Spremenite neobdelane podatke v uporabne vpoglede z obogatitvijo podatkov

---

Kateri so različni primeri uporabe obogatitve podatkov?

Poslovni uporabniki se strinjajo, da so primarni podatki eno njihovih najpomembnejših sredstev. Vendar ne, če se ne uporablja obogatitev podatkov tretjih oseb. Vodje podjetij lahko dobijo vznemirljive vpoglede iz podatkov v svojih sistemih ERP.

Najbolj opazen dosežek se zgodi, ko združite informacije iz več virov. To zagotavlja podrobnejšo sliko ciljnega trga in konkurentov podjetja. Z dodajanjem konteksta obogatitev širi možnosti za ustvarjanje ekonomske vrednosti.

Tukaj je nekaj primerov uporabe, kako obogatitev podatkov pomaga podjetjem pri ustvarjanju praktične vrednosti.

Vpogled na podlagi lokacije

Obogatitev podatkov omogoča telekomunikacijskim organizacijam boljši vpogled v njihove potencialne in stare stranke. Da bi jim pomagali ciljati na stranke, da povečajo svojo prodajo. S ciljnim trženjem pa pritegnejo tudi potencialne stranke. Ugotovite tudi pomembne demografske parametre, kot so starost, življenjski slog in obseg dohodka.

Dogodki v življenju stranke kažejo, da bo pokazala zanimanje za novo storitev. Lahko tudi pomeni, da je večja verjetnost, da bodo končali svoje trenutne storitve. Obogatitev podatkov ustvarja razumevanje, ki ga lahko uporabljajo operaterji. Narediti najboljše naložbe v ohranjanje obstoječih strank in privabljanje novih.

Boljša segmentacija strank

Koraki segmentacije strank sledijo po točkovanju možnih strank. Ta razdelek razdeli potencialne stranke na segmente glede na to, kako verjetno je, da bodo kupili. Orodje za obogatitev podatkov podjetjem zagotavlja ključne informacije o njihovih potencialnih strankah. In zagotavljanje veljavnosti informacij z dopolnjevanjem podatkov.

Hiperpersonalizacija

Relevantnost razprav je jedro sodobnega marketinga. Ker metode množičnega trženja niso več učinkovite. Obogatitev podatkov omogoča ustvarjanje smiselnih dialogov. Prav tako izboljšajte uporabniško izkušnjo z bogatimi informacijami o strankah in potencialnih strankah.

Vaša komunikacija mora presegati razumevanje njihove segmentacije in demografskih podatkov. Obogatitev podatkov je prava pot, saj morate biti relevantni za njihove interese.

Obogatite informacije o strankah

Trženje je bilo eden od prvih sektorjev, ki je sprejel potencial obogatitve podatkov. Tržniki zbirajo in analizirajo podatke z različnimi marketinškimi tehnikami. Kot del njihovega iskanja globljega razumevanja vedenja in motivov strank.

Toda uporaba orodij za obogatitev podatkov omogoča bolj prilagodljiv tržni pristop. To bo temeljilo na bolj kompleksnem razumevanju strank in njihovega vedenja. Tržnikom pomaga ustvariti podrobne profile kupcev, tako da strankam ponudi več podrobnosti.

Vpogled v podatke o nepremičninah

Obogatitev podatkov ponuja dragoceno znanje o različnih dejavnikih, ki vplivajo na tveganje zavarovalniškega sektorja. V preteklosti so zavarovalnice imele približno predstavo o lokaciji zavarovanega premoženja. Z osnovnim geografskim znanjem so ocenili stopnjo tveganja za različna tveganja.

Vendar lahko zavarovalnice zagotovijo podrobnejšo sliko premoženjskega tveganja določenih izgub.

---

Katere so najboljše prakse za obogatitev podatkov?

Obogatitev podatkov je le včasih enkraten postopek; to boste morali početi pogosto, zlasti v analitičnem okolju, kjer svojemu sistemu nenehno dodajate nove.

Uporaba najboljših praks obogatitve je edina možnost za ohranjanje kakovosti vaših podatkov. Hkrati bo podpiral tudi kakovost vaših poslovnih podatkov. Najboljše prakse obogatitve podatkov vključujejo:

Prilagodljivost

Vsak postopek, ki ga oblikujete, mora biti razširljiv, saj se bodo vaši poslovni podatki sčasoma razširili. Medtem ko boste svojim dolžnostim pretvorbe dodali tudi nove procese, vaši podatki pa se bodo sčasoma še naprej razvijali. Zato morajo biti čas, učinkovitost in viri prilagodljivi za procese obogatitve podatkov.

Na primer, če ste del skupnega posla. Kmalu boste določili omejitev zmogljivosti obdelave in plačali stroške. Da bi se izognili takšnim težavam, je avtomatizacija procesa dobra ideja, saj lahko uporablja infrastrukturo, ki se lahko prilagodi vašim zahtevam.

Stabilnost in replikacija

Vsaka operacija obogatitve podatkov mora biti ponovljiva in dati enake rezultate. Vsak proces, ki ga oblikujete pri obogatitvi podatkov, mora temeljiti na pravilih. Če želite, ga lahko ponovite z prepričanjem, da bodo rezultati ostali nespremenjeni.

