Biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động với Làm giàu dữ liệu

Biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động với Làm giàu dữ liệu

Dấu thời gian: 12:2023 chiều ngày 11 tháng 26 năm XNUMX

Để làm phong phú thêm dữ liệu kinh doanh của bạn, hãy sử dụng phương pháp tiếp cận từng bước để có kết quả đáng tin cậy.

Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể tạo ra một tập hợp dữ liệu chính xác và nhất quán. Bằng cách hợp nhất dữ liệu từ các mô-đun khác nhau trong doanh nghiệp của bạn, nó sẽ cung cấp cho bạn bức tranh toàn cảnh hơn về các điều kiện tiên quyết của khách hàng. Mặc dù nó cũng cho phép bạn tạo số liệu thống kê chính xác để sử dụng làm tính năng trong các mô hình máy học (MLM).

Phân đoạn dữ liệu cho phép bạn tách hoặc sắp xếp tập dữ liệu theo các tham số cụ thể. Sử dụng các giá trị thống kê, khu vực, công nghệ hoặc hành vi là một phương pháp phân khúc phổ biến. Việc phân khúc sau đó được sử dụng để phân loại và mô tả thực thể tốt hơn. Trong khi nếu chúng ta nói về các trường hợp sử dụng tiếp thị, phân khúc cũng được sử dụng để nhắm mục tiêu.

Các thuộc tính dẫn xuất không phải là một phần của tập dữ liệu ban đầu. Nhưng các trường này được xây dựng từ một miền hoặc một nhóm các khu vực. Vì các đặc điểm dẫn xuất thường chứa lý luận được áp dụng trong quá trình phân tích nên chúng rất hữu ích. Để xác định tuổi, chiến thuật trừ ngày sinh từ ngày hiện tại, đây là thuộc tính dẫn xuất được xem xét nhiều nhất.

Việc cắt bỏ dữ liệu là quá trình thay thế các giá trị cho thông tin bị thiếu trên các trường. Thay vì coi số còn thiếu là XNUMX, giá trị ước tính sẽ kiểm tra dữ liệu của bạn. Tính giá của một trường thiếu dựa trên các vấn đề khác là một ví dụ điển hình.

Khi sử dụng dữ liệu bán tổ chức hoặc không có cấu trúc phức tạp, bạn có thể thêm nhiều giá trị dữ liệu trong một trường. Trích xuất thực thể cho phép bạn xác định các thực thể khác nhau, chẳng hạn như người hoặc doanh nghiệp. Các giá trị phải thuộc về một miền và sau đó được đưa vào một hoặc nhiều trường. Chiến lược này sẽ làm cho dữ liệu kinh doanh của bạn có ý nghĩa hơn.

Đó là quá trình nhóm dữ liệu thành hai loại để sắp xếp và phân tích dữ liệu tốt hơn. Bạn có thể sử dụng một trong hai cách tiếp cận này để phân tích dữ liệu phi cấu trúc nhằm làm cho dữ liệu hợp lý hơn.

Đặt tính năng làm giàu dữ liệu ở chế độ lái tự động với Nanonets. Hãy thử nó cho chính mình

Các trường hợp sử dụng khác nhau của việc làm giàu dữ liệu là gì?

Biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích với Data Enrichment PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Người dùng doanh nghiệp đồng ý rằng dữ liệu chính là một trong những tài sản quan trọng nhất của họ. Nhưng không phải khi việc làm giàu dữ liệu của bên thứ ba không được sử dụng. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể nhận được thông tin chi tiết thú vị từ dữ liệu trong hệ thống ERP của họ.

Thành tích đáng chú ý nhất xảy ra khi bạn kết hợp thông tin từ nhiều nguồn. Điều đó cung cấp một bức tranh chi tiết hơn về thị trường mục tiêu của công ty và các đối thủ cạnh tranh. Bằng cách thêm bối cảnh, làm giàu mở rộng khả năng tạo ra giá trị kinh tế.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng về cách làm giàu dữ liệu đang hỗ trợ các công ty tạo ra giá trị thực tế.

