Data Enrichment를 통해 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환

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데이터 강화의 다양한 사용 사례는 무엇입니까?

비즈니스 사용자는 기본 데이터가 가장 중요한 자산 중 하나라는 데 동의합니다. 그러나 타사 데이터 강화가 사용되지 않는 경우에는 그렇지 않습니다. 비즈니스 리더는 ERP 시스템의 데이터에서 흥미로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.

가장 주목할만한 성과는 여러 소스의 정보를 결합할 때 발생합니다. 이는 회사의 목표 시장과 경쟁사에 대한 보다 자세한 그림을 제공합니다. 농축은 맥락을 추가함으로써 경제적 가치 창출 가능성을 확대합니다.

다음은 데이터 강화가 기업이 실질적인 가치를 창출하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 몇 가지 사용 사례입니다.

위치 기반 통찰력

데이터 강화는 통신 조직에 잠재 고객과 기존 고객에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다. 고객을 타겟팅하여 매출을 늘리는 데 도움이 됩니다. 그들은 또한 타겟 마케팅을 통해 잠재 고객을 참여시킵니다. 또한 연령, 라이프스타일, 소득 범위 등 중요한 인구통계학적 매개변수를 식별합니다.

고객의 삶에서 일어나는 사건은 고객이 새로운 서비스에 관심을 보일 것임을 시사합니다. 이는 또한 현재 서비스를 종료할 가능성이 더 높다는 것을 나타낼 수도 있습니다. 데이터 강화는 운송업체가 사용할 수 있는 이해를 제공합니다. 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 유치하는 데 최선의 투자를 합니다.

더 나은 고객 세분화

고객 세분화 단계는 리드 스코어링 이후에 수행됩니다. 이 섹션에서는 구매 가능성을 기준으로 잠재 고객을 세그먼트로 나눕니다. 데이터 강화 도구는 기업에 리드에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 그리고 데이터를 보충하여 정보가 유효한지 확인합니다.

초개인화

토론의 관련성은 현대 마케팅의 핵심입니다. 대량 마케팅 방법은 더 이상 효과적이지 않기 때문입니다. 데이터 강화는 의미 있는 대화를 구축할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 고객과 잠재 고객에 대한 풍부한 정보를 통해 고객 경험을 향상시킵니다.

귀하의 커뮤니케이션은 고객의 세분화 및 인구통계학적 데이터를 이해하는 것 이상이어야 합니다. 데이터 강화는 고객의 관심사와 관련이 있어야 하기 때문에 가야 할 길입니다.

고객 정보 강화

마케팅은 데이터 강화의 잠재력을 수용한 초기 분야 중 하나였습니다. 마케터는 다양한 마케팅 기법을 활용하여 데이터를 수집하고 분석합니다. 고객 행동과 동기에 대한 더 깊은 이해를 추구하는 노력의 일환으로.

그러나 데이터 강화 도구를 사용하면 보다 유연한 마케팅 접근 방식이 가능해집니다. 이는 고객과 그들의 행동에 대한 보다 복잡한 이해를 기반으로 합니다. 이는 마케팅 담당자가 고객에게 더 많은 세부 정보를 제공하여 자세한 구매자 프로필을 만드는 데 도움이 됩니다.

부동산 데이터 통찰력

데이터 강화는 보험 부문 위험에 영향을 미치는 다양한 요소에 대한 귀중한 지식을 제공합니다. 과거에는 보험회사가 피보험 재산의 위치를 ​​대략적으로 알고 있었습니다. 그들은 기본적인 지리 지식을 사용하여 다양한 위험에 대한 위험 수준을 평가했습니다.

그러나 보험사는 특정 손실에 대한 재산 위험에 대한 보다 자세한 그림을 제공할 수 있습니다.

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데이터 강화를 위한 모범 사례는 무엇입니까?

데이터 강화는 가끔 일회성 절차로 수행됩니다. 특히 시스템에 지속적으로 새로운 기능을 추가하는 분석 환경에서는 이 작업을 자주 수행해야 합니다.

최상의 강화 방법을 사용하는 것이 데이터 품질을 유지하는 유일한 옵션입니다. 동시에 비즈니스 데이터의 품질도 지원합니다. 데이터 강화의 모범 사례는 다음과 같습니다.

확장성

시간이 지남에 따라 비즈니스 데이터가 확장되므로 설계하는 모든 절차는 확장 가능해야 합니다. 또한 변환 업무에 새로운 프로세스를 추가하게 되며 시간이 지남에 따라 데이터가 계속 발전하게 됩니다. 따라서 데이터 강화 프로세스를 위해 타이밍, 효율성 및 리소스를 확장할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 귀하가 상호 사업의 일부인 경우. 곧 처리 용량 한도를 결정하고 요금을 지불하게 됩니다. 이러한 문제를 방지하려면 요구 사항에 맞게 확장할 수 있는 인프라를 사용할 수 있으므로 프로세스를 자동화하는 것이 좋습니다.

