Ubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan Pengayaan Data

---

Apa Perbedaan Penggunaan Pengayaan Data?

Pengguna bisnis setuju bahwa data primer merupakan salah satu aset terpenting mereka. Namun tidak jika pengayaan data pihak ketiga tidak digunakan. Pemimpin bisnis dapat memperoleh wawasan menarik dari data dalam sistem ERP mereka.

Pencapaian yang paling menonjol terjadi ketika Anda menggabungkan informasi dari beberapa sumber. Itu memberikan gambaran yang lebih rinci tentang target pasar dan pesaing perusahaan. Dengan menambahkan konteks, pengayaan memperluas kemungkinan menghasilkan nilai ekonomi.

Berikut adalah beberapa contoh penggunaan bagaimana pengayaan data membantu perusahaan menghasilkan nilai praktis.

Wawasan Berbasis Lokasi

Pengayaan data menawarkan wawasan yang lebih baik kepada organisasi telekomunikasi tentang potensi dan klien lama mereka. Untuk membantu mereka menargetkan pelanggan untuk meningkatkan penjualan mereka. Sementara mereka juga melibatkan prospek dengan target pemasaran. Identifikasi juga parameter demografi penting seperti usia, gaya hidup, dan rentang pendapatan.

Peristiwa dalam kehidupan pelanggan menunjukkan bahwa mereka akan menunjukkan minat pada layanan baru. Ini juga dapat menunjukkan bahwa mereka lebih cenderung untuk mengakhiri layanan mereka saat ini. Pengayaan data menciptakan pemahaman yang dapat digunakan operator. Untuk melakukan investasi terbaik dalam mempertahankan pelanggan yang sudah ada dan menarik pelanggan baru.

Segmentasi Pelanggan yang Lebih Baik

Langkah-langkah segmentasi pelanggan mengikuti setelah penilaian prospek. Bagian ini membagi prospek menjadi beberapa segmen berdasarkan seberapa besar kemungkinan mereka akan membeli. Alat pengayaan data memberi bisnis informasi penting tentang prospek mereka. Dan memastikan bahwa informasi tersebut valid dengan mengisi ulang data.

Hyper-Personalisasi

Relevansi diskusi adalah inti dari pemasaran modern. Karena metode pemasaran massal tidak lagi efektif. Pengayaan data memberikan kemampuan untuk membangun dialog yang bermakna. Dan juga tingkatkan pengalaman pelanggan dengan informasi yang kaya tentang klien dan prospek.

Komunikasi Anda harus melampaui pemahaman tentang segmentasi dan data demografis mereka. Pengayaan data adalah cara yang harus dilakukan karena Anda harus relevan dengan minat mereka.

Memperkaya Informasi Pelanggan

Pemasaran adalah salah satu sektor awal untuk merangkul potensi pengayaan data. Pemasar mengumpulkan dan menganalisis data menggunakan berbagai teknik pemasaran. Sebagai bagian dari pencarian mereka untuk pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku dan motif pelanggan.

Tetapi menggunakan alat pengayaan data memungkinkan pendekatan pemasaran yang lebih fleksibel. Itu akan didasarkan pada pemahaman yang lebih kompleks tentang klien dan perilaku mereka. Ini membantu pemasar membuat profil pembeli terperinci dengan memberikan lebih banyak detail kepada pelanggan.

Wawasan Data Properti

Pengayaan data menawarkan pengetahuan berharga tentang berbagai faktor yang mempengaruhi risiko sektor asuransi. Di masa lalu, perusahaan asuransi memiliki gambaran kasar tentang lokasi properti yang diasuransikan. Mereka menilai tingkat risiko untuk berbagai risiko menggunakan pengetahuan geografis dasar.

Namun perusahaan asuransi dapat memberikan gambaran yang lebih rinci tentang risiko properti dari kerugian tertentu.

---

Apa Praktik Terbaik Untuk Pengayaan Data?

Pengayaan data kadang-kadang hanya merupakan prosedur satu kali; Anda harus sering melakukannya, terutama di lingkungan analitik di mana Anda terus-menerus menambahkan yang baru ke sistem Anda.

Menggunakan praktik pengayaan terbaik adalah satu-satunya pilihan untuk menjaga kualitas data Anda. Selain itu juga akan mendukung kualitas data bisnis Anda. Praktik terbaik pengayaan data meliputi:

Skalabilitas

Prosedur apa pun yang Anda rancang harus dapat diskalakan karena data bisnis Anda akan berkembang seiring waktu. Sementara Anda juga akan menambahkan proses baru ke tugas konversi Anda, dan data Anda akan terus berkembang seiring waktu. Oleh karena itu, waktu, efisiensi, dan sumber daya harus dapat diskalakan untuk proses pengayaan data.

Misalnya, jika Anda adalah bagian dari bisnis bersama. Anda akan segera menentukan batas kapasitas pemrosesan dan membayar biaya. Untuk menghindari masalah seperti itu, mengotomatiskan proses adalah ide yang bagus karena dapat menggunakan infrastruktur yang dapat diskalakan untuk memenuhi permintaan Anda.

Stabilitas & Replikasi

Setiap operasi pengayaan data harus dapat diulang dan menghasilkan hasil yang sama. Setiap proses yang Anda desain dalam pengayaan data harus digerakkan oleh aturan. Jika ingin dapat mengulanginya lagi dengan keyakinan bahwa hasilnya akan tetap konstan.

