Andmete rikastamise abil muutke töötlemata andmed kasutatavaks statistikaks

---

Millised on andmete rikastamise erinevad kasutusjuhud?

Ärikasutajad nõustuvad, et esmased andmed on nende üks olulisemaid varasid. Kuid mitte siis, kui ei kasutata kolmanda osapoole andmete rikastamist. Ettevõtlusjuhid võivad saada põnevaid teadmisi oma ERP-süsteemide andmetest.

Kõige märkimisväärsem saavutus saavutatakse siis, kui kombineerite mitmest allikast pärinevat teavet. See annab üksikasjalikuma pildi ettevõtte sihtturust ja konkurentidest. Konteksti lisamisega avardab rikastamine võimalusi majandusliku väärtuse tootmiseks.

Siin on mõned kasutusjuhtumid selle kohta, kuidas andmete rikastamine aitab ettevõtetel praktilist väärtust toota.

Asukohapõhine ülevaade

Andmete rikastamine annab telekommunikatsiooniorganisatsioonidele parema ülevaate oma potentsiaalsetest ja vanadest klientidest. Et aidata neil sihtida kliente oma müügi suurendamiseks. Kuigi nad tegelevad ka potentsiaalsete sihtturundusega. Samuti määrake kindlaks olulised demograafilised parameetrid, nagu vanus, elustiil ja sissetulekute vahemik.

Kliendi elus toimuvad sündmused viitavad sellele, et nad ilmutavad huvi uue teenuse vastu. See võib viidata ka sellele, et nad lõpetavad suurema tõenäosusega oma praegused teenused. Andmete rikastamine loob arusaama, mida operaatorid võivad kasutada. Teha parimaid investeeringuid olemasolevate klientide hoidmiseks ja uute ligimeelitamiseks.

Parem klientide segmenteerimine

Klientide segmenteerimise etapid järgnevad pärast müügivihje hindamist. Selles jaotises jagatakse potentsiaalsed kliendid segmentideks selle põhjal, kui suure tõenäosusega nad ostavad. Andmete rikastamise tööriist pakub ettevõtetele olulist teavet nende müügivihjete kohta. Ja teabe kehtivuse tagamine andmete täiendamisega.

Hüperpersonaliseerimine

Arutelude asjakohasus on kaasaegse turunduse tuum. Sest massturunduse meetodid ei ole enam tõhusad. Andmete rikastamine võimaldab luua sisukaid dialooge. Samuti täiustage kliendikogemust rikkaliku teabega klientide ja potentsiaalsete klientide kohta.

Teie suhtlus peab ületama nende segmenteerimise ja demograafiliste andmete mõistmise. Andmete rikastamine on õige tee, sest peate olema nende huvidega seotud.

Rikastage klienditeavet

Turundus oli üks esimesi sektoreid, kus kasutati andmete rikastamise potentsiaali. Turundajad koguvad ja analüüsivad andmeid erinevate turundustehnikate abil. Osana klientide käitumise ja motiivide sügavama mõistmise otsingutest.

Kuid andmete rikastamise tööriistade kasutamine võimaldab paindlikumat turundusmeetodit. See põhineb klientide ja nende käitumise keerukamal mõistmisel. See aitab turundajatel luua üksikasjalikke ostjaprofiile, pakkudes klientidele rohkem üksikasju.

Property Data Insights

Andmete rikastamine pakub väärtuslikke teadmisi erinevate kindlustussektori riske mõjutavate tegurite kohta. Varem oli kindlustusandjatel umbkaudne ettekujutus kindlustatud vara asukohast. Nad hindasid erinevate riskide riskitaset, kasutades geograafilisi põhiteadmisi.

Kindlustusandjad võivad siiski anda täpsema pildi konkreetsete kahjude varalise riski kohta.

---

Millised on andmete rikastamise parimad tavad?

Andmete rikastamine on ühekordne protseduur vaid mõnikord; peate seda sageli tegema, eriti analüütilises keskkonnas, kus lisate oma süsteemi pidevalt uut.

Parimate rikastamistavade kasutamine on ainus võimalus oma andmete kvaliteedi säilitamiseks. Kuigi see toetab ka teie äriandmete kvaliteeti. Andmete rikastamise parimad tavad on järgmised:

Skaalautuvus

Kõik teie kavandatavad protseduurid peaksid olema skaleeritavad, kuna teie ettevõtte andmed aja jooksul laienevad. Kuigi lisate oma konversioonikohustustele ka uusi protsesse ja teie andmed arenevad aja jooksul edasi. Seetõttu peavad ajastus, tõhusus ja ressursid olema andmete rikastamise protsesside jaoks skaleeritavad.

Näiteks kui olete osa vastastikusest ärist. Peagi määrate töötlemisvõimsuse limiidi ja maksate tasud. Selliste probleemide vältimiseks on protsessi automatiseerimine hea mõte, kuna see võib kasutada teie vajadustele vastavat infrastruktuuri.

Stabiilsus ja replikatsioon

Iga andmete rikastamise toiming peab olema korratav ja andma samu tulemusi. Kõik andmete rikastamiseks kavandatavad protsessid peavad olema reeglitepõhised. Kui soovite, et saaksite seda korrata kindlalt, et tulemused jäävad samaks.

