégias de acordo e proativamente os problemas, gerenciem riscos e façam melhorias.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Que estão usando análise de dados

Os profissionais de marketing usam análises de dados para entender o público e obter altas taxas de conversão. Existem atividades diferentes nessas duas subaplicativas, que são feitas usando a análise de dados.
Cache

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como a Netflix usa a análise de dados

Como a Netflix usa a análise de dados que a Netflix usa algoritmos movidos a IA para fazer previsões com base no histórico de relógios do usuário, histórico de pesquisa, demografia, classificações e preferências. Essas previsões mostram com 80% de precisão o que o usuário pode estar interessado em ver a seguir.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo popular de análise de dados

Este tipo de análise ajuda a descrever ou resumir dados quantitativos, apresentando estatísticas. Por exemplo, a análise estatística descritiva pode mostrar a distribuição de vendas em um grupo de funcionários e o valor médio de vendas por funcionário.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 5 Big Data Analytics

O Big Data é uma coleção de dados de muitas fontes diferentes e geralmente é descrito por cinco características: volume, valor, variedade, velocidade e veracidade.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como a Coca Cola usa análise de dados

Desenvolvimento de produtos orientado a dados

Usando esses dados, a Coca-Cola pode identificar combinações de sabores populares e, com base nessas informações, essencialmente, as idéias de novos produtos de crowdsource. Por exemplo, Cherry Sprite foi inspirado pelos dados retirados dos dispensadores de estilo livre.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como o Spotify usa a análise de dados

O Spotify usa a análise de dados para criar listas de reprodução personalizadas, recomendações e otimizar a entrega de conteúdo. Ao alavancar pontos de dados de interação do usuário, algoritmos de aprendizado de máquina como Discover Weekly e Bart são empregados para otimização de recomendação de música em tempo real.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é análise de dados com exemplos

Este tipo de análise ajuda a descrever ou resumir dados quantitativos, apresentando estatísticas. Por exemplo, a análise estatística descritiva pode mostrar a distribuição de vendas em um grupo de funcionários e o valor médio de vendas por funcionário. A análise descritiva responde à pergunta “o que aconteceu”

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo da vida real em que usamos a análise de dados

Entrega. Várias empresas logísticas principais como DHL e FedEx estão usando a análise de dados para examinar dados coletados e melhorar sua eficiência geral. Usando aplicativos de análise de dados, as empresas conseguiram encontrar as melhores rotas de remessa, tempo de entrega, bem como o transporte mais econômico significa.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são as três categorias comuns de análise de dados

Análise descritiva, preditiva e prescritiva.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 4 e’s of Big Data Analytics

Geralmente, existem quatro características que devem fazer parte de um conjunto de dados para qualificá -lo como big data – volume, velocidade, variedade e veracidade.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como a PepsiCo usa a análise de dados

A PepsiCo está usando sensores exclusivos habilitados para Bluetooth que podem monitorar a condição e identificar a localização de qualquer remessa. “Esses dados otimizam nossos sistemas e nos permitem entender onde estão nossos recursos”, diz Vikram.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como a Nestlé usa big data

Armazém digital da Nestlé

Alimentado por análises preditivas e máquinas inteligentes, este armazém digital será usado para acelerar a distribuição e a entrega de produtos da Nestlé, bem como função como um ambiente de teste para protótipos de tecnologia XPO antes da liberação global.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quanto os analistas de dados fazem no Spotify

A compensação total mediana anual relatada no Spotify para a função de cientista de dados é de US $ 177.500.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que o big data faz o Spotify usa

Usando a CNN, o Spotify analisa dados de áudio bruto, como o BPM da música, a chave musical, o volume, etc., Para classificar músicas baseadas no tipo de música e otimizar ainda mais seu mecanismo de recomendação.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo do mundo real de análise de dados

Entrega. Várias empresas logísticas principais como DHL e FedEx estão usando a análise de dados para examinar dados coletados e melhorar sua eficiência geral. Usando aplicativos de análise de dados, as empresas conseguiram encontrar as melhores rotas de remessa, tempo de entrega, bem como o transporte mais econômico significa.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 4 principais tipos de análise de dados

Quatro tipos principais de dados de dados de dados de dados de dados de dados. A análise preditiva pode ser a categoria mais usada de análise de dados.Análise de dados prescritivos.Análise de dados de diagnóstico.Análise de dados descritiva.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como a análise de big data é usada hoje

Big Data Analytics é o processo de coleta, examinar e analisar grandes quantidades de dados para descobrir tendências, insights e padrões que podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões de negócios.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo de análise de dados

Um exemplo simples de análise de dados pode ser visto sempre que tomamos uma decisão em nossa vida diária, avaliando o que aconteceu no passado ou o que acontecerá se tomarmos essa decisão. Basicamente, este é o processo de analisar o passado ou o futuro e tomar uma decisão com base nessa análise.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é o tipo mais popular de análise de dados

Análise descritiva

É o uso mais simples e comum dos dados nos negócios hoje.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 5 p’s de análise de dados

São necessários vários fatores e peças para gerenciar projetos de ciência de dados. Este artigo fornecerá os cinco elementos -chave: propósito, pessoas, processos, plataformas e programabilidade [1], e como você pode se beneficiar deles em seus projetos.

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 5 a de big data

5 A’s to Big Data Sucesso (agilidade, automação, acessível, precisão, adoção)

[/wpremark]

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Que análise a Starbucks usa

Usando análises baseadas em localização alimentadas pela Atlas, uma ferramenta de mapeamento e inteligência de negócios desenvolvida pela ESRI, a empresa pode selecionar o local mais estratégico para abrir suas novas lojas.

[/wpremark]