안정성 및 복제

각 데이터 보강 작업은 반복 가능해야 하며 동일한 결과를 생성해야 합니다. 데이터 강화에서 설계하는 모든 프로세스는 규칙 중심이어야 합니다. 결과가 일정하게 유지될 것이라는 확신을 가지고 다시 반복할 수 있기를 원하는 경우.

논란의 여지가 없는 평가 기준

모든 데이터 보강 작업에 대해 정의된 평가 표준이 있어야 합니다. 초기 성공과 첫 번째 작업의 성공을 비교할 때 절차가 만족스러웠는지, 예상대로 실행되었는지 판단할 수 있어야 합니다. 출력이 기대했던 것과 같음을 알 수 있습니다.

완전성

비즈니스 데이터 강화 활동을 완료해야 합니다. 결과의 품질이 시스템에 입력된 데이터와 동일한지 확인하십시오. 또한 알 수 없는 결과 시나리오를 포함하여 모든 변수에 대해 가능한 결과를 고려해야 합니다. 자세하게 시스템에 새로운 값을 입력하면 자신감을 가질 수 있습니다. 이렇게 하면 농축 프로세스 결과가 항상 신뢰할 수 있게 됩니다.

일반화

데이터 강화 활동은 많은 데이터 세트에 적용 가능해야 합니다. 적용하는 절차가 많은 데이터세트에 적용될 수 있는지 확인하세요. 따라서 다양한 작업에 동일한 논리를 사용할 수 있습니다. 동일한 방법을 사용하여 데이터 필드에서 항목을 제거할 수도 있습니다. 이 전략은 모든 비즈니스 도메인에 걸쳐 모든 비즈니스 요구 사항과 데이터를 연결합니다.

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기업을 위한 데이터 강화

데이터 강화는 귀하의 비즈니스에 다양한 이점을 제공합니다. 하지만 이는 빅데이터 활용이 필요한 어려운 작업입니다. 현재 데이터를 향상하는 방법에 대한 도움이 필요할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

비즈니스에 접근 가능한 데이터 강화 목표 설정

기업은 데이터 강화 프로세스를 구현하여 강력한 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 데이터 강화를 통해 비즈니스 수익을 높이는 것도 가능합니다. 그러나 기업 자원을 통해 달성할 수 있는 현실적인 데이터 강화 목표를 설정하십시오.

최신 강화 프로세스에 대한 최신 정보를 받아보세요

비즈니스의 데이터 강화는 몇 번으로 끝나는 문제가 아닙니다. 그러나 데이터 강화 산업의 변화하는 추세에 대한 최신 정보를 계속 업데이트해야 합니다. 주의를 기울이고 모든 최신 전략을 사용하여 비즈니스 데이터를 풍부하게 만드세요. 이는 귀하의 비즈니스가 경쟁사보다 앞서 나가는 데 도움이 되기 때문입니다.

올바른 도구 및 전략 사용

귀하의 기업이 더 나은 수익과 긍정적인 결과를 달성하는 것을 목표로 한다고 가정해 보겠습니다. 비즈니스의 데이터 강화를 위한 모범 사례나 도구를 사용하십시오. 다양한 데이터 강화 도구를 사용할 수 있지만 선택하기 전에 조사를 수행하십시오. 데이터 강화 서비스를 제공하는 제XNUMX자 서비스 제공 회사에 의존할 수도 있습니다.

데이터 강화 자동화

데이터 과학에 대한 정식 교육이 필요하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 엄청난 양의 데이터를 분석하는 동안 실수를 방지하기 위해. 데이터 강화 프로세스는 이를 이해하는 것과 다르기 때문에, 데이터 강화 자동화 생산성과 데이터 무결성을 높이는 동시에 판매 결과도 향상시킵니다.

이것이 바로 머신러닝의 잠재력을 이해하는 것이 필수적인 부분입니다. 이 기술은 데이터의 연못과 이를 이해하는 지식인 사이의 다리 역할을 하며 기적을 일으킵니다. 자동화된 데이터 강화는 사용자를 대신하여 검색하므로 시간과 리소스를 절약합니다. 자동화된 데이터 보강이 제공하는 기타 이점은 다음과 같습니다.

• 축소된 데이터 관리
• 풍부한 데이터를 제공하기 위해 반복되는 자동화 작업을 생성합니다.
• 맞춤형 메시징을 사용하여 고객의 요구를 예측하고 고객과 관계를 구축하세요.
• 회사에 귀중한 데이터 소스를 활성화하십시오.

최종 단어

데이터 강화는 때때로 무시되지만 적합한 데이터 세트를 생성하는 데 중요합니다. 이는 개발자가 분석을 위해 데이터 세트 기준을 고려해야 할 때 발생합니다. 앱에서 캡처할 데이터를 결정할 때가 되면 분석 데이터의 필요성은 시간이 지남에 따라 변할 것입니다.

따라서 잘 개발된 데이터 변환 도구가 시대의 요구입니다. 이를 통해 팀 구성원은 고유한 요구 사항에 맞게 비즈니스 데이터를 변경하고 강화할 수 있습니다. 이를 통해 분석 팀은 정확한 통찰력을 제공하고 광범위한 분석 채택을 촉진하며 비즈니스에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.

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