เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ด้วย Data Enrichment

เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ด้วย Data Enrichment

ประทับเวลา: 12 มกราคม 2023 11:26 น

เพื่อเพิ่มข้อมูลธุรกิจของคุณ ให้ใช้วิธีการทีละขั้นตอนเพื่อผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

การรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ สามารถสร้างชุดข้อมูลที่ถูกต้องและสอดคล้องกัน การผสานข้อมูลจากโมดูลต่างๆ ของธุรกิจจะช่วยให้คุณเห็นภาพที่ดีขึ้นเกี่ยวกับข้อกำหนดเบื้องต้นของลูกค้า นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างสถิติที่ถูกต้องเพื่อใช้เป็นฟีเจอร์ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (MLM)

การแบ่งส่วนข้อมูลทำให้คุณสามารถแยกหรือจัดเรียงชุดข้อมูลตามพารามิเตอร์เฉพาะ การใช้ค่าทางสถิติ ภูมิภาค เทคโนโลยี หรือพฤติกรรมเป็นวิธีการแบ่งส่วนที่แพร่หลาย จากนั้นการแบ่งส่วนจะใช้เพื่อจัดหมวดหมู่และระบุลักษณะของเอนทิตีให้ดีขึ้น แม้ว่าเราจะพูดถึงกรณีการใช้งานทางการตลาด การแบ่งกลุ่มก็ใช้สำหรับการกำหนดเป้าหมายเช่นกัน

คุณลักษณะที่ได้รับไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลเริ่มต้น แต่ฟิลด์เหล่านี้สร้างขึ้นจากโดเมนเดียวหรือกลุ่มของพื้นที่ เนื่องจากคุณลักษณะที่ได้มามักจะมีเหตุผลที่ใช้ในระหว่างการวิเคราะห์ จึงมีประโยชน์ ในการกำหนดอายุ ชั้นเชิงจะลบวันเกิดออกจากวันที่ปัจจุบัน ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ได้รับที่ได้รับการพิจารณามากที่สุด

การใส่ข้อมูลเป็นกระบวนการแทนที่ค่าของข้อมูลที่ขาดหายไปในฟิลด์ต่างๆ แทนที่จะถือว่าตัวเลขที่หายไปเป็นศูนย์ ค่าโดยประมาณจะตรวจสอบข้อมูลของคุณ การคำนวณราคาของฟิลด์ที่ขาดโดยพิจารณาจากเรื่องอื่นๆ เป็นตัวอย่างที่ดี

เมื่อใช้ข้อมูลกึ่งจัดระเบียบหรือไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน คุณสามารถเพิ่มค่าข้อมูลจำนวนมากภายในฟิลด์เดียวได้ การแยกเอนทิตีทำให้คุณสามารถระบุเอนทิตีต่างๆ ได้ เช่น ผู้คนหรือธุรกิจ ค่าควรเป็นของโดเมนเดียว จากนั้นจึงถูกแบ่งลงในฟิลด์อย่างน้อยหนึ่งฟิลด์ กลยุทธ์นี้จะทำให้ข้อมูลธุรกิจของคุณมีความหมายมากขึ้น

เป็นกระบวนการจัดกลุ่มข้อมูลออกเป็นสองประเภทเพื่อจัดระเบียบและวิเคราะห์ให้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถใช้หนึ่งในวิธีเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อให้เหมาะสมยิ่งขึ้น

เพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลบนระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติด้วย Nanonets ลองด้วยตัวคุณเอง

กรณีการใช้งานต่างๆ ของการเพิ่มข้อมูลให้สมบูรณ์คืออะไร

เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงด้วย Data Enrichment PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ผู้ใช้ทางธุรกิจยอมรับว่าข้อมูลหลักเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่สำคัญที่สุดของพวกเขา แต่ไม่ใช่เมื่อไม่ได้ใช้การเพิ่มข้อมูลของบุคคลที่สาม ผู้นำธุรกิจอาจได้รับข้อมูลเชิงลึกที่น่าตื่นเต้นจากข้อมูลในระบบ ERP ของตน

