Förvandla rådata till praktiska insikter med databerikning

---

Vilka är olika användningsfall av databerikning?

Affärsanvändare är överens om att primärdata är en av deras viktigaste tillgångar. Men inte när tredje parts databerikning inte används. Företagsledare kan få spännande insikter från data i sina affärssystem.

Den mest anmärkningsvärda prestationen inträffar när du kombinerar information från flera källor. Det ger en mer detaljerad bild av ett företags målmarknad och konkurrenter. Genom att lägga till sammanhang utökar berikning möjligheterna att producera ekonomiskt värde.

Här är några exempel på hur databerikning hjälper företag att skapa praktiskt värde.

Platsbaserad insikt

Databerikning ger telekommunikationsorganisationer bättre insikt i deras potentiella och gamla kunder. För att hjälpa dem rikta in sig på kunder för att öka sin försäljning. Samtidigt som de också engagerar potentiella kunder med målmarknadsföring. Identifiera också viktiga demografiska parametrar som ålder, livsstil och inkomstintervall.

Händelser i en kunds liv tyder på att de kommer att visa intresse för en ny tjänst. Det kan också tyda på att de är mer benägna att avsluta sina nuvarande tjänster. Databerikning skapar en förståelse som transportörer kan använda. Att göra de bästa investeringarna för att behålla befintliga kunder och attrahera nya.

Bättre kundsegmentering

Kundsegmenteringsstegen följer efter leadscoring. Det här avsnittet delar in potentiella kunder i segment baserat på hur sannolikt de är att köpa. Ett databerikande verktyg ger företag viktig information om sina leads. Och se till att informationen är giltig genom att fylla på data.

Hyperpersonalisering

Relevansen av diskussioner är kärnan i modern marknadsföring. Eftersom massmarknadsföringsmetoder inte längre är effektiva. Databerikning ger möjlighet att bygga meningsfulla dialoger. Och förbättra kundupplevelsen med rik information om kunder och potentiella kunder.

Din kommunikation måste gå längre än att förstå deras segmentering och demografiska data. Databerikning är vägen att gå eftersom du måste vara relevant för deras intressen.

Berika kundinformation

Marknadsföring var en av de första sektorerna för att anamma potentialen för databerikning. Marknadsförare samlar in och analyserar data med hjälp av olika marknadsföringstekniker. Som en del av deras sökande efter en djupare förståelse för kunders beteenden och motiv.

Men att använda verktyg för databerikning möjliggör en mer flexibel marknadsföringsstrategi. Det kommer att baseras på en mer komplex förståelse av klienter och deras beteende. Det hjälper marknadsförare att skapa detaljerade köparprofiler genom att ge kunderna mer detaljer.

Fastighetsdatainsikter

Databerikning ger värdefull kunskap om olika faktorer som påverkar försäkringssektorns risk. Tidigare hade försäkringsgivarna en grov uppfattning om var den försäkrade egendomen var. De bedömde risknivån för olika risker med hjälp av grundläggande geografisk kunskap.

Ändå kan försäkringsgivare ge en mer detaljerad bild av egendomsrisken för specifika förluster.

---

Vilka är de bästa metoderna för databerikning?

Databerikning är endast ibland en engångsprocedur; du kommer att behöva göra det ofta, särskilt i en analytisk miljö där du ständigt lägger till nytt till ditt system.

Att använda de bästa anrikningsrutinerna är det enda alternativet för att upprätthålla kvaliteten på dina data. Även om det också kommer att stödja kvaliteten på din affärsdata. De bästa metoderna för databerikning inkluderar:

skalbarhet

Varje procedur du designar bör vara skalbar eftersom dina affärsdata kommer att utökas med tiden. Samtidigt som du också kommer att lägga till nya processer till dina konverteringsuppgifter, och din data kommer att fortsätta att utvecklas över tiden. Därför måste timingen, effektiviteten och resurserna vara skalbara för databerikande processer.

Till exempel om du är en del av något gemensamt företag. Du kommer snart att fastställa en bearbetningskapacitetsgräns och betala avgifter. För att undvika sådana problem är det en bra idé att automatisera processen eftersom den kan använda infrastruktur som kan skalas för att möta dina krav.

Stabilitet och replikering

Varje dataanrikningsoperation måste vara repeterbar och ge samma resultat. Alla processer du designar för databerikning måste vara regelstyrda. Om du vill kunna upprepa det igen med tillförsikt om att resultaten kommer att förbli konstant.

