ანალიტიკა 2.0: როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი ბიზნეს დაზვერვასა და მონაცემთა ანალიზს
ბიზნეს ინტელექტმა და ანალიტიკამ ბოლო ათწლეულის მანძილზე დიდი გზა გაიარა. დიდი მონაცემებისა და მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების მატებასთან ერთად, ანალიტიკურ ინსტრუმენტებს ახლა შეუძლიათ უპრეცედენტო ინფორმაციის მიწოდება უფრო ჭკვიანური გადაწყვეტილების მისაღებად. გაუმჯობესებული ანალიტიკის ამ ახალ ეპოქას ეწოდება Analytics 2.0.
Analytics 2.0 გადაწყვეტილებები იყენებს მანქანური სწავლისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების ძალას, რათა ამოიღონ უფრო ღრმა ინფორმაცია მონაცემებიდან. მათ შეუძლიათ მონაცემთა მომზადების ავტომატიზაცია, ფარული კორელაციების პოვნა და პროგნოზირების მოდელების გენერირება მომავალი შედეგების პროგნოზირებისთვის. შედეგად, ორგანიზაციებს შეუძლიათ შორსმჭვრეტელობიდან შორსმჭვრეტელობაზე გადასვლა და უფრო ჭკვიანურად ფუნქციონირება. ეს სტატია შეისწავლის Analytics 2.0-ის ძირითად შესაძლებლობებს და იმას, თუ როგორ შეუძლიათ საწარმოებმა გამოიყენონ ეს ინსტრუმენტები მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების რეალურ დროში მისაღებად.
მონაცემთა ავტომატური ჩხუბი
წარსულში ანალიტიკოსები დროის უმეტეს ნაწილს ატარებდნენ მონაცემების შეგროვებას სხვადასხვა წყაროდან და ამზადებდნენ მათ ანალიზისთვის. მონაცემთა ჩხუბი შედგება ამოცანებისგან, როგორიცაა მონაცემთა იდენტიფიკაცია, გაწმენდა, ნორმალიზაცია, ტრანსფორმაცია და ინტეგრაცია. ეს ხელით პროცესი შრომატევადი და შრომატევადია.
Analytics 2.0 გადაწყვეტილებებით, როგორიცაა Alteryx და Trifacta, მონაცემთა ჩხუბის ამ ამოცანების ავტომატიზაცია შესაძლებელია მარტივი გადაადგილების ინტერფეისებით. მომხმარებლებს არ სჭირდებათ პროგრამირების ენების ცოდნა, როგორიცაა Python ან R. პლატფორმები იყენებენ მანქანურ სწავლებას მონაცემთა ტიპების შესასწავლად, ანომალიების აღმოსაჩენად და პრობლემების მოსაგვარებლად. ეს ამცირებს მონაცემთა მომზადებაზე დახარჯულ დროს 80%-დან მხოლოდ 10-20%-მდე.
მონაცემთა ავტომატური ჩხუბი უზრუნველყოფს ორგანიზაციის მონაცემების ერთიან ხედვას. ის იძლევა ანალიტიკის უფრო სწრაფ გამეორებას მონაცემთა მომზადების პროცესში ხახუნის მოხსნით. ანალიტიკოსებს შეუძლიათ ფოკუსირება მოახდინონ მაღალი ღირებულების ანალიზზე, ღრიალის სამუშაოს ნაცვლად.
ბუნებრივი ენის გენერაცია ინსაითისთვის
ბიზნეს დაზვერვის ტრადიციულ ინსტრუმენტებს შეუძლიათ მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და დაფების გენერირება ინფორმაციისთვის. თუმცა, ეს მოითხოვს მნიშვნელოვან ხელით ძალისხმევას შედეგების ინტერპრეტაციისთვის და თანმხლები ნარატივების შესაქმნელად.
