Przekształć surowe dane w praktyczne spostrzeżenia dzięki funkcji wzbogacania danych

---

Jakie są różne przypadki użycia wzbogacania danych?

Użytkownicy biznesowi zgadzają się, że podstawowe dane stanowią jeden z ich najważniejszych zasobów. Ale nie wtedy, gdy nie jest używane wzbogacanie danych przez osoby trzecie. Liderzy biznesowi mogą uzyskiwać ekscytujące spostrzeżenia z danych w swoich systemach ERP.

Najbardziej znaczące osiągnięcie ma miejsce, gdy łączysz informacje z kilku źródeł. Daje to bardziej szczegółowy obraz rynku docelowego firmy i jej konkurentów. Poprzez dodanie kontekstu wzbogacenie poszerza możliwości tworzenia wartości ekonomicznej.

Oto kilka przykładów użycia wzbogacania danych, które pomaga firmom w tworzeniu praktycznej wartości.

Wgląd w oparciu o lokalizację

Wzbogacanie danych zapewnia organizacjom telekomunikacyjnym lepszy wgląd w ich potencjalnych i starych klientów. Aby pomóc im dotrzeć do klientów w celu zwiększenia sprzedaży. Chociaż angażują również potencjalnych klientów w marketing docelowy. Zidentyfikuj również ważne parametry demograficzne, takie jak wiek, styl życia i zakres dochodów.

Wydarzenia w życiu klienta sugerują, że wykaże on zainteresowanie nową usługą. Może to również wskazywać, że są bardziej skłonni zakończyć swoje obecne usługi. Wzbogacanie danych tworzy zrozumienie, z którego mogą korzystać przewoźnicy. Aby dokonać jak najlepszych inwestycji w utrzymanie obecnych klientów i pozyskanie nowych.

Lepsza segmentacja klientów

Etapy segmentacji klientów następują po ocenie leadów. Ta sekcja dzieli potencjalnych klientów na segmenty na podstawie prawdopodobieństwa dokonania zakupu. Narzędzie do wzbogacania danych dostarcza firmom ważnych informacji o ich potencjalnych klientach. I zapewnienie, że informacje są aktualne poprzez uzupełnienie danych.

Hiperpersonalizacja

Trafność dyskusji jest podstawą współczesnego marketingu. Ponieważ metody marketingu masowego nie są już skuteczne. Wzbogacanie danych zapewnia możliwość budowania znaczących dialogów. A także popraw obsługę klienta dzięki bogatym informacjom o klientach i potencjalnych klientach.

Twoja komunikacja musi wykraczać poza zrozumienie ich segmentacji i danych demograficznych. Wzbogacanie danych jest dobrym rozwiązaniem, ponieważ musisz odpowiadać ich zainteresowaniom.

Wzbogać informacje o klientach

Marketing był jednym z pierwszych sektorów, które wykorzystały potencjał wzbogacania danych. Marketerzy zbierają i analizują dane za pomocą różnych technik marketingowych. W ramach poszukiwania głębszego zrozumienia zachowań i motywów klientów.

Ale korzystanie z narzędzi do wzbogacania danych pozwala na bardziej elastyczne podejście marketingowe. Będzie to oparte na bardziej złożonym zrozumieniu klientów i ich zachowań. Pomaga marketerom tworzyć szczegółowe profile kupujących, przekazując klientom więcej szczegółów.

Wgląd w dane dotyczące nieruchomości

Wzbogacanie danych oferuje cenną wiedzę na temat różnych czynników wpływających na ryzyko sektora ubezpieczeniowego. W przeszłości ubezpieczyciele mieli ogólne pojęcie o lokalizacji ubezpieczonego mienia. Ocenili poziom ryzyka dla różnych zagrożeń, korzystając z podstawowej wiedzy geograficznej.

Jednak ubezpieczyciele mogą przedstawić bardziej szczegółowy obraz ryzyka majątkowego określonych strat.

---

Jakie są najlepsze praktyki wzbogacania danych?

Wzbogacanie danych jest procedurą jednorazową tylko czasami; będziesz musiał to robić często, zwłaszcza w środowisku analitycznym, w którym ciągle dodajesz nowe do swojego systemu.

Stosowanie najlepszych praktyk wzbogacania jest jedyną opcją utrzymania jakości danych. Chociaż będzie również wspierać jakość danych biznesowych. Najlepsze praktyki wzbogacania danych obejmują:

Skalowalność

Każda zaprojektowana przez Ciebie procedura powinna być skalowalna, ponieważ Twoje dane biznesowe będą się rozszerzać z czasem. Chociaż dodasz również nowe procesy do swoich obowiązków związanych z konwersją, a Twoje dane będą się rozwijać w miarę upływu czasu. Dlatego czas, wydajność i zasoby muszą być skalowalne dla procesów wzbogacania danych.

Na przykład, jeśli jesteś częścią jakiegoś wspólnego biznesu. Wkrótce ustalisz limit mocy obliczeniowej i poniesiesz opłaty. Aby uniknąć takich problemów, dobrym pomysłem jest zautomatyzowanie procesu, ponieważ może on wykorzystywać infrastrukturę, którą można skalować, aby spełnić Twoje wymagania.

Stabilność i replikacja

Każda operacja wzbogacania danych musi być powtarzalna i dawać takie same wyniki. Każdy projektowany proces wzbogacania danych musi być oparty na regułach. Jeśli chcesz móc powtórzyć to jeszcze raz z pewnością, że wyniki pozostaną niezmienne.

