Перетворіть необроблені дані на корисну інформацію за допомогою Data Enrichment

---

Які різні варіанти використання збагачення даних?

Бізнес-користувачі погоджуються, що первинні дані є одним із їхніх найважливіших активів. Але не тоді, коли стороннє збагачення даних не використовується. Лідери підприємств можуть отримати захоплюючу інформацію з даних у своїх системах ERP.

Найпомітніше досягнення досягається, коли ви поєднуєте інформацію з кількох джерел. Це дає більш детальну картину цільового ринку компанії та конкурентів. Додаючи контекст, збагачення розширює можливості для виробництва економічної цінності.

Ось кілька прикладів використання того, як збагачення даних допомагає компаніям створювати практичну цінність.

Статистика на основі розташування

Збагачення даних дозволяє телекомунікаційним організаціям краще зрозуміти своїх потенційних і старих клієнтів. Щоб допомогти їм націлити клієнтів на збільшення продажів. Хоча вони також залучають потенційних клієнтів за допомогою цільового маркетингу. Крім того, визначте важливі демографічні параметри, такі як вік, спосіб життя та рівень доходу.

Події в житті клієнта говорять про те, що він зацікавиться новою послугою. Це також може означати, що вони, швидше за все, припинять свої поточні послуги. Збагачення даних створює розуміння, яке можуть використовувати перевізники. Зробити найкращі інвестиції в утримання існуючих клієнтів і залучення нових.

Краща сегментація клієнтів

Етапи сегментації клієнтів слідують після підрахунку потенційних клієнтів. У цьому розділі потенційні клієнти поділяються на сегменти залежно від того, наскільки ймовірно вони зроблять покупку. Інструмент збагачення даних надає підприємствам важливу інформацію про їхніх потенційних клієнтів. І забезпечення дійсності інформації шляхом поповнення даних.

Гіперперсоналізація

Актуальність дискусій – це ядро ​​сучасного маркетингу. Тому що методи масового маркетингу вже не ефективні. Збагачення даних надає можливість будувати змістовні діалоги. А також підвищте рівень обслуговування клієнтів завдяки багатій інформації про клієнтів і потенційних клієнтів.

Ваші комунікації мають виходити за рамки розуміння їх сегментації та демографічних даних. Збагачення даних – це шлях, тому що ви повинні відповідати їхнім інтересам.

Збагачення інформації про клієнтів

Маркетинг був одним із перших секторів, який використав потенціал збагачення даних. Маркетологи збирають і аналізують дані за допомогою різних маркетингових методів. У рамках їхнього пошуку глибшого розуміння поведінки та мотивів клієнтів.

Але використання інструментів для збагачення даних дозволяє використовувати гнучкіший маркетинговий підхід. Це базуватиметься на більш складному розумінні клієнтів та їх поведінки. Це допомагає маркетологам створювати детальні профілі покупців, надаючи клієнтам більше деталей.

Статистика даних власності

Збагачення даних пропонує цінні знання про різноманітні фактори, що впливають на ризик страхового сектора. Раніше страховики мали приблизне уявлення про місцезнаходження застрахованого майна. Вони оцінили рівень ризику для різних ризиків, використовуючи базові географічні знання.

Проте страховики можуть надати більш детальну картину майнового ризику конкретних збитків.

---

Які найкращі методи збагачення даних?

Збагачення даних є одноразовою процедурою лише іноді; вам потрібно буде робити це часто, особливо в аналітичному середовищі, де ви постійно додаєте нове у свою систему.

Використання найкращих практик збагачення – єдиний спосіб підтримувати якість ваших даних. Хоча це також підтримуватиме якість ваших бізнес-даних. Кращі практики збагачення даних включають:

масштабованість

Будь-яка розроблена вами процедура має бути масштабованою, оскільки ваші бізнес-дані з часом розширюватимуться. Ви також додасте нові процеси до своїх обов’язків по перетворенню, і ваші дані з часом продовжуватимуть розвиватися. Отже, час, ефективність і ресурси повинні бути масштабованими для процесів збагачення даних.

Наприклад, якщо ви є частиною спільного бізнесу. Незабаром ви визначите ліміт обробної потужності та сплатите комісію. Щоб уникнути таких проблем, автоматизація процесу є хорошою ідеєю, оскільки вона може використовувати інфраструктуру, яка може масштабуватися відповідно до ваших вимог.

Стабільність і тиражування

Кожна операція збагачення даних має бути повторюваною та давати однакові результати. Будь-який процес, який ви розробляєте для збагачення даних, має керуватися правилами. Якщо ви хочете, можете повторити це знову з упевненістю, що результати залишаться незмінними.