Analytics 2.0 პლატფორმები, როგორიცაა Narrative Science, იყენებს ბუნებრივი ენის გენერირებას (NLG) ნარატიული მოხსენების ავტომატიზაციისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ მიიღონ წინასწარ დაწერილი რეზიუმეები, რომლებიც ხსნიან მონაცემებში ნაპოვნი ძირითადი ტენდენციების, კორელაციებისა და პროგნოზების შესახებ. NLG იყენებს ენობრივ წესებს და ხელოვნურ ინტელექტს, რათა თარგმნოს მონაცემთა ნიმუშები ადამიანის მიერ წასაკითხად ტექსტად.
NLG აწვდის ინფორმაციას უფრო სწრაფად, რაც გამორიცხავს ხელით ანალიზისა და მოხსენების საჭიროებას. ავტომატურად გენერირებული ნარატივები თანმიმდევრულია, უშეცდომოა და გამორიცხავს ადამიანის მიკერძოებას. მომხმარებლებს, რომლებსაც არ აქვთ ანალიტიკური ექსპერტიზა, შეუძლიათ ადვილად გაიგონ ინფორმაცია და მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები უფრო სწრაფად.
საუბრის ანალიტიკა
Analytics 2.0 აწვდის ინფორმაციას სასაუბრო ინტერფეისის მეშვეობით ჩეთბოტებისა და ვირტუალური ასისტენტების გამოყენებით. მომხმარებლებს შეუძლიათ მიიღონ პასუხები ანალიტიკურ კითხვებზე უბრალოდ აკრეფით ან ბუნებრივ ენაზე საუბრის გზით.
მომწოდებლები, როგორიცაა ThoughtSpot და IBM Watson Analytics, უზრუნველყოფენ ხმოვანი ანალიტიკის პლატფორმებს. მომხმარებლებს შეუძლიათ კითხვების დასმა და დამატებითი შეკითხვის შემდგომი შეკითხვის დასმა, რათა შეისწავლონ მონაცემები. ვირტუალურ ასისტენტს ესმის კონტექსტი და მომხმარებლის განზრახვა.
საუბრის ანალიტიკა მონაცემთა შესწავლას ინტუიციურს ხდის. შემთხვევით მომხმარებლებს და ბიზნესის აღმასრულებლებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმაცია ღრმა ანალიტიკური ექსპერტიზის გარეშე. სასაუბრო UX ახდენს ანალიტიკის დემოკრატიზაციას მთელს ორგანიზაციაში.
გაძლიერებული ანალიტიკა
ბიზნეს დაზვერვის ტრადიციული ინსტრუმენტები მთლიანად ეყრდნობა ხელით ანალიზს. ეს ზღუდავს ადამიანის მიერ დამოუკიდებელ შეხედულებებს. გაძლიერებული ანალიტიკა აერთიანებს მანქანებისა და ადამიანების ძლიერ მხარეებს.
პლატფორმები, როგორიცაა SAP Analytics Cloud, იყენებს ML ალგორითმებს ინფორმაციის გენერირების ავტომატიზაციისთვის. ალგორითმები ავტონომიურად აანალიზებენ მონაცემთა დიდ ნაკრებებს, რათა აღმოაჩინონ ადამიანების მიერ გამოტოვებული კორელაციები, შაბლონები და ტენდენციები. მომხმარებლები იღებენ თავდასხმას ინსაითებზე.
თუმცა, ადამიანებს შეუძლიათ გადალახონ სისტემა და დაადასტურონ მანქანით წარმოქმნილი შეხედულებები. ეს აერთიანებს მანქანების სიჩქარეს და ადამიანის ზედამხედველობას. გაძლიერებული ანალიტიკის გადაწყვეტილებები აწვდის სანდო შეხედულებებს მასშტაბით.
უწყვეტი ინტელექტი
ტრადიციული ანალიტიკა ფოკუსირებულია ისტორიულ მონაცემებზე, რათა უზრუნველყოს შემდგომი ხედვა. მაგრამ წარსულმა შესრულებამ შეიძლება ზუსტად ვერ იწინასწარმეტყველოს მომავალი შედეგები. უწყვეტი დაზვერვა იყენებს რეალურ დროში მონაცემთა ნაკადებს შორსმჭვრეტელობის გასააქტიურებლად.