Nesporni kriteriji ocenjevanja

Za vsako operacijo obogatitve podatkov mora obstajati opredeljen standard vrednotenja. Morate biti sposobni oceniti, ali je bil postopek zadovoljiv in ali je potekal po pričakovanjih, ko primerjate začetne uspehe s tistimi iz prvih nalog. Vidite lahko, da so rezultati takšni, kot bi od njih pričakovali.

Popolnost

Dokončati bi morali svoje dejavnosti obogatitve poslovnih podatkov. Poskrbite, da bodo rezultati enake kakovosti kot podatki, ki so šli v sistem. Upoštevati morate tudi možne rezultate za vsako spremenljivko, vključno z neznanimi scenariji rezultatov. Ker ste podrobni, v sistem vnašate nove vrednosti, boste lahko samozavestni. To bo zagotovilo, da bodo rezultati procesa obogatitve vedno zanesljivi.

Posplošitev

Dejavnost obogatitve podatkov bi morala biti prilagodljiva številnim nizom podatkov. Prepričajte se, da je postopke, ki jih uporabljate, mogoče uporabiti za številne nize podatkov. Tako lahko uporabite isto logiko za različne naloge. Isto metodo lahko uporabite tudi za odstranitev katerega koli vnosa iz podatkovnega polja. Ta strategija povezuje vse vaše poslovne potrebe in podatke na vseh poslovnih področjih.

---

Želite avtomatizirati ponavljajoče se podatkovne naloge? Prihranite čas, trud in denar ter hkrati povečajte učinkovitost z Nanoneti.

---

Obogatitev podatkov za podjetja

Obogatitev podatkov bo vašemu podjetju prinesla različne prednosti. Vendar je to zahtevna naloga, ki zahteva uporabo velikih podatkov. Tukaj je nekaj koristnih nasvetov, ko potrebujete pomoč pri izboljšanju trenutnih podatkov.

Postavite dosegljive cilje obogatitve podatkov za vaše podjetje

Podjetja lahko dosežejo izjemne rezultate z uvedbo procesov obogatitve podatkov. Z obogatitvijo podatkov je možno povečati prihodke vašega podjetja. Toda postavite realne cilje obogatitve podatkov, ki jih lahko dosežete z viri vašega podjetja.

Bodite na tekočem z najnovejšimi procesi obogatitve

Podatkovna obogatitev vašega podjetja ni stvar nekajkrat. Vendar morate biti na tekočem s spreminjajočimi se trendi v industriji obogatitve podatkov. Bodite pozorni in uporabite vse najnovejše strategije za obogatitev vaših poslovnih podatkov, saj bo to vašemu podjetju pomagalo ostati pred tekmeci.

Uporaba pravih orodij in strategij

Recimo, da želi vaše podjetje doseči boljše prihodke in pozitivne rezultate. Prepričajte se, da uporabljate najboljše prakse ali orodja za obogatitev podatkov vašega podjetja. Na voljo je veliko orodij za obogatitev podatkov, vendar dobro raziščite, preden se zadovoljite z enim. Zanesete se lahko tudi na podjetja tretjih oseb, ki ponujajo storitve obogatitve podatkov.

Avtomatizacija obogatitve podatkov

Pomembno si je zapomniti, da potrebujete formalno usposabljanje na področju znanosti o podatkih. Da bi se izognili napakam pri analizi ogromnih količin podatkov. Ker se proces obogatitve podatkov razlikuje od njihovega razumevanja, avtomatizacija obogatitve podatkov poveča produktivnost in celovitost podatkov, hkrati pa izboljša prodajne rezultate.

Tukaj je bistveno razumeti potencial strojnega učenja. Tehnologija dela čudeže kot most med bazo podatkov in intelektualci, ki jim bodo dali nekaj smisla. Avtomatizirana obogatitev podatkov prihrani čas in vire, saj jih pridobi v vašem imenu. Tu so še naslednje prednosti, ki jih ponuja avtomatizirana obogatitev podatkov:

• Pomanjšano upravljanje podatkov
• Ustvarite ponavljajoče se avtomatizirane operacije za zagotavljanje obogatenih podatkov.
• Uporabite sporočila po meri, da predvidite želje strank in vzpostavite povezavo z njimi.
• Aktivirajte vire podatkov, ki so dragoceni za podjetje.

Končne besede

Obogatitev podatkov je včasih zanemarjena, vendar je ključnega pomena za ustvarjanje ustreznih naborov podatkov. To se zgodi, ko morajo razvijalci upoštevati merila nabora podatkov za analitiko. Ko je čas, da se odločite, katere podatke želite zajeti v aplikacijah, se bo potreba po analitičnih podatkih sčasoma spremenila.

Zato so dobro razvita orodja za pretvorbo podatkov potreba časa. Članom skupine omogočajo spreminjanje in obogatitev poslovnih podatkov glede na njihove edinstvene potrebe. To analitičnim skupinam omogoča zagotavljanje natančnih vpogledov, spodbujanje širšega sprejemanja analitike in boljšo odzivnost na poslovanje.

---

Ugotovite kako se lahko primeri uporabe Nanonets nanašajo na vaš izdelek.

---