Convierta los datos sin procesar en información procesable con el enriquecimiento de datos

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¿Cuáles son los diferentes casos de uso del enriquecimiento de datos?

Los usuarios comerciales están de acuerdo en que los datos primarios constituyen uno de sus activos más importantes. Pero no cuando no se utiliza el enriquecimiento de datos de terceros. Los líderes empresariales pueden obtener información interesante de los datos en sus sistemas ERP.

El logro más notable ocurre cuando combinas información de varias fuentes. Eso proporciona una imagen más detallada del mercado objetivo y los competidores de una empresa. Al agregar contexto, el enriquecimiento amplía las posibilidades de producir valor económico.

Aquí hay algunos casos de uso de cómo el enriquecimiento de datos está ayudando a las empresas a producir valor práctico.

Información basada en la ubicación

El enriquecimiento de datos ofrece a las organizaciones de telecomunicaciones una mejor perspectiva de sus clientes potenciales y antiguos. Para ayudarles a captar clientes para aumentar sus ventas. Mientras que también involucran a los prospectos con el marketing objetivo. Además, identifique parámetros demográficos importantes como la edad, el estilo de vida y el rango de ingresos.

Los eventos en la vida de un cliente sugieren que mostrará interés en un nuevo servicio. También puede indicar que es más probable que finalicen sus servicios actuales. El enriquecimiento de datos crea un entendimiento que los transportistas pueden usar. Hacer las mejores inversiones para retener a los clientes existentes y atraer nuevos.

Mejor segmentación de clientes

Los pasos de segmentación de clientes siguen después de la puntuación de clientes potenciales. Esta sección divide a los prospectos en segmentos según la probabilidad de que compren. Una herramienta de enriquecimiento de datos proporciona a las empresas información vital sobre sus clientes potenciales. Y asegurarse de que la información sea válida mediante la reposición de los datos.

Hiperpersonalización

La relevancia de las discusiones es el núcleo del marketing moderno. Porque los métodos de marketing masivo ya no son efectivos. El enriquecimiento de datos brinda la capacidad de construir diálogos significativos. Y también mejore la experiencia del cliente con información rica sobre clientes y prospectos.

Tus comunicaciones deben ir más allá de comprender su segmentación y datos demográficos. El enriquecimiento de datos es el camino a seguir porque debe ser relevante para sus intereses.

Enriquecer la información del cliente

El marketing fue uno de los primeros sectores en aprovechar el potencial del enriquecimiento de datos. Los especialistas en marketing recopilan y analizan datos utilizando diversas técnicas de marketing. Como parte de su búsqueda de una comprensión más profunda de los comportamientos y motivos de los clientes.

Pero el uso de herramientas de enriquecimiento de datos permite un enfoque de marketing más flexible. Eso se basará en una comprensión más compleja de los clientes y su comportamiento. Ayuda a los especialistas en marketing a crear perfiles detallados de compradores al brindar más detalles a los clientes.

Perspectivas de datos de propiedades

El enriquecimiento de datos ofrece un conocimiento valioso sobre varios factores que afectan el riesgo del sector asegurador. En el pasado, las aseguradoras tenían una idea aproximada de la ubicación de la propiedad asegurada. Evaluaron el nivel de riesgo para diferentes riesgos utilizando conocimientos geográficos básicos.

Sin embargo, las aseguradoras pueden proporcionar una imagen más detallada del riesgo de propiedad de pérdidas específicas.

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¿Cuáles son las mejores prácticas para el enriquecimiento de datos?

El enriquecimiento de datos es un procedimiento de una sola vez solo algunas veces; tendrá que hacerlo con frecuencia, especialmente en un entorno analítico en el que constantemente agrega cosas nuevas a su sistema.

Usar las mejores prácticas de enriquecimiento es la única opción para mantener la calidad de sus datos. Si bien también respaldará la calidad de los datos de su empresa. Las mejores prácticas de enriquecimiento de datos incluyen:

Escalabilidad

Cualquier procedimiento que diseñe debe ser escalable ya que los datos de su negocio se expandirán con el tiempo. Si bien también agregará nuevos procesos a sus tareas de conversión, sus datos continuarán desarrollándose con el tiempo. Por lo tanto, el tiempo, la eficiencia y los recursos deben ser escalables para los procesos de enriquecimiento de datos.

Por ejemplo, si eres parte de algún negocio mutuo. Pronto determinará un límite de capacidad de procesamiento y pagará los cargos. Para evitar tales problemas, es una buena idea automatizar el proceso, ya que puede usar una infraestructura que se puede escalar para satisfacer sus demandas.