ความสำเร็จที่โดดเด่นที่สุดเกิดขึ้นเมื่อคุณรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ซึ่งให้ภาพที่มีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับตลาดเป้าหมายของบริษัทและคู่แข่ง ด้วยการเพิ่มบริบท การเพิ่มคุณค่าจะขยายความเป็นไปได้ในการสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานบางส่วนที่ระบุว่าการเพิ่มข้อมูลให้สมบูรณ์นั้นช่วยบริษัทต่างๆ ในการสร้างมูลค่าที่ใช้งานได้จริงได้อย่างไร

ข้อมูลเชิงลึกตามสถานที่

การเพิ่มข้อมูลทำให้องค์กรโทรคมนาคมมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพและลูกค้าเก่า เพื่อช่วยให้ลูกค้าเป้าหมายสามารถเพิ่มยอดขายได้ ในขณะที่พวกเขายังมีส่วนร่วมกับกลุ่มเป้าหมายด้วยการตลาดเป้าหมาย นอกจากนี้ ระบุพารามิเตอร์ทางประชากรศาสตร์ที่สำคัญ เช่น อายุ ไลฟ์สไตล์ และช่วงรายได้

เหตุการณ์ในชีวิตของลูกค้าบ่งบอกว่าพวกเขาจะแสดงความสนใจในบริการใหม่ นอกจากนี้ยังอาจบ่งชี้ว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะยุติบริการปัจจุบัน การเพิ่มข้อมูลสร้างความเข้าใจที่ผู้ให้บริการอาจใช้ เพื่อการลงทุนที่ดีที่สุดในการรักษาลูกค้าเดิมและดึงดูดลูกค้าใหม่

การแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ดีขึ้น

ขั้นตอนการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามหลังการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย ส่วนนี้แบ่งผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าออกเป็นส่วนๆ ตามแนวโน้มที่พวกเขาจะซื้อ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลช่วยให้ธุรกิจต่างๆ มีข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับลีดของตน และการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกต้องโดยการเติมข้อมูล

Hyper-Personalization

ความเกี่ยวข้องของการอภิปรายเป็นหลักของการตลาดสมัยใหม่ เพราะการตลาดแบบแมสไม่ได้ผลอีกต่อไป การเพิ่มข้อมูลทำให้สามารถสร้างบทสนทนาที่มีความหมายได้ และยังปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับลูกค้าและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า

การสื่อสารของคุณต้องไปไกลกว่าการทำความเข้าใจการแบ่งกลุ่มและข้อมูลประชากร การเพิ่มคุณค่าข้อมูลคือหนทางที่จะไป เพราะคุณต้องมีความเกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา

เติมเต็มข้อมูลลูกค้า

การตลาดเป็นหนึ่งในภาคส่วนเริ่มต้นที่จะยอมรับศักยภาพของการเพิ่มข้อมูล นักการตลาดรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคทางการตลาดต่างๆ เป็นส่วนหนึ่งของการค้นหาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมและแรงจูงใจของลูกค้า

แต่การใช้เครื่องมือเสริมข้อมูลช่วยให้แนวทางการตลาดมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ซึ่งจะขึ้นอยู่กับความเข้าใจที่ซับซ้อนมากขึ้นของลูกค้าและพฤติกรรมของพวกเขา ช่วยให้นักการตลาดสร้างโปรไฟล์ผู้ซื้อโดยละเอียดโดยให้รายละเอียดเพิ่มเติมแก่ลูกค้า

ข้อมูลเชิงลึกของคุณสมบัติ

การเพิ่มคุณค่าข้อมูลให้ความรู้อันมีค่าเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อความเสี่ยงในภาคการประกันภัย ในอดีตผู้เอาประกันจะทราบตำแหน่งที่ตั้งของทรัพย์สินที่ทำประกันคร่าวๆ พวกเขาประเมินระดับความเสี่ยงสำหรับความเสี่ยงที่แตกต่างกันโดยใช้ความรู้พื้นฐานทางภูมิศาสตร์

อย่างไรก็ตาม บริษัทประกันอาจให้ภาพที่มีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับความเสี่ยงในทรัพย์สินของการสูญเสียที่เฉพาะเจาะจง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเพิ่มข้อมูลคืออะไร

การเพิ่มข้อมูลเป็นขั้นตอนเพียงครั้งเดียวในบางครั้งเท่านั้น คุณจะต้องทำบ่อยๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ที่คุณเพิ่มสิ่งใหม่ๆ เข้าไปในระบบของคุณอย่างต่อเนื่อง

การใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดคือทางเลือกเดียวในการรักษาคุณภาพของข้อมูลของคุณ ในขณะที่ยังสนับสนุนคุณภาพของข้อมูลธุรกิจของคุณ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเพิ่มข้อมูลประกอบด้วย:

scalability

ขั้นตอนใดๆ ก็ตามที่คุณออกแบบควรสามารถปรับขยายได้ เนื่องจากข้อมูลทางธุรกิจของคุณจะขยายตัวตามกาลเวลา ในขณะที่คุณจะเพิ่มกระบวนการใหม่ให้กับหน้าที่การแปลงของคุณ และข้อมูลของคุณจะยังคงพัฒนาต่อไปเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้น เวลา ประสิทธิภาพ และทรัพยากรต้องปรับขยายได้สำหรับกระบวนการเสริมข้อมูล

ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจร่วมกัน ในไม่ช้า คุณจะกำหนดขีดจำกัดความสามารถในการประมวลผลและชำระค่าธรรมเนียม เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติเป็นความคิดที่ดี เนื่องจากสามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถปรับขนาดได้ตามความต้องการของคุณ

ความเสถียรและการจำลองแบบ

การดำเนินการเสริมข้อมูลแต่ละครั้งจะต้องสามารถทำซ้ำได้และให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน กระบวนการใดๆ ที่คุณออกแบบในการปรับปรุงข้อมูลจะต้องเป็นไปตามกฎ หากคุณต้องการทำซ้ำอีกครั้งด้วยความมั่นใจว่าผลลัพธ์จะคงที่

เกณฑ์การประเมินที่เถียงไม่ได้

จำเป็นต้องมีมาตรฐานการประเมินที่กำหนดไว้สำหรับการดำเนินการเสริมข้อมูลทุกครั้ง คุณต้องสามารถตัดสินได้ว่าขั้นตอนนั้นน่าพอใจและทำงานตามที่คาดไว้หรือไม่ เมื่อคุณเปรียบเทียบความสำเร็จเริ่มต้นกับความสำเร็จจากงานแรก คุณจะเห็นว่าผลลัพธ์เป็นสิ่งที่คุณคาดหวังจากพวกเขา

ความสมบูรณ์

คุณควรทำกิจกรรมเสริมข้อมูลธุรกิจของคุณให้เสร็จ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีคุณภาพเหมือนกับข้อมูลที่เข้าสู่ระบบ นอกจากนี้ คุณควรพิจารณาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้สำหรับทุกตัวแปร รวมถึงสถานการณ์ผลลัพธ์ที่ไม่รู้จัก การที่คุณป้อนค่าใหม่เข้าไปในระบบอย่างละเอียดจะทำให้คุณมั่นใจได้ สิ่งนี้จะทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของกระบวนการเสริมคุณค่าจะเชื่อถือได้เสมอ

ลักษณะทั่วไป

กิจกรรมของการเพิ่มคุณค่าข้อมูลควรปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลจำนวนมาก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขั้นตอนที่คุณนำไปใช้สามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลจำนวนมาก คุณจึงสามารถใช้ตรรกะเดียวกันสำหรับงานต่างๆ ได้ คุณยังสามารถใช้วิธีเดียวกันนี้เพื่อลบรายการใดๆ ออกจากช่องข้อมูลได้อีกด้วย กลยุทธ์นี้เชื่อมโยงความต้องการและข้อมูลทางธุรกิจทั้งหมดของคุณในทุกโดเมนธุรกิจ

ต้องการทำให้งานข้อมูลซ้ำ ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่? ประหยัดเวลา ความพยายาม และเงิน ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพด้วยนาโนเน็ต

การเพิ่มคุณค่าข้อมูลสำหรับองค์กร

การเพิ่มคุณค่าข้อมูลจะทำให้ธุรกิจของคุณมีข้อได้เปรียบหลายประการ แต่เป็นงานที่ท้าทายที่ต้องใช้บิ๊กดาต้า ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับที่เป็นประโยชน์เมื่อคุณต้องการความช่วยเหลือในการปรับปรุงข้อมูลปัจจุบันของคุณ