Obestridliga utvärderingskriterier

Det måste finnas en definierad utvärderingsstandard för varje databerikande operation. Du måste kunna bedöma om proceduren har varit tillfredsställande och löpt som förväntat när du jämför inledande framgångar med dem från de allra första uppgifterna. Du kan se att utgångarna är vad du kan förvänta dig av dem.

Fullständighet

Du bör avsluta dina aktiviteter för att berika affärsdata. Se till att resultaten har samma egenskaper som de data som gick in i systemet. Du bör också överväga möjliga utfall för varje variabel, inklusive okända resultatscenarier. Eftersom du är detaljerad matar du in nya värden i systemet, vilket gör att du kan känna dig trygg. Detta kommer att säkerställa att anrikningsprocessens resultat alltid kommer att vara tillförlitliga.

Generalisering

Aktiviteten för databerikning borde kunna anpassas till många datamängder. Se till att procedurerna du tillämpar kan tillämpas på många datamängder. Så du kan använda samma logik för olika uppgifter. Du kan också använda samma metod för att ta bort en post från datafältet. Denna strategi kopplar samman alla dina affärsbehov och data genom alla affärsdomäner.

---

Vill du automatisera repetitiva datauppgifter? Spara tid, ansträngning och pengar samtidigt som du förbättrar effektiviteten med Nanonets.

---

Databerikning för företag

Databerikning kommer att ge ditt företag olika fördelar. Men det är en utmanande uppgift som kräver Big Data-användning. Här är några användbara tips när du behöver hjälp med hur du kan förbättra din nuvarande data.

Sätt upp nåbara mål för databerikning för ditt företag

Företag kan uppnå mäktiga resultat genom att implementera databerikande processer. Och det är möjligt att öka ditt företags intäkter med databerikning. Men sätt upp realistiska databerikningsmål som du kan uppnå med dina företagsresurser.

Håll dig uppdaterad med de senaste anrikningsprocesserna

Databerikning av ditt företag är inte en fråga om några få gånger. Men du måste hålla dig uppdaterad med de förändrade trenderna i den databerikande industrin. Var uppmärksam och använd alla de senaste strategierna för att berika din affärsdata eftersom detta kommer att hjälpa ditt företag att ligga före dina konkurrenter.

Använda rätt verktyg och strategier

Anta att ditt företag strävar efter att uppnå bättre intäkter och positiva resultat. Se till att du använder bästa praxis eller verktyg för databerikning av ditt företag. Många verktyg för databerikning finns tillgängliga men gör din forskning innan du nöjer dig med ett. Du kan också lita på tredjepartsföretag som tillhandahåller tjänster som erbjuder databerikning.

Automatisering av databerikning

Det är viktigt att komma ihåg att du behöver formell utbildning i datavetenskap. För att undvika att göra misstag samtidigt som man analyserar enorma mängder data. Eftersom databerikningsprocessen skiljer sig från att förstå den, automatisering av databerikning ökar produktiviteten och dataintegriteten samtidigt som försäljningsresultaten förbättras.

Det är här det är viktigt att förstå potentialen med maskininlärning. Tekniken gör mirakel som en brygga mellan damm av data och de intellektuella människor som kommer att göra något vettigt av det. Automatisk databerikning sparar tid och resurser när den hämtar åt dig. Här är följande andra fördelar som automatisk databerikning erbjuder:

• Nedskalad datahantering
• Skapa upprepade automatiserade operationer för att tillhandahålla berikad data.
• Använd anpassade meddelanden för att förutse kundernas önskemål och skapa en förbindelse med dem.
• Aktivera de datakällor som är värdefulla för företaget.

slutord

Databerikning försummas ibland, men det är avgörande för att skapa lämpliga datauppsättningar. Detta inträffar när utvecklare måste överväga datamängdskriterierna för analys. När det är dags att bestämma vilken data som ska samlas in i appar kommer behovet av analysdata att förändras över tiden.

Därför är välutvecklade datatransformationsverktyg tidens behov. De gör det möjligt för teammedlemmar att ändra och berika affärsdata till deras unika behov. Detta ger analysteamen möjlighet att ge korrekta insikter, främja bredare analysantagande och vara mer lyhörda för verksamheten.

---

Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan tillämpas på din produkt.

---