הפוך נתונים גולמיים לתובנות ניתנות לפעולה עם העשרת נתונים

הפוך נתונים גולמיים לתובנות ניתנות לפעולה עם העשרת נתונים

כדי להעשיר את הנתונים העסקיים שלך, השתמש בגישה שלב אחר שלב לקבלת תוצאות מהימנות.

שילוב נתונים ממקורות שונים יכול לייצר מערך נתונים מדויק ועקבי. על ידי מיזוג נתונים ממודולים שונים של העסק שלך, זה ייתן לך תמונה טובה יותר של התנאים המוקדמים של הלקוח שלך. אמנם זה גם מאפשר לך ליצור נתונים סטטיסטיים מדויקים לשימוש כתכונות במודלים של למידת מכונה (MLM).

פילוח נתונים מאפשר לך להפריד או לארגן מערך נתונים לפי פרמטרים מסוימים. שימוש בערכים סטטיסטיים, אזוריים, טכנולוגיים או התנהגותיים היא שיטת פילוח נפוצה. לאחר מכן נעשה שימוש בפילוח כדי לסווג ולאפיין את הישות בצורה טובה יותר. בעוד שאם אנחנו מדברים על מקרי שימוש שיווקי, פילוח משמש גם למיקוד.

תכונות נגזרות אינן חלק ממערך הנתונים הראשוני. אבל שדות אלה בנויים מתחום בודד או מקבוצה של אזורים. מכיוון שמאפיינים נגזרים מכילים בדרך כלל נימוקים המיושמים במהלך הניתוח, הם מועילים. כדי לקבוע את הגיל, הטקטיקה גורעת את יום ההולדת מהתאריך הנוכחי, שהוא התכונה הנגזרת הנחשבת ביותר.

זקיפת נתונים היא תהליך של החלפת ערכים עבור מידע חסר בין שדות. במקום להתייחס למספר החסר כאפס, הערך המשוער בוחן את הנתונים שלך. חישוב מחיר שדה חסר בהתבסס על עניינים אחרים הוא דוגמה טובה.

בעת שימוש בנתונים מורכבים מאורגנים למחצה או לא מובנים, ניתן להוסיף ערכי נתונים רבים בתוך שדה בודד. חילוץ ישויות מאפשר לך לזהות ישויות שונות, כגון אנשים או עסקים. הערכים צריכים להיות שייכים לדומיין אחד ולאחר מכן להיות מפוצצים בשדה אחד או יותר. אסטרטגיה זו תהפוך את הנתונים העסקיים שלך למשמעותיים יותר.

זהו תהליך של קיבוץ נתונים לשתי קטגוריות כדי לארגן ולנתח אותם טוב יותר. אתה יכול להשתמש בכל אחת מהגישות הללו כדי לנתח נתונים לא מובנים כדי להפוך אותם להגיוניים יותר.

שים העשרת נתונים על טייס אוטומטי עם Nanonets. נסה זאת בעצמך


מהם מקרי שימוש שונים של העשרת נתונים?

הפוך נתונים גולמיים לתובנות ניתנות לפעולה עם PlatoBlockchain Data Intelligence העשרת נתונים. חיפוש אנכי. איי.

משתמשים עסקיים מסכימים שהנתונים העיקריים הם אחד הנכסים המשמעותיים ביותר שלהם. אבל לא כאשר לא נעשה שימוש בהעשרת נתונים של צד שלישי. מנהיגים עסקיים עשויים לקבל תובנות מרגשות מהנתונים במערכות ה-ERP שלהם.

ההישג הבולט ביותר מתרחש כאשר משלבים מידע ממספר מקורות. זה מספק תמונה מפורטת יותר של שוק היעד והמתחרים של החברה. על ידי הוספת הקשר, העשרה מרחיבה את האפשרויות להפקת ערך כלכלי.

הנה כמה מקרי שימוש לאופן שבו העשרת נתונים מסייעת לחברות לייצר ערך מעשי.

תובנה מבוססת מיקום

העשרת נתונים מציעה לארגוני טלקומוניקציה תובנה טובה יותר לגבי הלקוחות הפוטנציאליים והותיקים שלהם. כדי לעזור להם למקד לקוחות כדי להגדיל את המכירות שלהם. בזמן שהם גם מעסיקים לקוחות פוטנציאליים עם שיווק היעד. כמו כן, זהה פרמטרים דמוגרפיים חשובים כגון גיל, אורח חיים וטווח הכנסה.

אירועים בחייו של לקוח מרמזים שהוא יגלה עניין בשירות חדש. זה עשוי גם להצביע על כך שהם נוטים יותר לסיים את השירותים הנוכחיים שלהם. העשרת נתונים יוצרת הבנה שהספקים עשויים להשתמש בה. לבצע את ההשקעות הטובות ביותר בשימור לקוחות קיימים ובמשיכת לקוחות חדשים.