กำหนดเป้าหมายการเพิ่มคุณค่าข้อมูลที่เข้าถึงได้สำหรับธุรกิจของคุณ

ธุรกิจสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ยิ่งใหญ่ได้ด้วยการใช้กระบวนการเสริมข้อมูล และเป็นไปได้ที่จะเพิ่มรายได้ให้กับธุรกิจของคุณด้วยการเพิ่มข้อมูล แต่กำหนดเป้าหมายการเพิ่มคุณค่าข้อมูลที่เป็นจริงซึ่งคุณสามารถทำได้ด้วยทรัพยากรขององค์กร

ปรับปรุงอยู่เสมอด้วยกระบวนการเพิ่มคุณค่าล่าสุด

การเพิ่มข้อมูลให้กับธุรกิจของคุณไม่ใช่เรื่องของหลายครั้ง แต่คุณต้องติดตามเทรนด์ที่เปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมการเพิ่มคุณค่าข้อมูลอยู่เสมอ ให้ความสนใจและใช้กลยุทธ์ล่าสุดทั้งหมดเพื่อเพิ่มข้อมูลธุรกิจของคุณ เพราะสิ่งนี้จะช่วยให้ธุรกิจของคุณนำหน้าคู่แข่ง

การใช้เครื่องมือและกลยุทธ์ที่เหมาะสม

สมมติว่าองค์กรของคุณตั้งเป้าที่จะมีรายได้ที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่ดี ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้แนวทางปฏิบัติหรือเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการเพิ่มข้อมูลของธุรกิจของคุณ มีเครื่องมือเสริมข้อมูลมากมายให้ใช้งาน แต่ควรหาข้อมูลให้ดีก่อนตัดสินใจซื้อ คุณยังสามารถพึ่งพาบริษัทที่ให้บริการบุคคลที่สามซึ่งให้บริการเสริมข้อมูล

การเพิ่มคุณค่าข้อมูลอัตโนมัติ

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าคุณต้องได้รับการฝึกอบรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเป็นทางการ เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดขณะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เนื่องจากกระบวนการเพิ่มคุณค่าข้อมูลแตกต่างจากการทำความเข้าใจ การเพิ่มคุณค่าข้อมูลอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลในขณะเดียวกันก็เพิ่มยอดขายด้วย

นี่คือจุดที่จำเป็นต้องเข้าใจศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิง เทคโนโลยีนี้ใช้ปาฏิหาริย์เป็นสะพานเชื่อมระหว่างบ่อข้อมูลและผู้มีปัญญาที่จะเข้าใจมัน การเพิ่มข้อมูลอัตโนมัติช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรเมื่อเรียกข้อมูลในนามของคุณ ต่อไปนี้คือประโยชน์อื่นๆ ที่ข้อเสนอการเพิ่มข้อมูลอัตโนมัติ:

  • การจัดการข้อมูลที่ลดขนาดลง
  • สร้างการดำเนินการอัตโนมัติซ้ำๆ เพื่อให้ข้อมูลสมบูรณ์
  • ใช้ข้อความที่กำหนดเองเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและสร้างการเชื่อมต่อกับพวกเขา
  • เปิดใช้งานแหล่งข้อมูลที่มีคุณค่าต่อบริษัท

คำสุดท้าย

บางครั้งการเพิ่มคุณค่าข้อมูลอาจถูกละเลย แต่การสร้างชุดข้อมูลที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่ง สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อนักพัฒนาจำเป็นต้องพิจารณาเกณฑ์ชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ เมื่อถึงเวลาที่ต้องตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลใดในแอพ ความต้องการข้อมูลการวิเคราะห์จะเปลี่ยนไปเมื่อเวลาผ่านไป

ดังนั้นเครื่องมือแปลงข้อมูลที่ได้รับการพัฒนามาอย่างดีจึงเป็นที่ต้องการของเวลา พวกเขาช่วยให้สมาชิกในทีมสามารถเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงข้อมูลทางธุรกิจตามความต้องการเฉพาะของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยให้ทีมวิเคราะห์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง ส่งเสริมการนำการวิเคราะห์มาใช้ในวงกว้าง และตอบสนองต่อธุรกิจได้มากขึ้น

ค้นพบ กรณีการใช้งานของ Nanonets สามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ของคุณได้อย่างไร

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก AI และการเรียนรู้ของเครื่อง