领先的眼科光学公司 Essilor International 面临着改进表面处理机的流程和性能以大幅提高产量的挑战。镜片制造中的表面处理步骤复杂而精细，因为它赋予镜片光学功能。该公司旨在优化此步骤以符合每个人的个人处方和个人参数。然而，他们正在处理来自表面处理机的大量异构数据集，需要一种可扩展的方式来处理这些数据。该公司已经在使用物联网连接设备等持续监控技术，但他们希望更进一步，采用先进的算法和机器学习，根据实时洞察采取行动。

Showroomprivé 是一家专门从事闪购的电子商务零售商，他们在营销电子邮件的定位方面面临挑战。直到 2016 年，该团队都根据他们对品牌的了解手动选择这些营销电子邮件的目标受众。然而，这种方法带来了一些挑战。品牌的受众往往重叠或广泛，这意味着要多次接触一些潜在买家，而对其他买家则完全没有。这也意味着要撒下一张大网，可能会把电子邮件发送给对特定品牌不感兴趣的人。该项目的最终目标是让营销团队完全自主地定位和发送这些电子邮件。

不列颠哥伦比亚省律师协会是一家负责监管不列颠哥伦比亚省律师的非营利组织，该协会希望提高其信托保证审计计划的有效性。该组织监管着 3,800 家律师事务所，每年审计约 550 家律师事务所，这意味着每家律师事务所至少每四到六年接受一次审计。该协会拥有三十年的历史数据，这使他们能够根据律师事务所的风险水平对其进行分类：低风险、中性风险或高风险。该组织决定专注于风险因素，并在此基础上根据每家律师事务所的风险类别调整审计计划。不列颠哥伦比亚省律师协会的高级管理团队坚信，人工智能和机器学习将在不久的将来在他们的职责中发挥重要作用。他们知道是时候利用他们收集的数据并利用技术来识别模式和行为，并提高律师协会计划的有效性和效率了。

Malakoff Humanis 是法国领先的非营利性团体健康保险公司，在满足客户需求和提供优质客户服务方面面临着越来越大的挑战。该公司为公司、员工、个体经营者和单一付款人提供补充健康、福利和养老金合同。除了法国社会保障外，它还涵盖医疗报销，并指导客户选择护理机构。该公司有一个专门的数据科学和分析部门，由首席数据官领导。数据部门由四个主要分支组成，每个分支负责数据科学和分析、数据治理、数据架构和云以及人工智能和数据可视化。然而，该公司在有效管理客户索赔和改善电话客户协助方面遇到了困难。

Heetch 是一家成立于 2013 年的法国公司，目前已迅速发展到拥有 250 名员工，他们共同致力于一个目标：通过提供流畅的用户体验，让出行更加便捷。自成立以来，该公司已经从司机、乘客、全球运营等各个方面收集了大量数据，但他们却难以扩展实际利用这些数据的能力。五年来，数据仓库成本不断上升，随着数据量的增加，性能也受到影响。该公司需要找到一种解决方案，让组织中的任何人都能处理大量数据，同时确保优化资源分配。

法国保险公司 La Mutuelle Générale 拥有 70 多年的市场经验，服务超过 140 万客户和 8,000 家企业客户，每年营业额超过 11 亿欧元，但在客户获取方面却面临挑战。保险行业竞争激烈，各组织都在争相争取同一类型的客户。近年来，获取新客户的成本大幅增加。为了解决这个问题，La Mutuelle Générale 寻求开发一种销售决策支持工具，以帮助他们根据潜在客户的转化可能性及其潜在价值与获取成本的对比情况，了解潜在客户并确定其优先顺序。

MandM Direct 是英国最大的在线零售商之一，在快速发展的过程中面临着巨大的挑战。该公司在欧洲拥有超过 350 万活跃客户和 7 个专门的本地市场网站，每年向全球 25 多个国家/地区提供 300 多个品牌。他们的加速增长意味着更多的客户，因此也意味着更多的数据，这加剧了他们的一些挑战，并迫使他们寻找更具可扩展性的解决方案。两个主要挑战是将所有可用数据从孤岛中转移到统一的、可用于分析的环境中，并以可跟踪、透明和协作的方式扩展 AI 部署。最初，该公司的首批机器学习模型是用 Python（.py 文件）编写的，并在数据科学家的本地机器上运行。然而，随着生产中模型数量的增加，团队很快意识到维护模型的负担。