Analytics 2.0 ინსტრუმენტები, როგორიცაა Striim, ინტეგრირდება ნაკადის მონაცემთა წყაროებთან, როგორიცაა IoT სენსორები და დაწკაპუნების ნაკადები. ისინი აწარმოებენ ავტომატიზირებულ მოდელებს, რადგან რეალურ დროში მონაცემები შემოდის ანომალიების აღმოსაჩენად და სიგნალიზაციის შესაქმნელად. მომხმარებლები იღებენ მყისიერ ინფორმაციას განვითარებული ტენდენციებისა და ცვლილებების შესახებ.
ეს ცვლის ორგანიზაციებს სტატიკური, ჯგუფური ანგარიშგებიდან მუდამ ჩართულ ანალიტიკაზე. უწყვეტი ინტელექტი ეხმარება მომხმარებლებს აღმოაჩინონ შესაძლებლობები ან საფრთხეები და სწრაფად უპასუხონ კონკურენტული უპირატესობისთვის.
Predictive ანალიტიკა
აღწერითი ანალიტიკა პასუხობს რა მოხდა. დიაგნოსტიკური ანალიტიკა პასუხობს რატომ მოხდა რაღაც. პროგნოზირებადი ანალიტიკა იყენებს ML-ს, რათა უპასუხოს რა შეიძლება მოხდეს მომავალში.
Analytics 2.0 გადაწყვეტილებებს შეუძლია ისტორიული მონაცემთა დიდი ნაკრების მიღება პროგნოზირებადი მოდელების მოსამზადებლად. ეს მოდელები სწავლობენ მონაცემთა კომპლექსურ ნიმუშებს მომავალი ალბათობებისა და შედეგების პროგნოზირებისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ წინასწარ განსაზღვრონ მომავალი მოთხოვნა, თავიდან აიცილონ აღჭურვილობის უკმარისობა და შეამცირონ რისკი.
მაგალითად, პროგნოზირებადი მოვლა იყენებს სენსორებს აღჭურვილობის მონიტორინგისთვის და ტექნიკური საჭიროებების პროგნოზირებისთვის, სანამ არ მოხდება ავარია. პროგნოზირებადი ანალიტიკა ამაღლებს მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღებას შემდეგ დონეზე.
დანიშნულების ანალიტიკა
ანალიტიკის ყველაზე მოწინავე ეტაპი არის პრესკრიპტიული ანალიტიკა. ის მომხმარებლებს რეკომენდაციას უწევს მოქმედების საუკეთესო კურსს. სისტემა სწავლობს ოპტიმალური გადაწყვეტილების წესებსა და შეზღუდვებს ისტორიული მონაცემებიდან.
როდესაც მომხმარებლები მიდიან გადაწყვეტილების პუნქტამდე, დანიშნულების ანალიტიკა იკვლევს ყველა ვარიანტს და პროგნოზირებს შედეგებს. იგი განსაზღვრავს გადაწყვეტილებას, რომელიც გამოიწვევს სასურველ ბიზნეს შედეგს. მაგალითად, მიწოდების ჯაჭვის პლატფორმას შეუძლია განსაზღვროს ოპტიმალური ინვენტარიზაციის პოლიტიკა.
დანიშნულების ანალიტიკა იძლევა მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების ავტომატიზაციის საშუალებას. მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიგონონ რთული გადაწყვეტილებები. მათ შეუძლიათ მუდმივად მიიღონ უკეთესი გადაწყვეტილებები მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე.
ახსნადი AI
Analytics 2.0 ინსტრუმენტები იყენებს მანქანური სწავლების მოწინავე მოდელებს, როგორიცაა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელები. ეს მოდელები რთული შავი ყუთებია, რომლებიც აწვდიან ზუსტ ინფორმაციას. თუმცა, შიდა სამუშაოები არ არის ადვილად ახსნილი.