פילוח לקוחות טוב יותר

שלבי פילוח הלקוחות מגיעים לאחר ניקוד לידים. סעיף זה מחלק לקוחות פוטנציאליים למקטעים על סמך הסבירות שהם ירכשו. כלי להעשרת נתונים מספק לעסקים מידע חיוני על הלידים שלהם. והבטחת המידע תקף על ידי מילוי הנתונים.

היפר-פרסונליזציה

הרלוונטיות של דיונים היא הליבה של השיווק המודרני. כי שיטות שיווק המוני כבר לא יעילות. העשרת נתונים מספקת את היכולת לבנות דיאלוגים משמעותיים. וגם לשפר את חווית הלקוח עם מידע עשיר על לקוחות ולקוחות פוטנציאליים.

התקשורת שלך חייבת להיות מעבר להבנת הפילוח והנתונים הדמוגרפיים שלהם. העשרת נתונים היא הדרך ללכת מכיוון שאתה צריך להיות רלוונטי לתחומי העניין שלהם.

העשיר את מידע הלקוח

שיווק היה אחד מהמגזרים הראשוניים לאמץ את הפוטנציאל של העשרת נתונים. משווקים אוספים ומנתחים נתונים באמצעות טכניקות שיווק שונות. כחלק מהחיפוש שלהם אחר הבנה מעמיקה יותר של התנהגויות ומניעים של לקוחות.

אבל שימוש בכלים להעשרת נתונים מאפשר גישה שיווקית גמישה יותר. זה יתבסס על הבנה מורכבת יותר של לקוחות והתנהגותם. זה עוזר למשווקים ליצור פרופילי קונים מפורטים על ידי מתן פרטים נוספים ללקוחות.

תובנות לגבי נתוני נכסים

העשרת נתונים מציעה ידע רב ערך על גורמים שונים המשפיעים על סיכון מגזר הביטוח. בעבר, למבטחים היה מושג גס לגבי מיקומו של הנכס המבוטח. הם העריכו את רמת הסיכון עבור סיכונים שונים תוך שימוש בידע גיאוגרפי בסיסי.

עם זאת, מבטחים עשויים לספק תמונה מפורטת יותר של סיכון הרכוש של הפסדים ספציפיים.


מהן השיטות המומלצות להעשרת נתונים?

העשרת נתונים היא הליך חד פעמי רק לפעמים; תצטרך לעשות זאת לעתים קרובות, במיוחד בסביבה אנליטית שבה אתה מוסיף כל הזמן חדש למערכת שלך.

שימוש בשיטות ההעשרה הטובות ביותר הוא האפשרות היחידה לשמור על איכות הנתונים שלך. אמנם זה גם יתמוך באיכות הנתונים העסקיים שלך. שיטות העבודה המומלצות של העשרת נתונים כוללות:

בקרת מערכות ותקשורת

כל הליך שאתה מעצב צריך להיות ניתן להרחבה מכיוון שהנתונים העסקיים שלך יתרחבו עם הזמן. אמנם גם תוסיף תהליכים חדשים לחובות ההמרה שלך, והנתונים שלך ימשיכו להתפתח עם הזמן. לפיכך התזמון, היעילות והמשאבים חייבים להיות ניתנים להרחבה עבור תהליכי העשרת נתונים.

למשל, אם אתה חלק מעסק משותף כלשהו. בקרוב תקבע מגבלת קיבולת עיבוד ותשלם חיובים. כדי למנוע בעיות כאלה, אוטומציה של התהליך היא רעיון טוב מכיוון שהיא יכולה להשתמש בתשתית שיכולה להתאים לדרישות שלך.

יציבות ושכפול

כל פעולת העשרת נתונים צריכה להיות ניתנת לחזרה ולהניב את אותן תוצאות. כל תהליך שאתה מעצב בהעשרת נתונים חייב להיות מונחה כללים. אם אתה רוצה להיות מסוגל לחזור על זה שוב בביטחון שהתוצאות יישארו קבועות.

קריטריוני הערכה שאין עליהם עוררין

צריך להיות תקן הערכה מוגדר עבור כל פעולת העשרת נתונים. אתה חייב להיות מסוגל לשפוט אם ההליך היה משביע רצון והתנהל כמצופה כאשר אתה משווה הצלחות ראשוניות לאלו מהמשימות הראשונות. אתה יכול לראות שהתפוקות הן מה שהיית מצפה מהם.

שְׁלֵמוּת

עליך לסיים את פעילויות העשרת הנתונים העסקיים שלך. ודא שלתוצאות יהיו אותן תכונות כמו הנתונים שנכנסו למערכת. עליך לשקול גם תוצאות אפשריות עבור כל משתנה, כולל תרחישי תוצאה לא ידועים. בהיותך מפורט, אתה מזין ערכים חדשים למערכת יאפשר לך להיות בטוח. זה יבטיח שתוצאות תהליך ההעשרה יהיו תמיד אמינות.