Coyote 是欧洲领先的实时道路信息提供商，它使用基于物联网的设备和移动应用程序来警告驾驶员交通危险和状况。该公司收集了有关其社区不同用途的大量数据，例如里程数、在路上花费的时间或社区成员发出的警报数量。最初，Coyote 从预测分析开始，以提高客户保留率。然而，他们希望利用其庞大数据源的价值，并在其核心产品和服务的核心实施数据驱动战略。他们的目标是使用物联网设备来提高道路安全。

Finexkap 是一家领先的金融科技公司，为西欧的 B2B 运营商、市场和电子商务提供数字解决方案，其数据科学团队面临着挑战。该团队只有三名数据科学家，他们使用笔记本中的 Python 和少量 C# 来自动化流程，但他们没有任何可视化工具来构建数据管道或进行动态数据分析。这种方法虽然实用，但极其繁琐，从长远来看，他们意识到这是不可持续的，尤其是考虑到公司的增长和未来产品和扩张的计划。

荷兰北荷兰省 (PNH) 着手成为一家更加数据驱动的组织。然而，他们在确定实现这一目标的必要步骤方面面临挑战，包括所需的技术和专业知识、设置实验和实施新流程。作为一家公共部门组织，他们还面临着独特的挑战，例如在进行实验和处理数据时需要考虑法规和社会影响。此外，他们必须在封闭的 IT 环境中工作，这限制了他们对数据科学工具的访问。他们还意识到需要数据科学家和技术来帮助他们成功实施数据科学计划，以及数据和业务驱动的重要性，以产生积极的绩效并鼓励整个组织利益相关者的认同。

Buildertrend 是一家领先的建筑项目管理软件公司，该公司希望通过利用数据科学来改善业务运营并提高住宅承包商的效率，从而颠覆住宅建筑行业。他们正在寻找一个数据科学平台，可以提高数据到洞察过程的速度和灵活性，实现全公司范围内的数据项目协作，并为数据科学家提供合适的工具和资源。该公司还热衷于自动执行重复性任务，改进文档实践，并增加模型中包含的数据量。他们的一个关键用例是减少客户流失，他们的目标是有效地定位有风险的账户，以大幅减少客户流失。

Ngozi Dozie 和他的兄弟 Chijioke 发现尼日利亚金融领域存在巨大差距，特别是在消费贷款和信贷基础设施领域。在尼日利亚 1 亿成年人中，超过 4000 万人没有银行账户，全国只有大约 20 万张信用卡。商业银行不愿提供消费贷款，因为向没有信用记录的消费者放贷风险很高。在尼日利亚这样的市场建立信用评分是一项巨大的挑战，因为几乎没有记录的财务历史或资产所有权。这为 Ngozi 和他的兄弟创办的金融科技公司 Carbon 提供了一个机会，帮助服务尼日利亚银行服务不足的人群。

Trupanion 是一家领先的猫狗医疗保险提供商，该公司正在处理来自其业务不同方面的大量数据，包括定价、销售、索赔预测、客户保留等。他们在报告指标方面做得很好，但他们还没有技术能力对这些数据进行更深入的分析，以便做出最佳决策。这需要更复杂的技术和大量时间。Trupanion 正在寻找快速准确的预测建模软件，该软件足够强大，可以支持来自其业务不同功能的所有不同数据和信息。

帕拉马塔天主教教育教区 (CEDP) 是一家教育机构，在新南威尔士州拥有 80 所学校和 44,500 名学生。该机构拥有大量学生数据，从成绩到出勤率再到人口统计。然而，CEDP 缺乏内部资源来挖掘这些数据，以提高学生成绩并推进运营目标。他们寻求一种解决方案，帮助他们利用这些数据来提高学生的成功率和运营水平。

