为了向零售商提供正确数量的产品，百事公司必须不断校准销售预测。任何给定的销售预测都可能包含仓库数据、商店库存数据或促销预测数据，所有这些数据均由零售商以各种不同的文件格式提供，并使用各种不同的方法传递给百事公司。百事公司的游戏名称是速度——足够快地准备销售预测，团队就可以预测需求激增并增加产品出货量。但在基于 Microsoft Access 和 Excel 的流程下，准备这些数据所需的大量时间意味着分析师每月只能利用一次（或根本不利用），这可能会导致零售商供应不足或过剩。

在任何一天，IQVIA 都会管理由政府机构、制药公司和学术机构开展的多达 70 项不同临床研究的患者数据。在 SAS 等传统工具和流程下，将这些数据从 250 个独特的供应商仓库复制到单个系统需要几天的时间，而将数据标准化为符合 FDA 要求的格式则需要 1 到 2 个月的时间。由于临床试验生成的数据速度越来越快，并且变得越来越无法识别和非结构化，IQVIA 面临着更严重的延迟风险，这将阻碍客户的进展。

蒙特卡罗模拟广泛应用于许多行业来执行统计预测。股票价格变动的例子很常见，每个人都可以从中受益，因此我追求在 Alteryx 中实现它。主要目的是为基于蒙特卡罗模拟的预测理念提供 Alteryx 模板。

RCI 银行和服务面临金融服务领域数据管理和数字化的挑战。他们拥有多种未集成的工具和系统，导致效率低下并减少创新。

Ansaldo Energia 面临着资源规划系统中数据不准确的挑战，这对其供应链和制造流程产生了负面影响。他们需要一种方法来监控与数据质量和不准确信息的影响相关的关键绩效指标 (KPI)。

美国银行企业测试团队的主要目标之一是确保向所有监管机构通报任何适用的交易。鉴于 BoA 每分钟发生数百万笔交易，手动准备和清理这些用于 QA 的数据是一个极其缓慢的过程。直到交易发生两个月后，团队才可以放心，相关监管机构已收到通知。如果系统中出现任何问题并需要纠正，这种延迟的反应使美国银行很容易受到昂贵的监管罚款。

BT Group 必须使用 140 多个旧版 Excel 模型来遵守严格的报告规定，这需要庞大的团队，并且单次运行需要长达四个星期的时间。他们还面临变更控制、错误风险和知识管理方面的挑战。

迪拜国际机场需要客流预测工具来预测客流量的变化并相应地分配资源。

摩根大通需要加强对其活动项目的监督，并更好地了解日常任务。

毕马威需要简化流程、优化合规性并转变其职能以适应未来，以便为客户提供更好的服务。

面临的挑战是在包含 2400 万条记录的数据集中匹配信用卡和借记卡交易，而无需任何可用于匹配的标识符。

迈凯伦赛车面临着收集、处理一级方程式比赛周末生成的大量数据并采取行动的挑战。他们需要分析来自各种来源的数据，以做出数据驱动的决策并提高比赛表现。

法国分销链 Monoprix 希望通过利用数据来优化其促销活动。

NTUC Income 的精算团队每天都会大量处理数据，但他们面临着数据核对、数据手动定制以及缺乏审计跟踪和文档日志等方面的挑战。

由于数据源（包括地理上分布的工厂和各种数据库）的复杂性，西门子能源面临着重大的数据管理挑战。该组织花费了大量时间来整合数据，并且缺乏数据分析能力。

西门子在 85 个国家/地区开展业务，整合整个公司的财务数据既复杂又耗时。他们依靠电子表格进行数据集成和分析，这很容易出错并且需要手动更新。

飞行员需要有关目的地机场或机场的信息，这些信息是通过手动制作的图表传递的。创建这些图表的过程非常耗时并且容易出现人为错误。

West Marine 在管理和分析客户数据方面面临挑战。他们依赖第三方供应商和外部数据库，这些数据库成本高昂且不互连。他们希望收回对客户数据的控制权并充满信心地信任它。

全球饮料公司可口可乐一直在寻求平衡其悠久历史与不懈创新追求的方法。该公司一直在使用数据分析平台 Alteryx 进行各种项目，包括地理空间情报、时间序列预测和预测建模。其中一项重大挑战是从可口可乐 Freestyle 机器（一种触摸屏喷泉机，允许用户创建自己的口味混合物）中获取见解。该公司希望预测需要维护的组件并了解该国不同地区的最佳产品组合。

业务用户的数据需求缓慢，导致进度延迟。外包数据中心和遗留工具成本高昂且不灵活。

当我们收到更新的数据时，我们很多人都必须一次又一次地更新同一个 PowerPoint 演示文稿。此过程可能包括从数据库下载数据、将其存储在 Excel 中以及手动将其复制并粘贴到 PowerPoint 中。这个过程不仅繁琐，而且还容易出错。

一家美国健康保险公司的医疗保险营销部门没有适当的数据解决方案来提取和输出非授权的营销活动数据。他们缺乏 CRM 工具和 CRM 数据库，并且多个数据源系统各自为政。

安利需要每天更新其产品层次结构，但他们最初的基于桌面的模型速度缓慢且不可持续。他们改用的虚拟化解决方案需要太多的手动工作以及与工程团队的沟通，使其不灵活且效率低下。

英美资源集团是世界上最大的矿业公司之一，拥有复杂的数据资产和过时的数据库解决方案。他们需要一种解决方案来更有效地将不同的数据源和审计整合在一起，自动执行手动审计并覆盖更多范围。

当公司的使命涉及拯救生命时，每一秒都至关重要，而能够加快流程、公开重要信息以及将人们与该使命联系起来的任何措施都是至关重要的。英国癌症慈善机构安东尼·诺兰需要加快捐赠者注册流程并利用数据洞察来加强他们的工作。

对于 Armor Express 来说，如果没有正确的数据，将原材料订单与客户履行情况相匹配可能是一项重大挑战。它可能会面临采购过度或采购不足以及不必要的过长交货时间的风险。

医学研究行业在处理和分析大量医学数据方面面临挑战，阻碍了进展和决策。

Change Grow Live 需要更高效、可扩展的数据分析解决方案来处理其不断增长的数据需求并提供更深入的见解。

需要规范的分析和优化工具来找到紧迫业务问题的最佳解决方案。

协作采购合作伙伴关系 (CPP) 管理 NHS 供应链运营模式中的三项主要合同，处理来自 545 家供应商和近 370,000 种不同产品的海量且多样化的数据。手动和资源密集型数据处理阻碍了高效分析。