הכללה

הפעילות של העשרת נתונים צריכה להיות מותאמת למערכות נתונים רבות. ודא שניתן להחיל את ההליכים שאתה מיישם על מערכי נתונים רבים. אז אתה יכול להשתמש באותו היגיון עבור משימות שונות. אתה יכול גם להשתמש באותה שיטה כדי להסיר כל ערך משדה הנתונים. אסטרטגיה זו מחברת את כל הצרכים והנתונים העסקיים שלך בכל התחומים העסקיים.


רוצה להפוך משימות נתונים חוזרות לאוטומטיות? חסוך זמן, מאמץ וכסף תוך שיפור היעילות עם Nanonets.


העשרת נתונים לארגונים

העשרת נתונים תעניק לעסק שלך יתרונות שונים. אבל זו משימה מאתגרת הדורשת שימוש ב-Big Data. הנה כמה עצות מועילות כאשר אתה צריך עזרה כיצד לשפר את הנתונים הנוכחיים שלך.

הגדר יעדי העשרת נתונים ניתנים לגישה עבור העסק שלך

עסקים יכולים להשיג תוצאות אדירות על ידי יישום תהליכי העשרת נתונים. ואפשר להעלות את הכנסות העסק שלך עם העשרת נתונים. אבל הגדר יעדים מציאותיים להעשרת נתונים שאתה יכול להשיג עם המשאבים הארגוניים שלך.

הישאר מעודכן בתהליכי ההעשרה האחרונים

העשרת הנתונים של העסק שלך היא לא עניין של כמה פעמים. אבל אתה חייב להישאר מעודכן במגמות המשתנות בתעשיית העשרת הנתונים. שימו לב והשתמשו בכל האסטרטגיות העדכניות ביותר כדי להעשיר את הנתונים העסקיים שלכם מכיוון שזה יעזור לעסק שלכם להקדים את המתחרים שלכם.

שימוש בכלים ובאסטרטגיות הנכונות

נניח שהארגון שלך שואף להשיג הכנסות טובות יותר ותוצאות חיוביות. ודא שאתה משתמש בשיטות העבודה המומלצות או בכלים להעשרת הנתונים של העסק שלך. כלים רבים להעשרת נתונים זמינים אך ערכו את המחקר שלכם לפני שאתם מסתפקים באחד. אתה יכול גם לסמוך על חברות המספקות שירותים של צד שלישי המציעות שירותי העשרת נתונים.

אוטומציה של העשרת נתונים

חשוב לזכור שאתה צריך הכשרה פורמלית במדעי הנתונים. כדי להימנע מטעויות תוך ניתוח כמויות אדירות של נתונים. מכיוון שתהליך העשרת הנתונים שונה מהבנתו, אוטומציה של העשרת נתונים מגדיל את הפרודוקטיביות ואת שלמות הנתונים תוך שיפור תוצאות המכירות.

זה המקום שבו חיוני להבין את הפוטנציאל של למידת מכונה. הטכנולוגיה מחוללת ניסים כגשר בין בריכת הנתונים לבין האנשים האינטלקטואלים שיעשו מזה היגיון מסוים. העשרת נתונים אוטומטית חוסכת זמן ומשאבים כשהיא מאחזרת בשמך. להלן היתרונות הנוספים הבאים שהעשרת נתונים אוטומטית מציעה:

  • ניהול נתונים מוקטן
  • צור פעולות אוטומטיות חוזרות ונשנות כדי לספק נתונים מועשרים.
  • השתמש בהודעות מותאמות אישית כדי לצפות את רצונות הלקוחות וליצור איתם קשר.
  • הפעל את מקורות הנתונים בעלי ערך לחברה.

מילים אחרונות

העשרת נתונים מוזנחת לפעמים, אך היא קריטית ליצירת מערכי נתונים מתאימים. זה קורה כאשר מפתחים צריכים לשקול את הקריטריונים של מערך הנתונים לניתוח. כשיגיע הזמן להחליט אילו נתונים ללכוד באפליקציות, הצורך בנתוני ניתוח ישתנה עם הזמן.

לכן כלים מפותחים לשינוי נתונים הם הצורך של הזמן. הם מאפשרים לחברי הצוות לשנות ולהעשיר את הנתונים העסקיים לצרכיהם הייחודיים. זה מעצים את צוותי הניתוח לספק תובנות מדויקות, לקדם אימוץ אנליטיקה רחב יותר ולהיות קשובים יותר לעסק.


תגלה כיצד מקרי השימוש של Nanonets יכולים לחול על המוצר שלך.


בול זמן:

עוד מ AI & Machine Learning