Veri Zenginleştirme ile Ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürün

Veri Zenginleştirme ile Ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürün

Zaman Damgası: 12 Ocak 2023 11:26

İş verilerinizi zenginleştirmek amacıyla güvenilir sonuçlar için adım adım yaklaşımı kullanın.

Çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmek, doğru ve tutarlı bir veri seti üretebilir. İşletmenizin farklı modüllerinden gelen verileri birleştirerek müşterinizin önkoşullarına ilişkin daha iyi bir resim sunacaktır. Aynı zamanda makine öğrenimi modellerinde (MLM) özellik olarak kullanılmak üzere doğru istatistikler oluşturmanıza da olanak tanır.

Veri segmentasyonu, belirli parametrelere göre bir veri kümesini ayırmanıza veya düzenlemenize olanak tanır. İstatistiksel, bölgesel, teknolojik veya davranışsal değerlerin kullanılması yaygın bir segmentasyon yöntemidir. Segmentasyon daha sonra varlığı daha iyi kategorize etmek ve karakterize etmek için kullanılır. Pazarlama kullanım örneklerinden bahsederken segmentasyon hedefleme için de kullanılır.

Türetilmiş nitelikler ilk veri kümesinin parçası değildir. Ancak bu alanlar tek bir alandan veya bir grup alandan oluşturulmuştur. Türetilmiş özellikler genellikle analiz sırasında uygulanan akıl yürütmeyi içerdiğinden faydalıdır. Yaşı belirlemek için taktik, en çok dikkate alınan türetilmiş özellik olan mevcut tarihten doğum gününü çıkarır.

Veri atama, alanlar arasında eksik bilgilerin değerlerini değiştirme işlemidir. Tahmini değer, eksik sayıyı sıfır olarak ele almak yerine verilerinizi inceler. Eksik bir alanın fiyatının başka hususlara göre hesaplanması buna güzel bir örnektir.

Karmaşık yarı organize veya yapısal olmayan verileri kullanırken tek bir alana birçok veri değeri ekleyebilirsiniz. Varlık çıkarma, kişiler veya işletmeler gibi farklı varlıkları tanımlamanıza olanak tanır. Değerler bir alana ait olmalı ve daha sonra bir veya daha fazla alana eklenmelidir. Bu strateji iş verilerinizi daha anlamlı hale getirecektir.

Verileri daha iyi organize etmek ve analiz etmek için iki kategoriye gruplama işlemidir. Yapılandırılmamış verileri analiz ederek daha anlamlı hale getirmek için bu yaklaşımlardan herhangi birini kullanabilirsiniz.

Nanonets ile veri zenginleştirmeyi otomatik pilota alın. Kendiniz için deneyin

Veri Zenginleştirmenin Farklı Kullanım Durumları Nelerdir?

Veri Zenginleştirme PlatoBlockchain Veri Zekası ile Ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürün. Dikey Arama. Ai.

İş kullanıcıları, birincil verilerin en önemli varlıklardan birini oluşturduğu konusunda hemfikirdir. Ancak üçüncü taraf veri zenginleştirmesi kullanılmadığında bu geçerli değildir. İş liderleri, ERP sistemlerindeki verilerden heyecan verici içgörüler elde edebilir.

En dikkate değer başarı, çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri birleştirdiğinizde ortaya çıkar. Bu, bir şirketin hedef pazarının ve rakiplerinin daha ayrıntılı bir resmini sağlar. Zenginleştirme, bağlam ekleyerek ekonomik değer üretme olanaklarını genişletir.

Veri zenginleştirmenin şirketlere pratik değer üretmede nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç kullanım örneğini burada bulabilirsiniz.

Konum Tabanlı İçgörü

Veri zenginleştirme, telekomünikasyon kuruluşlarına potansiyel ve eski müşterileri hakkında daha iyi bilgiler sunar. Satışlarını artırmak için müşterileri hedeflemelerine yardımcı olmak. Aynı zamanda hedef pazarlamayla potansiyel müşterileri de meşgul ederler. Ayrıca yaş, yaşam tarzı ve gelir aralığı gibi önemli demografik parametreleri de tanımlayın.

Bir müşterinin hayatındaki olaylar, onun yeni bir hizmete ilgi göstereceğini gösterir. Ayrıca mevcut hizmetlerini sonlandırma olasılıklarının daha yüksek olduğunu da gösterebilir. Veri zenginleştirme, taşıyıcıların kullanabileceği bir anlayış yaratır. Mevcut müşterileri elde tutmak ve yenilerini çekmek için en iyi yatırımları yapmak.

Daha İyi Müşteri Segmentasyonu

Müşteri segmentasyonu adımları müşteri adayı puanlamasından sonra gelir. Bu bölüm, potansiyel müşterileri satın alma olasılıklarına göre segmentlere ayırır. Bir veri zenginleştirme aracı, işletmelere potansiyel müşteriler hakkında hayati bilgiler sağlar. Ve verileri yenileyerek bilgilerin geçerli olmasını sağlamak.

