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AaaS-Lösung aus der Cloud

proAlpha veröffentlicht neue Version von "Nemo"
KI-basierte Analytics-as-a-Service-Plattform aus der Cloud ab sofort für sämtliche Ereignisdaten verfügbar

Die proAlpha Unternehmensgruppe, Anbieterin von ERP+ Softwarelösungen für die mittelständische Fertigungsindustrie, geht mit der neuesten Version ihrer KI-basierten Analytics-as-a-Service-Plattform Nemo den nächsten Schritt. Ab sofort können Kunden neben den Daten aus dem proAlpha ERP auch sämtliche Daten aus CRM-, SRM- und MES-Datenbanken in den Nemo-Kanon einbeziehen. Auch die Daten anderer ERP-Systeme können ab sofort genutzt werden, beginnend mit der Bestandsoptimierung. Zudem ist die Analytics-as-a-Service (AaaS)-Lösung nun auch eine offiziell eingetragene Marke.

Nemo ist das neue AaaS-Angebot (Analytics as-a-Service) von proAlpha. Nemo analysiert alle Arten von Ereignisdaten, insbesondere die Geschäftsprozesse, die mit proAlpha ERP durchgeführt werden. Ziel von Nemo ist es, bessere Entscheidungen im Tagesgeschäft zu ermöglichen, indem betriebliche Aktivitäten (Inputfaktoren) mit finanziellen Ergebnissen (Outputfaktoren) in Beziehung gebracht werden.

Die Funktionsweise ist einfach: Unternehmen laden beliebige Daten als Projekte in die Cloud und wenden Process Mining, Prediction, Guider, Deficiency Mining, Reports, Panels und Complexity Mining (je nach geladenem Inhalt) zusätzlich zum bereits verfügbaren Focus an. Crawler, Ranker und Hyper-Dashboard sowie Batch Forecasting sind ebenfalls möglich. Kunden müssen lediglich ihre eigenen Metriken, Spalten, Typen oder Cash-Berechnungen definieren. Auf diese Weise können Kunden ihre individuelle Nutzung von Nemo Schritt für Schritt weiterentwickeln.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eigene CRM-, SRM- und MES-Datenbanken einzubeziehen sowie die Daten anderer ERP-Systeme zu nutzen. Mit dieser plattformübergreifenden Verfügbarkeit können nun auch weitere Branchen von der AaaS-Lösung aus der Cloud profitieren. (proAlpha: ra)

eingetragen: 14.08.23
Newsletterlauf: 21.09.23

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Wie in einem Data Warehouse werden perspektivisch die Daten der Gruppenlösungen in Nemo gesammelt und zugleich verarbeitet, um Korrelationen aufzuzeigen.

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