Gør rå data til handlingsvenlig indsigt med databerigelse

---

Hvad er forskellige anvendelsestilfælde af databerigelse?

Forretningsbrugere er enige om, at primære data udgør et af deres vigtigste aktiver. Men ikke når tredjeparts databerigelse ikke bruges. Virksomhedsledere kan få spændende indsigt fra dataene i deres ERP-systemer.

Den mest bemærkelsesværdige præstation opstår, når du kombinerer information fra flere kilder. Det giver et mere detaljeret billede af en virksomheds målmarked og konkurrenter. Ved at tilføje kontekst udvider berigelse mulighederne for at producere økonomisk værdi.

Her er et par eksempler på, hvordan databerigelse hjælper virksomheder med at skabe praktisk værdi.

Placeringsbaseret indsigt

Databerigelse giver telekommunikationsorganisationer bedre indsigt i deres potentielle og gamle kunder. For at hjælpe dem med at målrette kunder for at øge deres salg. Mens de også engagerer kundeemner med målmarkedsføringen. Identificer også vigtige demografiske parametre såsom alder, livsstil og indkomstområde.

Begivenheder i en kundes liv tyder på, at de vil vise interesse for en ny tjeneste. Det kan også indikere, at de er mere tilbøjelige til at afslutte deres nuværende tjenester. Databerigelse skaber en forståelse, som transportører kan bruge. At foretage de bedste investeringer i at fastholde eksisterende kunder og tiltrække nye.

Bedre kundesegmentering

Kundesegmenteringstrinene følger efter leadscoring. Dette afsnit opdeler kundeemner i segmenter baseret på, hvor sandsynligt det er, at de køber. Et databerigelsesværktøj giver virksomheder vital information om deres kundeemner. Og sikre, at oplysningerne er gyldige ved at genopfylde dataene.

Hyper-tilpasning

Relevansen af ​​diskussioner er kernen i moderne markedsføring. Fordi massemarkedsføringsmetoder ikke længere er effektive. Databerigelse giver mulighed for at opbygge meningsfulde dialoger. Og forbedrer også kundeoplevelsen med rig information om kunder og kundeemner.

Din kommunikation skal gå ud over at forstå deres segmentering og demografiske data. Databerigelse er vejen at gå, fordi du skal være relevant for deres interesser.

Berig kundeinformation

Marketing var en af ​​de første sektorer til at omfavne potentialet i databerigelse. Marketingfolk indsamler og analyserer data ved hjælp af forskellige marketingteknikker. Som en del af deres søgen efter en dybere forståelse af kundernes adfærd og motiver.

Men brug af databerigelsesværktøjer giver mulighed for en mere fleksibel markedsføringstilgang. Det vil være baseret på en mere kompleks forståelse af klienter og deres adfærd. Det hjælper marketingfolk med at oprette detaljerede køberprofiler ved at give flere detaljer til kunderne.

Ejendomsdataindsigt

Databerigelse giver værdifuld viden om forskellige faktorer, der påvirker forsikringssektorens risiko. Tidligere havde forsikringsselskaberne en nogenlunde idé om placeringen af ​​den forsikrede ejendom. De vurderede risikoniveauet for forskellige risici ved hjælp af grundlæggende geografisk viden.

Alligevel kan forsikringsselskaber give et mere detaljeret billede af ejendomsrisikoen for specifikke tab.

---

Hvad er den bedste praksis for databerigelse?

Databerigelse er kun nogle gange en engangsprocedure; du bliver nødt til at gøre det ofte, især i et analytisk miljø, hvor du konstant tilføjer nyt til dit system.

Brug af den bedste berigelsespraksis er den eneste mulighed for at opretholde kvaliteten af ​​dine data. Selvom det også vil understøtte kvaliteten af ​​dine forretningsdata. Den bedste praksis for databerigelse omfatter:

Skalerbarhed

Enhver procedure, du designer, bør være skalerbar, da dine forretningsdata vil udvides med tiden. Mens du også vil tilføje nye processer til dine konverteringsopgaver, og dine data vil fortsætte med at udvikle sig over tid. Derfor skal timingen, effektiviteten og ressourcerne være skalerbare til databerigelsesprocesser.

For eksempel, hvis du er en del af en fælles virksomhed. Du vil snart bestemme en grænse for behandlingskapacitet og betale gebyrer. For at undgå sådanne problemer er automatisering af processen en god idé, da den kan bruge infrastruktur, der kan skaleres til at opfylde dine krav.