Hiper Kişiselleştirme

Tartışmaların uygunluğu modern pazarlamanın özüdür. Çünkü kitlesel pazarlama yöntemleri artık etkili değil. Veri zenginleştirme anlamlı diyaloglar kurma yeteneği sağlar. Ayrıca müşteriler ve potansiyel müşteriler hakkında zengin bilgilerle müşteri deneyimini geliştirin.

İletişimleriniz, segmentasyon ve demografik verilerini anlamanın ötesine geçmelidir. Veri zenginleştirme gidilecek yoldur çünkü onların ilgi alanlarına uygun olmanız gerekir.

Müşteri Bilgilerini Zenginleştirin

Pazarlama, veri zenginleştirme potansiyelini benimseyen ilk sektörlerden biriydi. Pazarlamacılar çeşitli pazarlama tekniklerini kullanarak verileri toplar ve analiz eder. Müşteri davranışları ve motivasyonlarına ilişkin daha derin bir anlayış arayışının bir parçası olarak.

Ancak veri zenginleştirme araçlarının kullanılması daha esnek bir pazarlama yaklaşımına olanak tanır. Bu, müşteriler ve onların davranışları hakkında daha karmaşık bir anlayışa dayanacaktır. Müşterilere daha fazla ayrıntı vererek pazarlamacıların ayrıntılı alıcı profilleri oluşturmasına yardımcı olur.

Mülk Verileri Analizleri

Veri zenginleştirme, sigorta sektörü riskini etkileyen çeşitli faktörler hakkında değerli bilgiler sunar. Geçmişte sigortacıların sigortalı mülkün konumu hakkında kabaca bir fikri vardı. Temel coğrafi bilgiyi kullanarak farklı risklere ilişkin risk düzeyini değerlendirdiler.

Ancak sigortacılar belirli kayıplara ilişkin mülkiyet riskinin daha ayrıntılı bir resmini sunabilir.

Veri Zenginleştirme İçin En İyi Uygulamalar Nelerdir?

Veri zenginleştirme yalnızca bazen tek seferlik bir prosedürdür; özellikle sisteminize sürekli yeni eklediğiniz analitik bir ortamda bunu sık sık yapmanız gerekecektir.

En iyi zenginleştirme uygulamalarını kullanmak, verilerinizin kalitesini korumanın tek seçeneğidir. Aynı zamanda iş verilerinizin kalitesini de destekleyecektir. Veri zenginleştirmenin en iyi uygulamaları şunları içerir:

ölçeklenebilirlik

İş verileriniz zamanla genişleyeceğinden tasarladığınız herhangi bir prosedür ölçeklenebilir olmalıdır. Dönüşüm görevlerinize yeni süreçleri de ekleyeceksiniz ve verileriniz zaman içinde gelişmeye devam edecek. Bu nedenle veri zenginleştirme süreçleri için zamanlama, verimlilik ve kaynakların ölçeklenebilir olması gerekir.

Örneğin, ortak bir işin parçasıysanız. Yakında bir işleme kapasitesi limiti belirleyecek ve ücretleri ödeyeceksiniz. Bu tür sorunlardan kaçınmak için, taleplerinizi karşılayacak şekilde ölçeklenebilen altyapıyı kullanabileceği için süreci otomatikleştirmek iyi bir fikirdir.

Kararlılık ve Çoğaltma

Her veri zenginleştirme işleminin tekrarlanabilir olması ve aynı sonuçları üretmesi gerekir. Veri zenginleştirmede tasarladığınız her türlü süreç kurallara dayalı olmalıdır. Sonuçların sabit kalacağından emin olarak tekrar tekrar yapabilmek istiyorsanız.

Tartışmasız Değerlendirme Kriterleri

Her veri zenginleştirme işlemi için tanımlanmış bir değerlendirme standardının olması gerekir. Başlangıçtaki başarıları ilk görevlerdeki başarılarla karşılaştırdığınızda, prosedürün tatmin edici olup olmadığına ve beklendiği gibi çalışıp çalışmadığına karar verebilmelisiniz. Çıktıların onlardan beklediğiniz gibi olduğunu görebilirsiniz.

tamlık

İş verilerini zenginleştirme faaliyetlerinizi bitirmelisiniz. Sonuçların sisteme giren verilerle aynı niteliklere sahip olduğundan emin olun. Bilinmeyen sonuç senaryoları da dahil olmak üzere her değişken için olası sonuçları da göz önünde bulundurmalısınız. Detaylı olmanız, sisteme yeni değerler girmeniz kendinize güvenmenizi sağlayacaktır. Bu, zenginleştirme işlemi sonuçlarının her zaman güvenilir olmasını sağlayacaktır.

