Zet onbewerkte gegevens om in bruikbare inzichten met gegevensverrijking

---

Wat zijn verschillende use-cases van gegevensverrijking?

Zakelijke gebruikers zijn het erover eens dat primaire gegevens een van hun belangrijkste activa vormen. Maar niet als er geen gebruik wordt gemaakt van gegevensverrijking door derden. Bedrijfsleiders kunnen opwindende inzichten halen uit de gegevens in hun ERP-systemen.

De meest opvallende prestatie doet zich voor wanneer u informatie uit verschillende bronnen combineert. Dat geeft een gedetailleerder beeld van de doelmarkt en concurrenten van een bedrijf. Door context toe te voegen vergroot verrijking de mogelijkheden om economische waarde te produceren.

Hier zijn een paar use cases van hoe gegevensverrijking bedrijven helpt bij het produceren van praktische waarde.

Locatiegebaseerd inzicht

Dataverrijking biedt telecommunicatieorganisaties beter inzicht in hun potentiële en oude klanten. Om hen te helpen zich op klanten te richten om hun omzet te verhogen. Terwijl ze ook prospects betrekken bij de doelmarketing. Identificeer ook belangrijke demografische parameters zoals leeftijd, levensstijl en inkomensbereik.

Gebeurtenissen in het leven van een klant suggereren dat ze interesse zullen tonen in een nieuwe dienst. Het kan er ook op wijzen dat ze eerder geneigd zijn hun huidige diensten te beëindigen. Dataverrijking schept inzicht waar vervoerders gebruik van kunnen maken. De beste investeringen doen om bestaande klanten te behouden en nieuwe aan te trekken.

Betere klantsegmentatie

Na het scoren van leads volgen de klantsegmentatiestappen. Deze sectie verdeelt prospects in segmenten op basis van hoe waarschijnlijk het is dat ze een aankoop doen. Een tool voor gegevensverrijking biedt bedrijven essentiële informatie over hun leads. En ervoor zorgen dat de informatie geldig is door de gegevens aan te vullen.

Hyper-personalisatie

De relevantie van discussies is de kern van moderne marketing. Omdat massamarketingmethoden niet langer effectief zijn. Dataverrijking biedt de mogelijkheid om zinvolle dialogen op te bouwen. En verbeter ook de klantervaring met rijke informatie over klanten en prospects.

Uw communicatie moet verder gaan dan het begrijpen van hun segmentatie en demografische gegevens. Dataverrijking is de juiste keuze, omdat je relevant moet zijn voor hun interesses.

Verrijk klantinformatie

Marketing was een van de eerste sectoren die het potentieel van dataverrijking omarmde. Marketeers verzamelen en analyseren gegevens met behulp van verschillende marketingtechnieken. Als onderdeel van hun zoektocht naar een dieper begrip van klantgedrag en -motieven.

Maar het gebruik van tools voor gegevensverrijking zorgt voor een flexibelere marketingbenadering. Dat zal gebaseerd zijn op een complexer begrip van klanten en hun gedrag. Het helpt marketeers om gedetailleerde kopersprofielen te maken door klanten meer details te geven.

Inzichten in eigendomsgegevens

Dataverrijking biedt waardevolle kennis over verschillende factoren die van invloed zijn op het risico van de verzekeringssector. In het verleden hadden verzekeraars een globaal beeld van de locatie van het verzekerde goed. Ze beoordeelden het risiconiveau voor verschillende risico's met behulp van geografische basiskennis.

Toch kunnen verzekeraars een gedetailleerder beeld geven van het vastgoedrisico van specifieke verliezen.

---

Wat zijn de best practices voor gegevensverrijking?

Gegevensverrijking is slechts soms een eenmalige procedure; je zult het vaak moeten doen, vooral in een analytische omgeving waar je constant nieuwe aan je systeem toevoegt.

Het gebruik van de beste verrijkingspraktijken is de enige optie om de kwaliteit van uw gegevens te behouden. Terwijl het ook de kwaliteit van uw bedrijfsdata ondersteunt. De best practices van dataverrijking zijn:

Schaalbaarheid

Elke procedure die u ontwerpt, moet schaalbaar zijn, aangezien uw bedrijfsgegevens in de loop van de tijd zullen toenemen. Terwijl je ook nieuwe processen toevoegt aan je conversietaken en je data zich in de loop van de tijd blijven ontwikkelen. Daarom moeten de timing, efficiëntie en middelen schaalbaar zijn voor dataverrijkingsprocessen.

Bijvoorbeeld als u deel uitmaakt van een wederzijds bedrijf. U bepaalt straks een verwerkingscapaciteitslimiet en betaalt kosten. Om dergelijke problemen te voorkomen, is het automatiseren van het proces een goed idee, omdat het een infrastructuur kan gebruiken die kan worden geschaald om aan uw eisen te voldoen.

Stabiliteit & Replicatie

Elke bewerking voor gegevensverrijking moet herhaalbaar zijn en dezelfde resultaten opleveren. Elk proces dat u ontwerpt voor gegevensverrijking, moet door regels worden gestuurd. Als u het opnieuw wilt kunnen herhalen met het vertrouwen dat de resultaten constant zullen blijven.