Thông tin chi tiết dựa trên vị trí

Làm giàu dữ liệu cung cấp cho các tổ chức viễn thông cái nhìn sâu sắc hơn về các khách hàng cũ và tiềm năng của họ. Để giúp họ nhắm mục tiêu khách hàng để tăng doanh số bán hàng của họ. Trong khi họ cũng thu hút khách hàng tiềm năng với mục tiêu tiếp thị. Ngoài ra, hãy xác định các thông số nhân khẩu học quan trọng như tuổi tác, lối sống và phạm vi thu nhập.

Các sự kiện trong cuộc sống của khách hàng cho thấy họ sẽ quan tâm đến một dịch vụ mới. Nó cũng có thể chỉ ra rằng họ có nhiều khả năng sẽ kết thúc các dịch vụ hiện tại của mình. Làm giàu dữ liệu tạo ra sự hiểu biết mà các nhà cung cấp dịch vụ có thể sử dụng. Để thực hiện các khoản đầu tư tốt nhất trong việc giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút những khách hàng mới.

Phân khúc khách hàng tốt hơn

Các bước phân khúc khách hàng tiếp theo sau khi ghi điểm khách hàng tiềm năng. Phần này chia khách hàng tiềm năng thành các phân khúc dựa trên khả năng họ mua hàng. Công cụ làm giàu dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp thông tin quan trọng về khách hàng tiềm năng của họ. Và đảm bảo rằng thông tin hợp lệ bằng cách bổ sung dữ liệu.

Siêu cá nhân hóa

Sự liên quan của các cuộc thảo luận là cốt lõi của tiếp thị hiện đại. Bởi vì các phương pháp tiếp thị đại chúng không còn hiệu quả. Làm giàu dữ liệu cung cấp khả năng xây dựng các cuộc đối thoại có ý nghĩa. Và cũng nâng cao trải nghiệm của khách hàng với thông tin phong phú về khách hàng và khách hàng tiềm năng.

Thông tin liên lạc của bạn phải vượt ra ngoài việc hiểu dữ liệu phân khúc và nhân khẩu học của họ. Làm giàu dữ liệu là cách tốt nhất vì bạn cần phải phù hợp với sở thích của họ.

Làm giàu thông tin khách hàng

Tiếp thị là một trong những lĩnh vực ban đầu nắm bắt tiềm năng làm giàu dữ liệu. Các nhà tiếp thị thu thập và phân tích dữ liệu bằng các kỹ thuật tiếp thị khác nhau. Là một phần trong quá trình tìm kiếm của họ để hiểu sâu hơn về hành vi và động cơ của khách hàng.

Nhưng việc sử dụng các công cụ làm giàu dữ liệu cho phép tiếp cận tiếp thị linh hoạt hơn. Điều đó sẽ dựa trên sự hiểu biết phức tạp hơn về khách hàng và hành vi của họ. Nó giúp các nhà tiếp thị tạo hồ sơ người mua chi tiết bằng cách cung cấp thêm thông tin chi tiết cho khách hàng.

Thông tin chi tiết về dữ liệu thuộc tính

Làm giàu dữ liệu cung cấp kiến ​​thức có giá trị về các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến rủi ro ngành bảo hiểm. Trước đây, các công ty bảo hiểm đã có một ý tưởng sơ bộ về vị trí của tài sản được bảo hiểm. Họ đã đánh giá mức độ rủi ro đối với các rủi ro khác nhau bằng cách sử dụng kiến ​​thức địa lý cơ bản.

Tuy nhiên, các công ty bảo hiểm có thể cung cấp một bức tranh chi tiết hơn về rủi ro tài sản đối với những tổn thất cụ thể.

Các phương pháp hay nhất để làm giàu dữ liệu là gì?