Genelleme

Veri zenginleştirme faaliyetinin birçok veri setine uyarlanabilir olması gerekmektedir. Uyguladığınız prosedürlerin birçok veri kümesine uygulanabildiğinden emin olun. Yani aynı mantığı çeşitli görevler için kullanabilirsiniz. Veri alanından herhangi bir girişi kaldırmak için de aynı yöntemi kullanabilirsiniz. Bu strateji, tüm iş alanlarındaki tüm iş ihtiyaçlarınızı ve verilerinizi birbirine bağlar.

Tekrarlanan veri görevlerini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonet'lerle verimliliği artırırken Zamandan, Çabadan ve Paradan Tasarruf Edin.

İşletmeler İçin Veri Zenginleştirme

Veri zenginleştirme işletmenize çeşitli avantajlar sağlayacaktır. Ancak Büyük Veri kullanımını gerektiren zorlu bir iştir. Mevcut verilerinizi nasıl geliştireceğiniz konusunda yardıma ihtiyacınız olduğunda burada birkaç yararlı ipucu bulabilirsiniz.

İşletmeniz için Ulaşılabilir Veri Zenginleştirme Hedefleri Belirleyin

İşletmeler veri zenginleştirme süreçlerini uygulayarak güçlü sonuçlar elde edebilir. Veri zenginleştirmeyle iş gelirinizi artırmanız da mümkün. Ancak kurumsal kaynaklarınızla elde edebileceğiniz gerçekçi veri zenginleştirme hedefleri belirleyin.

En Son Zenginleştirme Süreçleriyle Güncel Kalın

İşletmenizin veri zenginleştirmesi birkaç seferlik bir mesele değildir. Ancak veri zenginleştirme endüstrisindeki değişen trendlerden haberdar olmalısınız. İş verilerinizi zenginleştirmek için dikkat edin ve en yeni stratejilerin tümünü kullanın; çünkü bu, işletmenizin rakiplerinizin önünde kalmasına yardımcı olacaktır.

Doğru Araçları ve Stratejileri Kullanmak

İşletmenizin daha iyi gelir ve olumlu sonuçlar elde etmeyi hedeflediğini varsayalım. İşletmenizin verilerini zenginleştirmek için en iyi uygulamaları veya araçları kullandığınızdan emin olun. Pek çok veri zenginleştirme aracı mevcuttur ancak bunlardan birine karar vermeden önce araştırmanızı yapın. Veri zenginleştirme hizmetleri sunan üçüncü taraf hizmet sağlayıcı şirketlere de güvenebilirsiniz.

Veri Zenginleştirme Otomasyonu

Veri bilimi konusunda resmi bir eğitime ihtiyacınız olduğunu unutmamak önemlidir. Muazzam miktarda veriyi analiz ederken hata yapmaktan kaçınmak. Veri zenginleştirme süreci onu anlamaktan farklı olduğundan, veri zenginleştirme otomasyonu üretkenliği ve veri bütünlüğünü artırırken aynı zamanda satış sonuçlarını da geliştirir.

Makine öğreniminin potansiyelini anlamanın hayati önem taşıdığı nokta burasıdır. Teknoloji, veri havuzu ile onu anlamlandıracak entelektüel insanlar arasında bir köprü görevi görerek mucizeler yaratıyor. Otomatik veri zenginleştirme, sizin adınıza alırken zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar. Otomatik veri zenginleştirmenin sunduğu diğer avantajlar şunlardır:

  • Ölçeği küçültülmüş veri yönetimi
  • Zenginleştirilmiş veriler sağlamak için tekrarlanan otomatik işlemler oluşturun.
  • Müşterilerin isteklerini tahmin etmek ve onlarla bağlantı kurmak için özel mesajlaşmayı kullanın.
  • Şirket için değerli olan veri kaynaklarını etkinleştirin.

Final Kelimeler

Veri zenginleştirme bazen ihmal edilir ancak uygun veri kümelerinin oluşturulması kritik öneme sahiptir. Bu, geliştiricilerin analitik için veri kümesi kriterlerini dikkate alması gerektiğinde ortaya çıkar. Uygulamalarda hangi verilerin yakalanacağına karar verme zamanı geldiğinde analiz verilerine olan ihtiyaç zamanla değişecektir.

Bu nedenle iyi geliştirilmiş veri dönüştürme araçları çağın ihtiyacıdır. Ekip üyelerinin iş verilerini kendilerine özgü ihtiyaçlarına göre değiştirmelerine ve zenginleştirmelerine olanak tanır. Bu, analiz ekiplerine doğru öngörüler sağlama, analitiği daha geniş çapta benimseme ve işletmeye daha duyarlı olma konusunda güç verir.

Bulmak Nanonetlerin kullanım durumlarının ürününüze nasıl uygulanabileceği.

Zaman Damgası:

Den fazla AI ve Makine Öğrenimi