Gjør rådata til handlingsvennlig innsikt med Data Enrichment

---

Hva er ulike brukstilfeller av databerikelse?

Bedriftsbrukere er enige om at primærdata utgjør en av deres viktigste eiendeler. Men ikke når tredjeparts databerikelse ikke brukes. Bedriftsledere kan få spennende innsikt fra dataene i sine ERP-systemer.

Den mest bemerkelsesverdige prestasjonen oppstår når du kombinerer informasjon fra flere kilder. Det gir et mer detaljert bilde av et selskaps målmarked og konkurrenter. Ved å legge til kontekst utvider berikelse mulighetene for å produsere økonomisk verdi.

Her er noen eksempler på hvordan databerikelse hjelper bedrifter med å produsere praktisk verdi.

Stedsbasert innsikt

Dataanriking gir telekommunikasjonsorganisasjoner bedre innsikt i deres potensielle og gamle kunder. For å hjelpe dem å målrette kunder for å øke salget. Mens de også engasjerer potensielle kunder med målmarkedsføringen. Identifiser også viktige demografiske parametere som alder, livsstil og inntektsområde.

Hendelser i en kundes liv tyder på at de vil vise interesse for en ny tjeneste. Det kan også indikere at det er mer sannsynlig at de avslutter sine nåværende tjenester. Databerikelse skaper en forståelse som transportører kan bruke. Å gjøre de beste investeringene i å beholde eksisterende kunder og tiltrekke seg nye.

Bedre kundesegmentering

Kundesegmenteringstrinnene følger etter leadscoring. Denne delen deler potensielle kunder inn i segmenter basert på hvor sannsynlig det er at de vil kjøpe. Et databerikelsesverktøy gir bedrifter viktig informasjon om potensielle kunder. Og sikre at informasjonen er gyldig ved å fylle på dataene.

Hyper-tilpasning

Relevansen av diskusjoner er kjernen i moderne markedsføring. Fordi massemarkedsføringsmetoder ikke lenger er effektive. Databerikelse gir muligheten til å bygge meningsfulle dialoger. Og forbedre kundeopplevelsen med rik informasjon om kunder og potensielle kunder.

Kommunikasjonen din må gå utover å forstå segmenteringen og demografiske data. Databerikelse er veien å gå fordi du må være relevant for deres interesser.

Berik kundeinformasjon

Markedsføring var en av de første sektorene for å omfavne potensialet til databerikelse. Markedsførere samler inn og analyserer data ved hjelp av ulike markedsføringsteknikker. Som en del av deres søken etter en dypere forståelse av kundeatferd og motiver.

Men bruk av databerikelsesverktøy gir en mer fleksibel markedsføringstilnærming. Det vil være basert på en mer kompleks forståelse av klienter og deres atferd. Det hjelper markedsførere med å lage detaljerte kjøperprofiler ved å gi flere detaljer til kundene.

Eiendomsdatainnsikt

Databerikelse gir verdifull kunnskap om ulike faktorer som påvirker risikoen i forsikringssektoren. Tidligere hadde forsikringsselskapene en grov ide om plasseringen av den forsikrede eiendommen. De vurderte risikonivået for ulike risikoer ved hjelp av grunnleggende geografisk kunnskap.

Likevel kan forsikringsselskapene gi et mer detaljert bilde av eiendomsrisikoen for spesifikke tap.

---

Hva er de beste praksisene for databerikelse?

Dataanriking er bare noen ganger en engangsprosedyre; du må gjøre det ofte, spesielt i et analytisk miljø hvor du hele tiden legger til nytt til systemet ditt.

Å bruke den beste anrikningspraksisen er det eneste alternativet for å opprettholde kvaliteten på dataene dine. Mens det også vil støtte kvaliteten på bedriftsdataene dine. Beste praksis for databerikelse inkluderer:

skalerbarhet

Enhver prosedyre du designer bør være skalerbar ettersom forretningsdataene dine vil utvide seg med tiden. Mens du også vil legge til nye prosesser til konverteringsoppgavene dine, og dataene dine vil fortsette å utvikle seg over tid. Derfor må timingen, effektiviteten og ressursene være skalerbare for dataanrikingsprosesser.

For eksempel hvis du er en del av en felles virksomhet. Du vil snart bestemme en grense for behandlingskapasitet og betale gebyrer. For å unngå slike problemer er automatisering av prosessen en god idé, da den kan bruke infrastruktur som kan skaleres for å møte dine krav.