Stabilitet og replikering

Hver databerigelsesoperation skal kunne gentages og give de samme resultater. Enhver proces, du designer i databerigelse, skal være regelstyret. Hvis du vil være i stand til at gentage det igen med tillid til, at resultaterne forbliver konstante.

Indiskutable evalueringskriterier

Der skal være en defineret evalueringsstandard for hver databerigelsesoperation. Du skal kunne vurdere, om proceduren har været tilfredsstillende og kørt som forventet, når du sammenligner de første succeser med dem fra de allerførste opgaver. Du kan se, at udgangene er, hvad du ville forvente af dem.

Fuldstændighed

Du bør afslutte dine forretningsdataberigelsesaktiviteter. Sørg for, at resultaterne har samme kvaliteter som de data, der gik ind i systemet. Du bør også overveje mulige udfald for hver variabel, inklusive ukendte resultatscenarier. Når du er detaljeret, indtaster du nye værdier i systemet, så du kan være sikker. Dette vil sikre, at berigelsesprocessens resultater altid vil være pålidelige.

Generalisering

Aktiviteten med databerigelse burde kunne tilpasses til mange datasæt. Sørg for, at de procedurer, du anvender, kan anvendes på mange datasæt. Så du kan bruge den samme logik til forskellige opgaver. Du kan også bruge den samme metode til at fjerne enhver indtastning fra datafeltet. Denne strategi forbinder alle dine forretningsbehov og data på tværs af alle forretningsdomæner.

---

Vil du automatisere gentagne dataopgaver? Spar tid, indsats og penge, mens du øger effektiviteten med Nanonets.

---

Databerigelse for virksomheder

Databerigelse vil give din virksomhed forskellige fordele. Men det er en udfordrende opgave, der kræver Big Data-brug. Her er et par nyttige tips, når du har brug for hjælp til, hvordan du forbedrer dine nuværende data.

Sæt tilnærmelige databerigelsesmål for din virksomhed

Virksomheder kan opnå store resultater ved at implementere databerigelsesprocesser. Og det er muligt at øge din virksomheds indtjening med databerigelse. Men sæt realistiske databerigelsesmål, du kan opnå med dine virksomhedsressourcer.

Hold dig opdateret med de seneste berigelsesprocesser

Databerigelse af din virksomhed er ikke et spørgsmål om et par gange. Men du skal holde dig opdateret med de skiftende tendenser i den databerigende industri. Vær opmærksom og brug alle de nyeste strategier til at berige dine virksomhedsdata, fordi dette vil hjælpe din virksomhed med at være foran dine konkurrenter.

Brug af de rigtige værktøjer og strategier

Antag, at din virksomhed sigter mod at opnå bedre omsætning og positive resultater. Sørg for at bruge bedste praksis eller værktøjer til databerigelse af din virksomhed. Mange databerigelsesværktøjer er tilgængelige, men gør din research, før du nøjes med et. Du kan også stole på tredjepartstjenesteudbydere, der tilbyder databerigelsestjenester.

Automatisering af databerigelse

Det er vigtigt at huske, at du har brug for formel uddannelse i datavidenskab. For at undgå at lave fejl, mens du analyserer enorme mængder data. Da databerigelsesprocessen adskiller sig fra at forstå den, automatisering af databerigelse øger produktiviteten og dataintegriteten og forbedrer samtidig salgsresultaterne.

Det er her, det er vigtigt at forstå potentialet ved maskinlæring. Teknologien udfører mirakler som en bro mellem dammen af ​​data og de intellektuelle mennesker, der vil give noget mening ud af det. Automatiseret databerigelse sparer tid og ressourcer, når den henter på dine vegne. Her er følgende andre fordele, som automatisk databerigelse tilbyder:

• Nedskaleret datahåndtering
• Opret gentagne automatiserede operationer for at levere berigede data.
• Brug tilpassede beskeder til at forudse kundernes ønsker og etablere en forbindelse med dem.
• Aktiver de datakilder, der er værdifulde for virksomheden.

Afsluttende ord

Databerigelse er nogle gange forsømt, men det er afgørende for at skabe passende datasæt. Dette sker, når udviklere skal overveje datasættets kriterier for analyser. Når det er tid til at beslutte, hvilke data der skal indfanges i apps, vil behovet for analysedata ændre sig over tid.

Derfor er veludviklede datatransformationsværktøjer tidens behov. De gør det muligt for teammedlemmer at ændre og berige forretningsdata til deres unikke behov. Dette giver analyseteamene mulighed for at give præcis indsigt, fremme en bredere analyseadoption og være mere lydhør over for virksomheden.

---

Finde ud af hvordan Nanonets' use cases kan gælde for dit produkt.

---