ახსნის ნაკლებობამ შეიძლება შეაფერხოს AI-ით ჩართული ანალიტიკის მიღება. ახსნადი ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკა გვეხმარება იმის გარკვევაში, თუ როგორ მიაღწევენ მოდელები ინსაითს. გამყიდველები აერთიანებენ მოდელის ინტერპრეტაციის ფუნქციებს Analytics 2.0 გადაწყვეტილებებში.
ახსნადი AI-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ მოდელის რეკომენდაციების ლოგიკურად გადამოწმება. ეს ზრდის AI-ს მიერ გენერირებული შეხედულებებისადმი ნდობას. საგნის ექსპერტებს ასევე შეუძლიათ მოდელების შემდგომი დახვეწა.
ანალიტიკის დემოკრატიზაცია
ისტორიულად, ანალიტიკური უნარები მწირი იყო. მონაცემთა ანალიტიკოსებმა მოამზადეს მოხსენებები, რომელთა ინტერპრეტაციაც დაინტერესებულ მხარეებს უჭირდათ. Analytics 2.0 საბოლოოდ ახდენს ანალიტიკის დემოკრატიზაციას მასებისთვის.
თანამედროვე ანალიტიკურ პლატფორმებს აქვთ მარტივი გადაადგილების ინტერფეისები. ინსაიტების ავტომატური წარმოქმნა ასევე ამცირებს ტექნიკური უნარების საჭიროებას. საუბრის ანალიტიკის საშუალებით, არატექნიკურ მომხმარებლებსაც კი შეუძლიათ მიიღონ ინფორმაცია ბუნებრივი ენის საშუალებით.
ანალიტიკა აღარ შემოიფარგლება მხოლოდ მონაცემთა მეცნიერებით. ორგანიზაციის ცოდნის მუშაკებს შეუძლიათ გამოიყენონ მონაცემები პროდუქტიულობისა და გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად ღრმა ანალიტიკური ექსპერტიზის გარეშე.
მოდელების ფუნქციონირება
ტრადიციულად, მონაცემთა ანალიტიკოსები ქმნიან მოდელებს სტატისტიკურ პროგრამებში, როგორიცაა R და Python. მოდელები წარმოქმნიან შეხედულებებს, მაგრამ დამოუკიდებლად რჩებიან ბიზნეს სამუშაო პროცესებისგან.
Analytics 2.0 გადაწყვეტილებებით, ამ მოდელების ფუნქციონირება და აპლიკაციებში ჩასმა შესაძლებელია. მაგალითად, პროგნოზირებადი ტექნიკური მოდელი შეიძლება განთავსდეს ქარხნის იატაკზე, რათა ავტომატურად გირჩიოთ ტექნიკური შეკვეთები.
ოპერაციონალიზაცია საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს იმოქმედონ ანალიტიკური მოდელების შეხედულებებზე რეალურ დროში. მოდელები ატარებენ ავტომატიზირებულ გადაწყვეტილებებს და ოპტიმიზაციას უკეთებენ ბიზნეს პროცესებს უკუკავშირის მარყუჟების მეშვეობით.
ღრუბელზე დაფუძნებული ანალიტიკა
ტრადიციული ანალიტიკური პლატფორმები მოითხოვდა შიდა ინფრასტრუქტურას, რომელიც იყო ძვირი და მოუქნელი. ღრუბელზე დაფუძნებული ანალიტიკა უზრუნველყოფს მოქნილ, მასშტაბირებად ალტერნატივას ტექნიკის ინვესტიციების გარეშე.
წამყვანი პლატფორმები, როგორიცაა Google BigQuery და Amazon QuickSight, სრულად იმართება ღრუბლოვანი ანალიტიკური სერვისები. საწარმოებს შეუძლიათ დაიწყონ მცირე და შეუფერხებლად გაიზარდონ საჭიროებების გაზრდისას. ღრუბელი ასევე ახორციელებს ინფრასტრუქტურის მოვლას და განახლებას კულისებში.