Estabilidad y replicación

Cada operación de enriquecimiento de datos tiene que ser repetible y producir los mismos resultados. Cualquier proceso que diseñe en el enriquecimiento de datos debe estar basado en reglas. Si desea poder repetirlo de nuevo con la confianza de que los resultados se mantendrán constantes.

Criterios de evaluación indiscutibles

Debe haber un estándar de evaluación definido para cada operación de enriquecimiento de datos. Debe poder juzgar si el procedimiento ha sido satisfactorio y se ha desarrollado como se esperaba cuando compara los éxitos iniciales con los de las primeras tareas. Puede ver que los resultados son lo que esperaría de ellos.

Integridad

Debe finalizar sus actividades de enriquecimiento de datos comerciales. Asegúrese de que los resultados tengan las mismas cualidades que los datos que ingresaron al sistema. También debe considerar los posibles resultados para cada variable, incluidos los escenarios de resultados desconocidos. Ser detallado, ingresa nuevos valores en el sistema le permitirá tener confianza. Esto asegurará que los resultados del proceso de enriquecimiento sean siempre confiables.

Generalización

La actividad de enriquecimiento de datos debe ser adaptable a muchos conjuntos de datos. Asegúrese de que los procedimientos que aplique se puedan aplicar a muchos conjuntos de datos. Entonces puede usar la misma lógica para varias tareas. También puede utilizar el mismo método para eliminar cualquier entrada del campo de datos. Esta estrategia conecta todas las necesidades y datos de su negocio en todos los dominios comerciales.

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Enriquecimiento de datos para empresas

El enriquecimiento de datos le dará a su negocio varias ventajas. Pero es una tarea desafiante que requiere el uso de Big Data. Aquí hay algunos consejos útiles cuando necesite ayuda para mejorar sus datos actuales.

Establezca objetivos accesibles de enriquecimiento de datos para su empresa

Las empresas pueden lograr grandes resultados implementando procesos de enriquecimiento de datos. Y es posible elevar los ingresos de su negocio con el enriquecimiento de datos. Pero establezca objetivos de enriquecimiento de datos realistas que pueda lograr con los recursos de su empresa.

Manténgase actualizado con los últimos procesos de enriquecimiento

El enriquecimiento de datos de su negocio no es cuestión de pocas veces. Pero debe mantenerse actualizado con las tendencias cambiantes en la industria de enriquecimiento de datos. Preste atención y utilice las últimas estrategias para enriquecer los datos de su negocio porque esto ayudará a su empresa a mantenerse por delante de sus competidores.

Usar las herramientas y estrategias adecuadas

Suponga que su empresa tiene como objetivo lograr mejores ingresos y resultados positivos. Asegúrese de utilizar las mejores prácticas o herramientas para el enriquecimiento de datos de su negocio. Hay muchas herramientas de enriquecimiento de datos disponibles, pero investigue antes de conformarse con una. También puede confiar en empresas proveedoras de servicios de terceros que ofrecen servicios de enriquecimiento de datos.

Automatización del enriquecimiento de datos

Es importante recordar que necesita capacitación formal en ciencia de datos. Para evitar cometer errores al analizar enormes cantidades de datos. Como el proceso de enriquecimiento de datos difiere de su comprensión, automatización de enriquecimiento de datos aumenta la productividad y la integridad de los datos al mismo tiempo que mejora los resultados de ventas.

Aquí es donde es esencial comprender el potencial del aprendizaje automático. La tecnología hace milagros como un puente entre el estanque de datos y las personas intelectuales que le darán algún sentido. El enriquecimiento de datos automatizado ahorra tiempo y recursos a medida que los recupera en su nombre. Estos son los siguientes otros beneficios que ofrece el enriquecimiento de datos automatizado:

• Gestión de datos reducida
• Cree operaciones automatizadas repetidas para proporcionar datos enriquecidos.
• Utilice mensajes personalizados para anticipar los deseos de los clientes y establecer una conexión con ellos.
• Activar las fuentes de datos que son valiosas para la empresa.

Palabras finales

A veces se descuida el enriquecimiento de datos, pero es fundamental para crear conjuntos de datos adecuados. Esto ocurre cuando los desarrolladores necesitan considerar los criterios del conjunto de datos para el análisis. Cuando llegue el momento de decidir qué datos capturar en las aplicaciones, la necesidad de datos analíticos cambiará con el tiempo.

Por lo tanto, las herramientas de transformación de datos bien desarrolladas son la necesidad del momento. Permiten a los miembros del equipo cambiar y enriquecer los datos comerciales según sus necesidades únicas. Esto permite a los equipos de análisis proporcionar información precisa, promover una adopción de análisis más amplia y responder mejor al negocio.

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