Làm giàu dữ liệu đôi khi chỉ là thủ tục một lần; bạn sẽ cần phải làm điều đó thường xuyên, đặc biệt là trong môi trường phân tích nơi bạn liên tục thêm mới vào hệ thống của mình.

Sử dụng các phương pháp làm giàu tốt nhất là lựa chọn duy nhất để duy trì chất lượng dữ liệu của bạn. Trong khi nó cũng sẽ hỗ trợ chất lượng dữ liệu kinh doanh của bạn. Các thực tiễn tốt nhất về làm giàu dữ liệu bao gồm:

khả năng mở rộng

Bất kỳ quy trình nào bạn thiết kế đều phải có khả năng mở rộng vì dữ liệu kinh doanh của bạn sẽ mở rộng theo thời gian. Mặc dù bạn cũng sẽ thêm các quy trình mới vào nhiệm vụ chuyển đổi của mình và dữ liệu của bạn sẽ tiếp tục phát triển theo thời gian. Do đó, thời gian, hiệu quả và tài nguyên phải có khả năng mở rộng cho các quy trình làm giàu dữ liệu.

Chẳng hạn, nếu bạn là một phần của một số hoạt động kinh doanh chung. Bạn sẽ sớm xác định giới hạn khả năng xử lý và thanh toán phí. Để tránh những vấn đề như vậy, tự động hóa quy trình là một ý tưởng hay vì nó có thể sử dụng cơ sở hạ tầng có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu của bạn.

Ổn định & Nhân rộng

Mỗi hoạt động làm giàu dữ liệu phải được lặp lại và tạo ra kết quả tương tự. Bất kỳ quy trình nào bạn thiết kế để làm giàu dữ liệu đều phải dựa trên quy tắc. Nếu bạn muốn có thể lặp lại một lần nữa với sự tự tin rằng kết quả sẽ không đổi.

Tiêu chí đánh giá không thể chối cãi

Cần phải có một tiêu chuẩn đánh giá được xác định cho mọi hoạt động làm giàu dữ liệu. Bạn phải có khả năng đánh giá liệu quy trình có đạt yêu cầu hay không và có diễn ra như mong đợi hay không khi bạn so sánh những thành công ban đầu với những thành công từ những nhiệm vụ đầu tiên. Bạn có thể thấy rằng kết quả đầu ra là những gì bạn mong đợi từ chúng.

đầy đủ

Bạn nên hoàn thành các hoạt động làm giàu dữ liệu kinh doanh của mình. Đảm bảo rằng kết quả có chất lượng giống như dữ liệu được đưa vào hệ thống. Bạn cũng nên xem xét các kết quả có thể xảy ra đối với mọi biến số, bao gồm cả các tình huống kết quả không xác định. Chi tiết, bạn nhập các giá trị mới vào hệ thống sẽ cho phép bạn tự tin. Điều này sẽ đảm bảo rằng kết quả của quá trình làm giàu sẽ luôn đáng tin cậy.

Khái quát

Hoạt động làm giàu dữ liệu phải thích ứng với nhiều bộ dữ liệu. Đảm bảo rằng các quy trình bạn áp dụng có thể áp dụng cho nhiều bộ dữ liệu. Vì vậy, bạn có thể sử dụng cùng một logic cho các nhiệm vụ khác nhau. Bạn cũng có thể sử dụng phương pháp tương tự để xóa bất kỳ mục nhập nào khỏi trường dữ liệu. Chiến lược này kết nối tất cả các nhu cầu kinh doanh và dữ liệu của bạn trong tất cả các lĩnh vực kinh doanh.

Bạn muốn tự động hóa các tác vụ dữ liệu lặp đi lặp lại? Tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc đồng thời nâng cao hiệu quả với Nanonets.

Làm giàu dữ liệu cho doanh nghiệp

Làm giàu dữ liệu sẽ mang lại cho doanh nghiệp của bạn nhiều lợi thế khác nhau. Nhưng đó là một nhiệm vụ đầy thách thức đòi hỏi phải sử dụng Dữ liệu lớn. Dưới đây là một số mẹo hữu ích khi bạn cần trợ giúp về cách cải thiện dữ liệu hiện tại của mình.