新加坡顶级综合保险公司 NTUC Income 正面临着整个保险行业索赔成本不断上升的问题。随着经营成本的增加，该公司需要了解导致索赔成本上升的因素、受影响的人以及应采取的措施。此外，随着保险日益成为一种商品，准确的定价变得比以往任何时候都更加重要。然而，保险定价分析可能很复杂、重复且耗时。使用广义线性模型 (GLM) 进行定价分析的传统方法由于多种限制并不理想。这些限制包括假设评级因素与索赔成本之间存在直线关系、耗时的流程以及无法分析索赔描述中的文本。该公司需要一个能够解决其定价分析挑战并与团队一起扩展的解决方案。

DemystData 是一家总部位于纽约的软件公司，旨在通过提供一个平台帮助客户发现、探索和访问广阔的数据世界，从而“揭开”数据的神秘面纱。然而，随着数据集越来越大，数据源越来越多样化，复杂性也随之增加，导致公司有限的数据科学资源池需要花费更多时间。该公司的客户，尤其是金融机构，没有充分利用数据，导致业务决策基于次优或不完整的信息。DemystData 旨在通过增加客户获取新数据和更多数据的渠道来弥补这一差距。

Steward Health Care 是美国最大的营利性私立医院运营商，它面临的挑战是如何利用预测分析、人工智能 (AI) 和机器学习从他们需要收集和维护的大量数据中获取价值。其主要任务是提高 Steward 旗下 38 家医院网络的运营效率，并重点降低成本。该公司决定解决医院运营面临的最紧迫挑战之一 — — 人员配备量。典型的医院人员配备模型是根据平均人口普查和数量设定的，这导致在患者数量高峰和低谷期间效率低下。这导致值班人员的费用和加班费高昂。Steward Health Care 的首席执行官 Ralph de la Torre 博士要求他的团队找到一种更积极主动的方法。

Harmoney 是澳大利亚的一个市场借贷平台，它面临着跟上不断创新的步伐以保持领先于大银行的挑战。该公司由数据科学家组成的小型团队负责开发和部署机器学习模型，以提高个人贷款市场的效率。然而，由于其他职责，该团队发现很难投入足够的时间进行预测分析。此外，他们用于建模的传统工具非常耗时，而且经常会分散他们改善业务的主要目标。

Americold 是全球最大的温控仓储和配送服务提供商，其传统仓库管理和劳动力管理系统面临挑战。这些系统缺乏灵活性，无法快速适应快速发展的市场。Americold 需要提高其物流人员的生产力和效率，以满足不断增长的客户需求。该公司还致力于推动冷链行业的创新，作为食品制造商和零售商之间的枢纽，这需要其传统解决方案所不具备的先进功能和效率。为了满足不断变化的客户需求并开发新的创新供应链解决方案，包括交叉转运功能和其他专为补充传统温控供应链活动而设计的增值产品和服务，Americold 需要升级其传统的仓库和劳动力管理解决方案。

兰精集团是一家总部位于奥地利的公司，为全球时尚行业供应高品质特种纤维，该公司正面临挑战。该公司的植物纤维素纤维以其创新特性和减少环境影响而闻名，需求量很大。然而，该公司正在努力通过数字化将需求预测、销售计划和运营计划联系起来。这种缺乏联系导致其端到端供应链效率低下。该公司寻求一种能够创建极其准确、高效的端到端供应链的解决方案。

Gousto 是一家总部位于伦敦的食谱盒服务公司，由于消费者需求呈指数级增长，产品供应不断增加，该公司面临着巨大的挑战。该公司批量购买大米和土豆等产品，然后将其分解成更小的数量。这些食材支持每周 40 种不同食谱的组装。随着特定工作订单的创建，大约 60 个独特的 SKU 被组装成每个单独的盒子，然后运送给消费者。由于许多食材易腐烂或有特殊处理需求，时间总是至关重要的。自 2012 年以来，该公司的产量大幅增长，大大增加了其仓库物流挑战。预计到 2020 年，全球餐盒市场销售额将达到 100 亿美元，这表明 Gousto 的增长预计将持续下去。