მრავალბინიანი მხარდაჭერით, ღრუბლოვანი ანალიტიკა იძლევა მარტივ თანამშრომლობას განაწილებულ გუნდებს შორის. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან მოდელები ღრუბელში და გაუზიარონ დაფები მონაცემთა მართვის უზრუნველყოფისას. ღრუბელი ასევე იძლევა წვდომას ანალიტიკაზე გლობალურად ნებისმიერი მოწყობილობიდან.
მონაცემთა ვიზუალიზაცია
მხოლოდ ნედლეული მონაცემები იძლევა მცირე რისთვისაც. გაფართოებული ვიზუალიზაცია გარდაქმნის მონაცემებს ინტერაქტიულ დიაგრამებად, გრაფიკებად და რუქებად, რათა აღმოაჩინოს ინფორმაცია. Analytics 2.0 პლატფორმები მოიცავს ვიზუალიზაციის ძლიერ შესაძლებლობებს.
ძირითადი სქემების მიღმა, ეს უზრუნველყოფს სპეციალიზებულ ვიზუალს, როგორიცაა სითბოს რუქები, ძაბრის ანალიზი და გეოსივრცითი რუქები. მომხმარებლებს შეუძლიათ ყურადღება გაამახვილონ ტენდენციებზე, განსხვავებებზე და მონაცემთა შაბლონებში დამაჯერებელი ვიზუალის საშუალებით. საბურღი ჩავარდნები უზრუნველყოფს უფრო ღრმა გამოკვლევას.
ჭკვიანი ვიზუალიზაცია რეკომენდაციას უწევს გრაფიკის სწორ ტიპებს ავტომატურად მონაცემთა სტრუქტურის საფუძველზე. მომხმარებლებს, რომლებსაც არ აქვთ ანალიტიკური ექსპერტიზა, შეუძლიათ შექმნან მნიშვნელოვანი ვიზუალიზაცია გადაადგილების მარტივი გზით. ფოტო-რეალისტური ვიზუალი უფრო ინტუიციურს ხდის შეხედულებებს.
ანალიტიკის ამაჩქარებლები
ზოგიერთი ანალიტიკა იყენებს შემთხვევებს, როგორიცაა მოთხოვნის პროგნოზირება, მომხმარებელთა სეგმენტაცია და ინვენტარის ოპტიმიზაცია, მოითხოვს კომპლექსურ მოდელირებას. ნულიდან მოდელების შემუშავებას მნიშვნელოვანი დრო და რესურსები სჭირდება.
Analytics 2.0 გადაწყვეტილებები უზრუნველყოფს წინასწარ ჩაშენებულ ანალიტიკის ამაჩქარებლებს საერთო გამოყენების შემთხვევებისთვის. ეს შეიცავს ჩაშენებულ პროგნოზირებად ალგორითმებს, რომლებიც მორგებულია ბიზნეს პრობლემაზე.
ანალიტიკის ამაჩქარებლები საშუალებას აძლევს საწარმოებს უფრო სწრაფად დაიწყონ აპრობირებული მოდელები. მონაცემთა მეცნიერებს ასევე შეუძლიათ გამოიყენონ ამაჩქარებლები, როგორც საწყისი წერტილი, ნულიდან მოდელების შექმნის ნაცვლად. ანალიტიკის განხორციელების დრო მკვეთრად მცირდება.
ერთობლივი ანალიტიკა
ტრადიციულად, ანალიტიკა იზოლირებული ძალისხმევა იყო. ინდივიდები ან გუნდები ავითარებენ მოდელებს სილოსებში, რაც იწვევს ფრაგმენტულ შეხედულებებს. თანამშრომლობა უზრუნველყოფს მონაცემთა და აღმოჩენების უკეთ გაზიარებას.