Đặt mục tiêu làm giàu dữ liệu có thể tiếp cận cho doanh nghiệp của bạn

Các doanh nghiệp có thể đạt được kết quả to lớn bằng cách triển khai các quy trình làm giàu dữ liệu. Và có thể nâng cao doanh thu kinh doanh của bạn bằng cách làm giàu dữ liệu. Tuy nhiên, hãy đặt các mục tiêu làm giàu dữ liệu thực tế mà bạn có thể đạt được bằng tài nguyên doanh nghiệp của mình.

Luôn cập nhật các quy trình làm giàu mới nhất

Làm phong phú thêm dữ liệu của doanh nghiệp bạn không phải là chuyện của một vài lần. Nhưng bạn phải luôn cập nhật các xu hướng đang thay đổi trong ngành làm giàu dữ liệu. Hãy chú ý và sử dụng tất cả các chiến lược mới nhất để làm phong phú dữ liệu kinh doanh của bạn vì điều này sẽ giúp doanh nghiệp của bạn vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh.

Sử dụng đúng công cụ & chiến lược

Giả sử doanh nghiệp của bạn đặt mục tiêu đạt được doanh thu tốt hơn và kết quả tích cực. Đảm bảo bạn sử dụng các phương pháp hoặc công cụ tốt nhất để làm giàu dữ liệu cho doanh nghiệp của mình. Nhiều công cụ làm phong phú dữ liệu có sẵn nhưng hãy nghiên cứu trước khi bạn chọn một công cụ. Bạn cũng có thể dựa vào các công ty cung cấp dịch vụ bên thứ ba cung cấp dịch vụ làm giàu dữ liệu.

Tự động hóa làm giàu dữ liệu

Điều quan trọng cần nhớ là bạn cần được đào tạo chính quy về khoa học dữ liệu. Để tránh phạm sai lầm trong khi phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Vì quá trình làm giàu dữ liệu khác với việc hiểu nó, tự động hóa làm giàu dữ liệu tăng năng suất và tính toàn vẹn dữ liệu đồng thời nâng cao kết quả bán hàng.

Đây là lúc cần thiết để hiểu được tiềm năng của học máy. Công nghệ hoạt động kỳ diệu như một cầu nối giữa kho dữ liệu và những người trí thức, những người sẽ hiểu được ý nghĩa của nó. Làm giàu dữ liệu tự động giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên khi nó thay mặt bạn truy xuất. Dưới đây là những lợi ích khác mà việc làm giàu dữ liệu tự động mang lại:

  • Thu nhỏ quản lý dữ liệu
  • Tạo các hoạt động tự động lặp đi lặp lại để cung cấp dữ liệu phong phú.
  • Sử dụng thông điệp tùy chỉnh để đoán trước mong muốn của khách hàng và thiết lập kết nối với họ.
  • Kích hoạt các nguồn dữ liệu có giá trị cho công ty.

Kết Luận

Việc làm giàu dữ liệu đôi khi bị bỏ qua, nhưng điều quan trọng là tạo ra các bộ dữ liệu phù hợp. Điều này xảy ra khi các nhà phát triển cần xem xét các tiêu chí của bộ dữ liệu để phân tích. Khi đến lúc quyết định dữ liệu nào sẽ thu thập trong ứng dụng, nhu cầu về dữ liệu phân tích sẽ thay đổi theo thời gian.

Do đó, các công cụ chuyển đổi dữ liệu được phát triển tốt là nhu cầu của thời gian. Chúng cho phép các thành viên trong nhóm thay đổi và làm phong phú dữ liệu kinh doanh theo nhu cầu riêng của họ. Điều này trao quyền cho các nhóm phân tích để cung cấp thông tin chi tiết chính xác, thúc đẩy việc áp dụng phân tích rộng hơn và phản ứng nhanh hơn với doanh nghiệp.

Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học