Niepodważalne kryteria oceny

Musi istnieć zdefiniowany standard oceny dla każdej operacji wzbogacania danych. Musisz być w stanie ocenić, czy procedura była zadowalająca i przebiegła zgodnie z oczekiwaniami, porównując początkowe sukcesy z tymi z pierwszych zadań. Widać, że wyniki są takie, jakich można się po nich spodziewać.

Kompletność

Powinieneś zakończyć działania związane ze wzbogacaniem danych biznesowych. Upewnij się, że wyniki mają taką samą jakość jak dane, które trafiły do ​​systemu. Należy również rozważyć możliwe wyniki dla każdej zmiennej, w tym scenariusze nieznanych wyników. Będąc szczegółowym, wprowadzasz nowe wartości do systemu, co pozwoli Ci być pewnym siebie. Dzięki temu wyniki procesu wzbogacania będą zawsze wiarygodne.

Uogólnienie

Czynność wzbogacania danych powinna być dostosowana do wielu zbiorów danych. Upewnij się, że stosowane procedury można zastosować do wielu zestawów danych. Możesz więc używać tej samej logiki do różnych zadań. Możesz także użyć tej samej metody, aby usunąć dowolny wpis z pola danych. Ta strategia łączy wszystkie Twoje potrzeby biznesowe i dane we wszystkich domenach biznesowych.

---

Chcesz zautomatyzować powtarzalne zadania związane z danymi? Oszczędzaj czas, wysiłek i pieniądze, jednocześnie zwiększając wydajność dzięki nanonetom.

---

Wzbogacanie danych dla przedsiębiorstw

Wzbogacanie danych zapewni Twojej firmie różne korzyści. Jest to jednak trudne zadanie wymagające użycia Big Data. Oto kilka przydatnych wskazówek, gdy potrzebujesz pomocy w ulepszaniu bieżących danych.

Ustaw osiągalne cele wzbogacania danych dla swojej firmy

Firmy mogą osiągać ogromne wyniki, wdrażając procesy wzbogacania danych. Zwiększenie przychodów firmy jest możliwe dzięki wzbogacaniu danych. Ale ustal realistyczne cele wzbogacania danych, które możesz osiągnąć dzięki zasobom przedsiębiorstwa.

Bądź na bieżąco z najnowszymi procesami wzbogacania

Wzbogacanie danych Twojej firmy nie jest kwestią kilkukrotnego wzbogacenia. Ale musisz być na bieżąco ze zmieniającymi się trendami w branży wzbogacania danych. Zwracaj uwagę i stosuj wszystkie najnowsze strategie, aby wzbogacić swoje dane biznesowe, ponieważ pomoże to Twojej firmie wyprzedzić konkurencję.

Korzystanie z właściwych narzędzi i strategii

Załóżmy, że celem Twojej firmy jest osiągnięcie lepszych przychodów i pozytywnych wyników. Upewnij się, że korzystasz z najlepszych praktyk lub narzędzi do wzbogacania danych Twojej firmy. Dostępnych jest wiele narzędzi do wzbogacania danych, ale zanim zdecydujesz się na jedno, przeprowadź badania. Możesz także polegać na zewnętrznych firmach świadczących usługi, które oferują usługi wzbogacania danych.

Automatyzacja wzbogacania danych

Należy pamiętać, że potrzebne jest formalne szkolenie w zakresie nauki o danych. Aby uniknąć błędów podczas analizy ogromnych ilości danych. Ponieważ proces wzbogacania danych różni się od jego rozumienia, automatyzacja wzbogacania danych zwiększa produktywność i integralność danych, jednocześnie poprawiając wyniki sprzedaży.

W tym miejscu niezbędne jest zrozumienie potencjału uczenia maszynowego. Technologia czyni cuda jako pomost między stawem danych a intelektualistami, którzy nadałyby temu sens. Automatyczne wzbogacanie danych oszczędza czas i zasoby podczas pobierania w Twoim imieniu. Oto inne korzyści, jakie oferuje automatyczne wzbogacanie danych:

• Zmniejszone zarządzanie danymi
• Twórz powtarzające się zautomatyzowane operacje, aby dostarczać wzbogacone dane.
• Korzystaj z niestandardowych komunikatów, aby przewidywać potrzeby klientów i nawiązywać z nimi kontakt.
• Aktywuj źródła danych, które są cenne dla firmy.

Ostatnie słowa

Wzbogacanie danych jest czasami zaniedbywane, ale ma kluczowe znaczenie dla tworzenia odpowiednich zestawów danych. Dzieje się tak, gdy programiści muszą wziąć pod uwagę kryteria zestawu danych dla celów analitycznych. Kiedy nadejdzie czas, aby zdecydować, jakie dane przechwytywać w aplikacjach, zapotrzebowanie na dane analityczne będzie się zmieniać z czasem.

Dlatego dobrze rozwinięte narzędzia do transformacji danych są potrzebą czasu. Umożliwiają członkom zespołu zmianę i wzbogacenie danych biznesowych zgodnie z ich unikalnymi potrzebami. Umożliwia to zespołom analitycznym dostarczanie dokładnych informacji, promowanie szerszego wdrażania analiz i lepsze reagowanie na potrzeby biznesowe.

---

Dowiedzieć się jak przypadki użycia Nanonets mogą odnosić się do Twojego produktu.

---