Analytics 2.0 პლატფორმები ხელს უწყობს თანამშრომლობას გასაზიარებელ სამუშაო პროცესებთან და დაფებთან. კომენტარები და ანოტაციები იძლევა დისკუსიების საშუალებას. ACL აკონტროლებს მგრძნობიარე მონაცემებზე წვდომას.
ერთობლივი ანალიტიკა არღვევს სილოებს და საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს გამოიყენონ კოლექტიური მონაცემთა ცოდნა. მოდელები აერთიანებს შეხედულებებს სხვადასხვა დეპარტამენტებიდან ჰოლისტიკური ხედვისთვის. დემოკრატიზაცია აძლიერებს გავლენას.
ჩაშენებული ანალიტიკა
იმისათვის, რომ ანალიტიკამ გავლენა მოახდინოს გადაწყვეტილებებზე, ის ღრმად უნდა იყოს ინტეგრირებული ბიზნეს სამუშაო პროცესებში. მაგრამ მომხმარებლებს ხშირად უწევთ გადართვა ცალკეულ ანალიტიკურ აპებსა და ოპერაციულ სისტემებს შორის.
თანამედროვე პლატფორმები საშუალებას აძლევს ანალიტიკას ბუნებრივად ჩაერთოს აპლიკაციებში API-ებისა და მიკროსერვისების მეშვეობით. Insights წარმოიქმნება შეუფერხებლად რეალურ დროში სამუშაო პროცესის დროს.
ჩაშენებული ანალიტიკა აძლიერებს მონაცემებზე ორიენტირებულ პროცესებს, როგორიცაა ჭკვიანი წარმოება, პროგნოზირებადი შენარჩუნება, რეალურ დროში პერსონალიზაცია და სხვა. ანალიტიკის ფუნქციონირება აჩქარებს ROI-ს.
დასკვნა
ანალიტიკა მნიშვნელოვნად განვითარდა მარტივი ბიზნეს ინტელექტისა და ანგარიშგების შედეგად. AI-ზე დაფუძნებული Analytics 2.0 გადაწყვეტილებების გამოჩენა ხსნის თამაშის შეცვლის შესაძლებლობებს, როგორიცაა ავტომატური ინფორმაციის აღმოჩენა, NLP-ზე დამყარებული ნარატივები, საუბრის ანალიტიკა და დანიშნულების რეკომენდაციები. საწარმოებს შეუძლიათ მიიღონ უფრო ღრმა შეხედულებები მონაცემებიდან სტრატეგიული დაგეგმვისა და მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად. Analytics 2.0 გადაწყვეტილებები დემოკრატიზაციას უკეთებს წვდომას მძლავრ ანალიტიკაზე მომხმარებლებისთვის მთელი ორგანიზაციის მასშტაბით, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა გავრცელებულ კულტურებს. როგორც AI და მანქანათმცოდნეობა განაგრძობს ზრდას, ანალიტიკა კიდევ უფრო ჭკვიანი გახდება. კომპანიები, რომლებიც ატარებენ Analytics 2.0 ტალღას, მიიღებენ მდგრად კონკურენტულ უპირატესობას ინტელექტუალური, შორსმჭვრეტელობითი გადაწყვეტილებების მეშვეობით.