Stabilitet og replikering

Hver dataanrikingsoperasjon må kunne repeteres og gi de samme resultatene. Enhver prosess du designer i databerikelse må være regelstyrt. Hvis du ønsker å kunne gjenta det om igjen med tillit til at resultatene forblir konstante.

Udiskutable evalueringskriterier

Det må være en definert evalueringsstandard for hver dataanrikingsoperasjon. Du må kunne vurdere om prosedyren har vært tilfredsstillende og har gått som forventet når du sammenligner innledende suksesser med de fra de aller første oppgavene. Du kan se at utgangene er det du forventer av dem.

fullstendighet

Du bør fullføre aktivitetene for berikelse av forretningsdata. Sørg for at resultatene har samme kvaliteter som dataene som gikk inn i systemet. Du bør også vurdere mulige utfall for hver variabel, inkludert ukjente resultatscenarier. Når du er detaljert, legger du inn nye verdier i systemet, slik at du kan være trygg. Dette vil sikre at resultatene av anrikningsprosessen alltid vil være pålitelige.

Generalisering

Aktiviteten til dataanriking bør kunne tilpasses mange datasett. Sørg for at prosedyrene du bruker kan brukes på mange datasett. Så du kan bruke den samme logikken til ulike oppgaver. Du kan også bruke samme metode for å fjerne enhver oppføring fra datafeltet. Denne strategien kobler sammen alle dine forretningsbehov og data gjennom alle forretningsdomener.

---

Vil du automatisere repeterende dataoppgaver? Spar tid, krefter og penger samtidig som du øker effektiviteten med nanonnett.

---

Databerikelse for bedrifter

Dataanriking vil gi virksomheten din ulike fordeler. Men det er en utfordrende oppgave som krever Big Data-bruk. Her er noen nyttige tips når du trenger hjelp med hvordan du kan forbedre dine nåværende data.

Sett tilnærmelige dataanrikingsmål for virksomheten din

Bedrifter kan oppnå mektige resultater ved å implementere databerikelsesprosesser. Og det er mulig å øke virksomhetens inntekter med databerikelse. Men sett realistiske dataanrikingsmål du kan oppnå med bedriftsressursene dine.

Hold deg oppdatert med de siste berikelsesprosessene

Dataanriking av virksomheten din er ikke et spørsmål om noen få ganger. Men du må holde deg oppdatert med de skiftende trendene i den databerikende industrien. Vær oppmerksom og bruk alle de nyeste strategiene for å berike bedriftsdataene dine, fordi dette vil hjelpe bedriften din til å ligge foran konkurrentene dine.

Bruk de riktige verktøyene og strategiene

Anta at bedriften din har som mål å oppnå bedre inntekter og positive resultater. Sørg for at du bruker de beste fremgangsmåtene eller verktøyene for databerikelse av virksomheten din. Mange databerikelsesverktøy er tilgjengelige, men gjør undersøkelsene dine før du nøyer deg med ett. Du kan også stole på tredjeparts tjenesteleverandører som tilbyr databerikelsestjenester.

Automatisering av databerikelse

Det er viktig å huske at du trenger formell opplæring i datavitenskap. For å unngå å gjøre feil mens du analyserer enorme mengder data. Siden databerikelsesprosessen er forskjellig fra å forstå den, automatisering av databerikelse øker produktiviteten og dataintegriteten samtidig som det forbedrer salgsresultatene.

Det er her det er viktig å forstå potensialet til maskinlæring. Teknologien gjør mirakler som en bro mellom dammen av data og de intellektuelle menneskene som vil gjøre noe fornuft av det. Automatisert databerikelse sparer tid og ressurser når den henter på dine vegne. Her er følgende andre fordeler som automatisk databerikelse tilbyr:

• Nedskalert databehandling
• Lag gjentatte automatiserte operasjoner for å gi beriket data.
• Bruk tilpassede meldinger for å forutse kundenes ønsker og etablere en forbindelse med dem.
• Aktiver datakildene som er verdifulle for bedriften.

Avsluttende ord

Dataanriking blir noen ganger neglisjert, men det er avgjørende for å lage passende datasett. Dette skjer når utviklere må vurdere datasettkriteriene for analyser. Når det er på tide å bestemme hvilke data som skal fanges opp i apper, vil behovet for analysedata endre seg over tid.

Derfor er velutviklede datatransformasjonsverktøy tidens behov. De gjør det mulig for teammedlemmer å endre og berike forretningsdata til deres unike behov. Dette gir analyseteamene mulighet til å gi nøyaktig innsikt, fremme bredere analyseadopsjon og være mer lydhør overfor virksomheten.

---

Finne ut hvordan Nanonets brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

---