Gedimat 是一家成员合作社，在法国和比利时拥有约 500 家独立经销商，是法国市场上第二大家居装修公司。该公司的成功很大程度上取决于其提供的店内零售体验，因为客户依赖当地商店获取可靠的建议和信息。交货速度也至关重要，尤其是在繁忙季节和推出新产品时。然而，Gedimat 的旧销售和商品解决方案缺乏支持其大型零售合作社并与供应商和制造商建立更好关系所需的分析能力。该公司还希望自动化耗时的手动任务，以提高生产力和效率，更好地服务于经销商。

Kaufland 是一家活跃于欧洲的连锁超市，拥有约 1,200 家门店，向客户提供约 60,000 种商品。主要产品包括由水果和蔬菜、乳制品、肉类和鱼类组成的新鲜食品。产品范围还包括家居用品、电子产品、纺织品、文具、玩具和季节性商品，以及每周促销商品。由于现有的供应链流程已经达到极限，Kaufland 设定了一个雄心勃勃的目标，即实现其鲜肉部门补货流程的自动化。

Ernsting's family 是最大的跨渠道零售商之一，在维持不同产品系列的稳定销售水平方面面临挑战。这家总部位于德国的公司还面临着由于网上商店和数字化的兴起而导致的市场巨变。传统的季节性周期让位于更快的潮流和短暂的月度系列，迫使每两天就有新库存到货。该公司在德国和奥地利拥有 1,800 多家门店，需要一种更具战略性的方式来优化定价和促销，以便在指定时间内快速销售新系列，同时提高利润。

大型零售公司 dm 在运营中面临多项挑战。该公司需要改善制造商与配送中心之间的合作，以确保产品供应。它还需要为行业合作伙伴提供有效的预测。该公司正在处理商店商品的短期需求与行业合作伙伴的长期交货时间的问题。它需要做出精确的销售预测，即使在节假日或休假等特殊情况下也是如此。该公司还希望避免其商店人员过多或不足的情况。

Tallink Grupp 是波罗的海地区领先的优质迷你游轮和客运服务提供商，随着客户需求和业务扩张的不断增长，该公司面临着挑战。该公司最大的收入来源是船上购买，因此在制定定价政策和收入决策时，除了考虑机票收入外，还必须考虑辅助收入。该公司还面临着大量最后一刻的在线旅行预订，这使得制定有效的定价决策变得困难。Tallink 认为定价决策自动化将使他们能够专注于可以增加收入的新趋势。

米其林是一家领先的轮胎制造商，由于产能不足、轮胎类型组合不断增加以及公司创新努力导致的零部件大幅增加，其供应链复杂性不断增加。该公司运营的市场也变得越来越不稳定和竞争激烈，并且受到季节性需求的影响。在分析了现有的销售和运营决策流程后，发现了一些潜在的改进，包括未被发现的机会、风险和限制。米其林业务部门使用的传统工具和流程是异构的，缺乏支持其销售和运营转型所需的灵活性。

百事可乐澳大利亚和新西兰是 Smith's Chips、Red Rock Deli、Bluebird Chips 和 Twisties 等全球知名品牌的所在地，该公司寻求从品类管理发展到品类领导地位。鉴于食品杂货的重要性日益增加，该公司旨在建立全面的宏观零食视角。百事可乐还希望提高其在零售基准调查中的排名，以此作为其绩效的衡量标准。该公司旨在更好地与零售商合作，以创建宏观零食全面冲动解决方案，并推动未来商店概念，以提高购物篮价值。

Compañía Cervecerías Unidas SA (CCU) 是智利最大的啤酒厂，预计订单量将增长 30%，这些订单将通过其位于库劳马的主要配送中心 (DC) 进行。他们希望利用现有的设施和人员来适应这一增长。该公司希望通过单一技术解决方案全面控制所有仓储业务，以提高效率和吞吐量。他们还希望优化流程和人员使用，以提高交付速度和客户服务。

Campbell Arnott's 是快速消费品 (FMCG) 市场的参与者，面临着整个供应链日益激烈的竞争和成本压力。该公司需要适应新的消费趋势和零售商实施的竞争策略。在这些动态因素中，Campbell Arnott's 认识到需要确保其团队继续高效地完成工作，并拥有支持持续改进过程的技术。该公司寻求提高预测准确性、减少缺货并降低库存水平。他们还旨在实现供需规划的协调一致，以推动更大的运营协同效应。