კანზას მედიცინის საბჭოს ლიცენზია
დაგეგმეთ შეხვედრა მართვის ნებართვის გამოცდისთვის Maine DMV-ში
როდ აილენდის აფთიაქის ტექნიკოსის სერთიფიკატი
გრან პრი სუბარუს სერვისის დანიშვნა
კოლუმბუსის აეროპორტის გრძელვადიანი პარკირების ღირებულება
Utah Business Lookup სახელმწიფო მდივანი
DMV ჩანაწერების ძიება ნიუ ჯერსი
მიჩიგანის განათლების დეპარტამენტის სერთიფიკატების ძიება
მოკლევადიანი პარკინგი დეტროიტის აეროპორტში
Oklahoma Construction Industries Board License Look Up
კონექტიკუტის ფარმაცევტის ლიცენზიის დადასტურება
DBPR კონტრაქტორების ლიცენზიის ძებნა
მოტოციკლეტის მოწონება მონტანას
Rite Aid დანიშვნა გრიპის აცრისთვის
არკანზასის სახელმწიფო მდივნის ერთეული ძიება (AR SOS)
ნიუ-იორკის მასწავლებელთა ძებნა
ნიუ-იორკის სახელმწიფო მდივნის კორპორაციის ძიება
ჩრდილოეთ კაროლინას უფასო მართვის მოწმობის ნომრის ძებნა
New Mexico პროდიუსერის ლიცენზიის ძიება
ტენესის კონტრაქტორთა საბჭოს ლიცენზიის შემოწმება
ოკლაჰომა მასაჟის თერაპევტის ლიცენზია
პარკირების ტარიფები MCI Airport
სტომატოლოგიის ლიცენზიის საბჭო ძიება ტეხასის
განაახლეთ ალასკას მართვის მოწმობა
აიდაჰოს შტატის ადვოკატთა ასოციაცია
ნევადის უძრავი ქონების დეპარტამენტი
Anchorage Life Insurance License Lookup
დაგეგმეთ შეხვედრა გზის ტესტირებისთვის DPS Texas-ში
ინდიანას დაზღვევის დეპარტამენტის ტელეფონის ნომერი
ნიუ-იორკის ოკუპაციური თერაპიის ლიცენზია
გადაამოწმეთ ნებისმიერი ლიცენზია ყველა შტატის დირექტორიაში
ნიუ ჰემფშირის სადაზღვევო დეპარტამენტის ლიცენზიის ძებნა
ვისკონსინის DMV გაყიდვების ბილეთი
ალასკას მართვის მოწმობის განახლება
დაჯავშნეთ შეხვედრა Quests Las Vegas-ში
მასწავლებელთა სერტიფიცირების შემოწმება RI
გრიპის საწინააღმდეგო დანიშვნა Costco
სამხრეთ კაროლინას ფარმაცევტის ლიცენზიის განახლება
Board Certified Dentist Search Ohio
სტომატოლოგიური საბჭოს Ma Dentist License Verify
სახელმწიფო ლიცენზიის გადამოწმება, ძებნა ან ძებნა
დაჯავშნეთ ARC ლაბორატორიის შეხვედრა
ტეხასის შტატის საექთნო ლიცენზიის შემოწმება
WSFB (ვაშინგტონის ფერმის ბიურო)
ინდიანას სახელმწიფო სამედიცინო საბჭოს ლიცენზიის ძებნა
მასაჩუსეტსის სარეგისტრაციო საბჭო აფთიაქის ლიცენზიის ძიებაში
ჰავაის მართვის მოწმობის მისამართის შეცვლა
ინდიანას სამედიცინო ლიცენზიის განახლება
დამნაშავეთა ძებნა და პატიმართა ძებნა
USAA გზისპირა დახმარების წევრობა
დაგეგმეთ ნებისმიერი შეხვედრა მარტივი დაწკაპუნებით
დაჯავშნეთ JCPenney Salon-ის შეხვედრა
ინსტრუმენტები USPS პასპორტის დანიშვნა
სახელმწიფო ლიცენზიის გადამოწმება, ძებნა ან ძებნა
სამხრეთ კაროლინას სასჯელაღსრულების დეპარტამენტის ტელეფონის ნომერი
არიზონას ადვოკატის ადვოკატის ძებნა
Hillsborough County DMV ონლაინ დანიშვნა
დაგეგმეთ შეხვედრა მძღოლის ლიცენზიის განახლებისთვის Arkansas DMV-ში
ფლორიდის შტატის შემოსავლების დეპარტამენტი
მიმართეთ დაკარგული ტიტულის ინდიანას
აიოვას სახელმწიფო მდივნის ძებნა
როგორ მივიღოთ პუერტო რიკოს მართვის მოწმობა?