Незаперечні критерії оцінки

Потрібен певний стандарт оцінки для кожної операції збагачення даних. Ви повинні бути в змозі оцінити, чи процедура була задовільною та пройшла, як очікувалося, порівнюючи початкові успіхи з успіхами перших завдань. Ви бачите, що результати є такими, якими ви від них очікуєте.

Повнота

Вам слід завершити роботу зі збагачення бізнес-даних. Переконайтеся, що результати мають таку ж якість, що й дані, які надійшли в систему. Ви також повинні розглянути можливі результати для кожної змінної, включаючи невідомі сценарії результатів. Будучи деталізованим, ви вводите нові значення в систему, це дозволить вам бути впевненим. Це гарантує, що результати процесу збагачення завжди будуть надійними.

Узагальнення

Діяльність збагачення даних має бути адаптованою до багатьох наборів даних. Переконайтеся, що процедури, які ви застосовуєте, можна застосувати до багатьох наборів даних. Таким чином, ви можете використовувати ту саму логіку для різних завдань. Ви також можете використовувати той самий метод, щоб видалити будь-який запис із поля даних. Ця стратегія об’єднує всі ваші бізнес-потреби та дані в усіх сферах діяльності.

---

Хочете автоматизувати повторювані завдання даних? Економте час, зусилля та гроші, підвищуючи ефективність за допомогою Nanonets.

---

Збагачення даних для підприємств

Збагачення даних дасть вашому бізнесу ряд переваг. Але це складне завдання, яке вимагає використання великих даних. Ось кілька корисних порад, коли вам потрібна допомога щодо покращення поточних даних.

Встановіть доступні цілі щодо збагачення даних для вашого бізнесу

Компанії можуть досягти значних результатів, впровадивши процеси збагачення даних. Крім того, ви можете підвищити дохід свого бізнесу завдяки збагаченню даних. Але встановіть реалістичні цілі щодо збагачення даних, яких ви можете досягти за допомогою ресурсів підприємства.

Будьте в курсі останніх процесів збагачення

Збагачення даними вашого бізнесу не є справою кількох разів. Але ви повинні бути в курсі мінливих тенденцій у галузі обробки даних. Зверніть увагу та використовуйте всі найновіші стратегії, щоб збагатити свої бізнес-дані, тому що це допоможе вашому бізнесу залишатися попереду ваших конкурентів.

Використання правильних інструментів і стратегій

Припустімо, що ваше підприємство прагне досягти кращих доходів і позитивних результатів. Переконайтеся, що ви використовуєте найкращі методи чи інструменти для збагачення даних вашого бізнесу. Доступно багато інструментів для збагачення даних, але проведіть дослідження, перш ніж погоджуватися на один. Ви також можете покластися на сторонні компанії-постачальники послуг, які пропонують послуги збагачення даних.

Автоматизація збагачення даних

Важливо пам’ятати, що вам потрібна офіційна підготовка з науки про дані. Щоб уникнути помилок під час аналізу величезної кількості даних. Оскільки процес збагачення даних відрізняється від його розуміння, автоматизація збагачення даних підвищує продуктивність і цілісність даних, а також покращує результати продажів.

Саме тут важливо зрозуміти потенціал машинного навчання. Технологія творить чудеса, будучи мостом між водоймою даних та інтелектуальними людьми, які зрозуміють це. Автоматизоване збагачення даних економить час і ресурси, оскільки воно отримує дані від вашого імені. Ось інші переваги автоматизованого збагачення даних:

• Зменшене управління даними
• Створюйте повторювані автоматизовані операції для надання збагачених даних.
• Використовуйте спеціальні повідомлення, щоб передбачити бажання клієнтів і встановити з ними зв’язок.
• Активуйте джерела даних, які є цінними для компанії.

Висновки

Збагаченням даних іноді нехтують, але воно має вирішальне значення для створення відповідних наборів даних. Це відбувається, коли розробникам потрібно враховувати критерії набору даних для аналітики. Коли прийде час вирішити, які дані збирати в програмах, потреба в аналітичних даних з часом зміниться.

Таким чином, добре розроблені інструменти перетворення даних є потребою часу. Вони дозволяють членам команди змінювати та збагачувати бізнес-дані відповідно до своїх унікальних потреб. Це дає змогу аналітичним групам надавати точну інформацію, сприяти ширшому застосуванню аналітики та краще реагувати на потреби бізнесу.

---

Дізнайся як приклади використання Nanonets можуть застосовуватися до вашого продукту.

---