Kriteria Evaluasi yang Tak Terbantahkan

Perlu ada standar evaluasi yang ditetapkan untuk setiap operasi pengayaan data. Anda harus dapat menilai apakah prosedur telah memuaskan dan telah berjalan seperti yang diharapkan ketika Anda membandingkan keberhasilan awal dengan tugas pertama. Anda dapat melihat bahwa hasilnya adalah apa yang Anda harapkan darinya.

Kelengkapan

Anda harus menyelesaikan kegiatan pengayaan data bisnis Anda. Pastikan hasilnya memiliki kualitas yang sama dengan data yang masuk ke sistem. Anda juga harus mempertimbangkan kemungkinan hasil untuk setiap variabel, termasuk skenario hasil yang tidak diketahui. Menjadi terperinci, Anda memasukkan nilai-nilai baru ke dalam sistem akan membuat Anda percaya diri. Ini akan memastikan bahwa hasil proses pengayaan akan selalu dapat diandalkan.

Generalisasi

Kegiatan pengayaan data harus dapat disesuaikan dengan banyak set data. Pastikan bahwa prosedur yang Anda terapkan dapat diterapkan ke banyak dataset. Jadi Anda bisa menggunakan logika yang sama untuk berbagai tugas. Anda juga dapat menggunakan metode yang sama untuk menghapus entri apa pun dari bidang data. Strategi ini menghubungkan semua kebutuhan dan data bisnis Anda di seluruh domain bisnis.

---

Ingin mengotomatiskan tugas data berulang? Hemat Waktu, Tenaga & Uang sambil meningkatkan efisiensi dengan Nanonets.

---

Pengayaan Data Untuk Perusahaan

Pengayaan data akan memberikan berbagai keuntungan bagi bisnis Anda. Tapi itu adalah tugas yang menantang yang membutuhkan penggunaan Big Data. Berikut adalah beberapa tips bermanfaat saat Anda membutuhkan bantuan tentang cara menyempurnakan data Anda saat ini.

Tetapkan Sasaran Pengayaan Data yang Dapat Didekati untuk Bisnis Anda

Bisnis dapat mencapai hasil yang luar biasa dengan menerapkan proses pengayaan data. Dan mungkin untuk meningkatkan pendapatan bisnis Anda dengan pengayaan data. Namun tetapkan tujuan pengayaan data yang realistis yang dapat Anda capai dengan sumber daya perusahaan Anda.

Tetap Terkini dengan Proses Pengayaan Terbaru

Pengayaan data bisnis Anda bukan masalah beberapa kali. Tetapi Anda harus tetap mengikuti tren perubahan dalam industri pengayaan data. Perhatikan dan gunakan semua strategi terbaru untuk memperkaya data bisnis Anda karena ini akan membantu bisnis Anda untuk tetap berada di depan para pesaing Anda.

Menggunakan Alat & Strategi yang Tepat

Misalkan perusahaan Anda bertujuan untuk mencapai pendapatan yang lebih baik dan hasil yang positif. Pastikan Anda menggunakan praktik atau alat terbaik untuk pengayaan data bisnis Anda. Banyak alat pengayaan data tersedia tetapi lakukan penelitian Anda sebelum Anda memutuskan untuk menggunakannya. Anda juga dapat mengandalkan perusahaan penyedia layanan pihak ketiga yang menawarkan layanan pengayaan data.

Otomatisasi Pengayaan Data

Penting untuk diingat bahwa Anda memerlukan pelatihan formal dalam ilmu data. Untuk menghindari membuat kesalahan saat menganalisis sejumlah besar data. Karena proses pengayaan data berbeda dari memahaminya, otomatisasi pengayaan data meningkatkan produktivitas dan integritas data sekaligus meningkatkan hasil penjualan.

Di sinilah penting untuk memahami potensi pembelajaran mesin. Teknologi ini menghasilkan keajaiban sebagai jembatan antara kumpulan data dan orang-orang intelektual yang akan memahaminya. Pengayaan data otomatis menghemat waktu dan sumber daya saat mengambil atas nama Anda. Berikut adalah manfaat lain yang ditawarkan pengayaan data otomatis:

• Manajemen data yang diperkecil
• Buat operasi otomatis berulang untuk menyediakan data yang diperkaya.
• Gunakan perpesanan khusus untuk mengantisipasi keinginan pelanggan dan menjalin hubungan dengan mereka.
• Aktifkan sumber data yang berharga bagi perusahaan.

Penutup

Pengayaan data terkadang diabaikan, tetapi sangat penting untuk membuat kumpulan data yang sesuai. Ini terjadi ketika pengembang perlu mempertimbangkan kriteria kumpulan data untuk analitik. Saat tiba waktunya untuk memutuskan data apa yang akan direkam dalam aplikasi, kebutuhan akan data analitik akan berubah seiring waktu.

Dengan demikian alat transformasi data yang berkembang dengan baik adalah kebutuhan saat ini. Mereka memungkinkan anggota tim untuk mengubah dan memperkaya data bisnis sesuai kebutuhan unik mereka. Ini memberdayakan tim analitik untuk memberikan wawasan yang akurat, mempromosikan adopsi analitik yang lebih luas, dan lebih responsif terhadap bisnis.

---

Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.

---