Vaieldamatud hindamiskriteeriumid

Iga andmete rikastamise toimingu jaoks peab olema määratletud hindamisstandard. Peate suutma hinnata, kas protseduur on olnud rahuldav ja kulgenud ootuspäraselt, kui võrrelda esialgseid õnnestumisi esimeste ülesannete omadega. Näete, et väljundid on sellised, mida neilt oodata võiksite.

Täielikkus

Peaksite oma äriandmete rikastamise tegevused lõpetama. Veenduge, et tulemused oleksid samad, mis süsteemi sisestatud andmetel. Samuti peaksite kaaluma iga muutuja võimalikke tulemusi, sealhulgas teadmata tulemuse stsenaariume. Kui olete üksikasjalik, sisestate süsteemi uued väärtused, mis võimaldab teil olla enesekindel. See tagab, et rikastamisprotsessi tulemused on alati usaldusväärsed.

Üldistamine

Andmete rikastamise tegevus peaks olema kohandatav paljude andmekogumitega. Veenduge, et teie rakendatavaid protseduure saaks rakendada paljudele andmekogumitele. Nii saate erinevate ülesannete jaoks kasutada sama loogikat. Sama meetodit saate kasutada ka mis tahes kirje eemaldamiseks andmeväljalt. See strateegia ühendab kõik teie ettevõtte vajadused ja andmed kõigis ärivaldkondades.

---

Kas soovite korduvaid andmetoiminguid automatiseerida? Säästke aega, pingutust ja raha, suurendades samal ajal tõhusust nanovõrkude abil.

---

Andmete rikastamine ettevõtetele

Andmete rikastamine annab teie ettevõttele mitmesuguseid eeliseid. Kuid see on keeruline ülesanne, mis nõuab suurandmete kasutamist. Siin on mõned kasulikud näpunäited, kui vajate abi oma praeguste andmete täiustamiseks.

Seadke oma ettevõttele ligipääsetavad andmerikastamise eesmärgid

Ettevõtted saavad andmete rikastamise protsesside rakendamisega saavutada võimsaid tulemusi. Ja andmete rikastamisega on võimalik oma ettevõtte tulusid suurendada. Kuid seadke realistlikud andmete rikastamise eesmärgid, mida saate oma ettevõtte ressurssidega saavutada.

Olge kursis viimaste rikastamisprotsessidega

Teie ettevõtte andmete rikastamine ei ole paari korra küsimus. Kuid peate olema kursis andmeid rikastava tööstuse muutuvate suundumustega. Pöörake tähelepanu ja kasutage oma äriandmete rikastamiseks uusimaid strateegiaid, sest see aitab teie ettevõttel konkurentidest ees püsida.

Õigete tööriistade ja strateegiate kasutamine

Oletame, et teie ettevõtte eesmärk on saavutada paremaid tulusid ja positiivseid tulemusi. Kasutage oma ettevõtte andmete rikastamiseks kindlasti parimaid tavasid või tööriistu. Saadaval on palju andmete rikastamise tööriistu, kuid uurige enne, kui otsustate ühega. Võite usaldada ka kolmanda osapoole teenuseid pakkuvatele ettevõtetele, kes pakuvad andmerikastusteenuseid.

Andmete rikastamise automatiseerimine

Oluline on meeles pidada, et vajate andmeteaduse ametlikku koolitust. Vältimaks vigade tegemist tohutute andmemahtude analüüsimisel. Kuna andmete rikastamise protsess erineb selle mõistmisest, andmete rikastamise automatiseerimine suurendab tootlikkust ja andmete terviklikkust, parandades samal ajal ka müügitulemusi.

Siin on oluline mõista masinõppe potentsiaali. Tehnoloogia teeb imesid sillana andmete tiigi ja intellektuaalsete inimeste vahel, kes sellest veidigi aru saavad. Automaatne andmete rikastamine säästab aega ja ressursse, kuna see teie nimel hangib. Siin on järgmised muud eelised, mida automaatne andmete rikastamine pakub.

• Vähendatud andmehaldus
• Looge korduvaid automatiseeritud toiminguid, et pakkuda rikastatud andmeid.
• Kasutage kohandatud sõnumeid klientide soovide ennetamiseks ja nendega ühenduse loomiseks.
• Aktiveerige ettevõtte jaoks väärtuslikud andmeallikad.

Lõppsõna

Andmete rikastamist jäetakse mõnikord tähelepanuta, kuid see on sobivate andmekogumite loomisel ülioluline. See juhtub siis, kui arendajad peavad arvestama analüütika andmekogumi kriteeriumidega. Kui on aeg otsustada, milliseid andmeid rakendustes salvestada, muutub vajadus analüüsiandmete järele aja jooksul.

Seega on hästi arenenud andmete teisendamise tööriistad aja vajadused. Need võimaldavad meeskonnaliikmetel muuta ja rikastada äriandmeid vastavalt nende ainulaadsetele vajadustele. See annab analüüsimeeskondadele võimaluse pakkuda täpset ülevaadet, edendada analüütika laiemat kasutuselevõttu ja reageerida ettevõttele paremini.

---

Uuri välja kuidas saab Nanonetsi kasutusjuhtumeid teie tootele rakendada.

---