Onbetwistbare evaluatiecriteria

Er moet een gedefinieerde evaluatiestandaard zijn voor elke dataverrijkingsoperatie. Je moet kunnen beoordelen of de procedure naar wens is verlopen en is verlopen als je de eerste successen vergelijkt met die van de allereerste taken. U kunt zien dat de resultaten zijn wat u ervan zou verwachten.

Volledigheid

U moet uw activiteiten voor het verrijken van zakelijke gegevens voltooien. Zorg ervoor dat de resultaten dezelfde eigenschappen hebben als de gegevens die in het systeem zijn ingevoerd. U moet ook rekening houden met mogelijke uitkomsten voor elke variabele, inclusief onbekende resultaatscenario's. Omdat u gedetailleerd bent, voert u nieuwe waarden in het systeem in, zodat u zelfverzekerd kunt zijn. Dit zorgt ervoor dat de resultaten van het verrijkingsproces altijd betrouwbaar zijn.

Generalisatie

De activiteit van gegevensverrijking moet kunnen worden aangepast aan veel gegevenssets. Zorg ervoor dat de procedures die u toepast op veel datasets kunnen worden toegepast. U kunt dus dezelfde logica gebruiken voor verschillende taken. U kunt dezelfde methode ook gebruiken om invoer uit het gegevensveld te verwijderen. Deze strategie verbindt al uw zakelijke behoeften en gegevens in alle bedrijfsdomeinen.

---

Wilt u repetitieve gegevenstaken automatiseren? Bespaar tijd, moeite en geld terwijl u de efficiëntie verbetert met Nanonets.

---

Gegevensverrijking voor ondernemingen

Dataverrijking levert uw bedrijf verschillende voordelen op. Maar het is een uitdagende taak die het gebruik van Big Data vereist. Hier volgen enkele handige tips wanneer u hulp nodig heeft bij het verbeteren van uw huidige gegevens.

Stel laagdrempelige doelen voor gegevensverrijking in voor uw bedrijf

Bedrijven kunnen geweldige resultaten behalen door dataverrijkingsprocessen te implementeren. En het is mogelijk om uw bedrijfsinkomsten te verhogen met gegevensverrijking. Maar stel realistische doelen voor gegevensverrijking die u kunt bereiken met uw ondernemingsmiddelen.

Blijf op de hoogte van de nieuwste verrijkingsprocessen

Dataverrijking van uw bedrijf is geen kwestie van een paar keer. Maar u moet op de hoogte blijven van de veranderende trends in de gegevensverrijkende industrie. Let op en gebruik de nieuwste strategieën om uw bedrijfsgegevens te verrijken, want dit zal uw bedrijf helpen om uw concurrenten voor te blijven.

De juiste tools en strategieën gebruiken

Stel dat uw onderneming streeft naar betere inkomsten en positieve resultaten. Zorg ervoor dat je de best practices of tools gebruikt voor dataverrijking van je bedrijf. Er zijn veel tools voor gegevensverrijking beschikbaar, maar doe je onderzoek voordat je er genoegen mee neemt. U kunt ook een beroep doen op externe dienstverlenende bedrijven die diensten voor gegevensverrijking aanbieden.

Automatisering van gegevensverrijking

Het is belangrijk om te onthouden dat je een formele training in datawetenschap nodig hebt. Om fouten te voorkomen bij het analyseren van enorme hoeveelheden data. Aangezien het gegevensverrijkingsproces verschilt van het begrijpen ervan, automatisering van gegevensverrijking verhoogt de productiviteit en gegevensintegriteit en verbetert tegelijkertijd de verkoopresultaten.

Dit is waar het essentieel is om het potentieel van machine learning te begrijpen. De technologie werkt wonderen als een brug tussen de vijver van gegevens en de intellectuele mensen die er enig idee van zullen krijgen. Geautomatiseerde gegevensverrijking bespaart tijd en middelen omdat het namens u ophaalt. Dit zijn de volgende andere voordelen die geautomatiseerde gegevensverrijking biedt:

• Verkleind gegevensbeheer
• Maak herhaalde geautomatiseerde bewerkingen om verrijkte gegevens te leveren.
• Gebruik aangepaste berichten om te anticiperen op de wensen van klanten en een band met hen tot stand te brengen.
• Activeer de databronnen die waardevol zijn voor het bedrijf.

Laatste woorden

Dataverrijking wordt soms verwaarloosd, maar is van cruciaal belang voor het creëren van geschikte datasets. Dit gebeurt wanneer ontwikkelaars rekening moeten houden met de datasetcriteria voor analyse. Wanneer het tijd is om te beslissen welke gegevens in apps moeten worden vastgelegd, zal de behoefte aan analytische gegevens in de loop van de tijd veranderen.

Goed ontwikkelde tools voor gegevenstransformatie zijn dus de noodzaak van deze tijd. Ze stellen teamleden in staat om bedrijfsgegevens te wijzigen en te verrijken naar hun unieke behoeften. Dit stelt de analyseteams in staat om nauwkeurige inzichten te bieden, bredere acceptatie van analyses te bevorderen en beter te reageren op het bedrijf.

---

Ontdek hoe de use-cases van Nanonets van toepassing kunnen zijn op uw product.

---