通过数据丰富将原始数据转化为可操作的见解

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数据丰富的不同用例有哪些？

商业用户一致认为，原始数据是他们最重要的资产之一。 但当不使用第三方数据丰富时则不然。 企业领导者可以从 ERP 系统中的数据中获得令人兴奋的见解。

当您将多个来源的信息结合起来时，就会产生最显着的成就。 这提供了公司目标市场和竞争对手的更详细信息。 通过添加背景信息，丰富性扩大了产生经济价值的可能性。

以下是数据充实如何帮助公司产生实际价值的一些用例。

基于位置的洞察

数据充实使电信组织能够更好地了解其潜在客户和老客户。 帮助他们瞄准目标客户以增加销售额。 同时他们还通过目标营销吸引潜在客户。 此外，确定重要的人口统计参数，例如年龄、生活方式和收入范围。

客户生活中的事件表明他们会对新服务表现出兴趣。 这也可能表明他们更有可能终止当前的服务。 数据丰富创造了运营商可以使用的理解。 在留住现有客户和吸引新客户方面做出最佳投资。

更好的客户细分

潜在顾客评分之后是客户细分步骤。 本节根据潜在客户购买的可能性将其分为几个部分。 数据丰富工具为企业提供有关其潜在客户的重要信息。 并通过补充数据确保信息有效。

超个性化

讨论的相关性是现代营销的核心。 因为大众营销方法不再有效。 数据丰富提供了建立有意义的对话的能力。 还可以通过有关客户和潜在客户的丰富信息来增强客户体验。

您的沟通必须超越理解他们的细分和人口统计数据。 数据丰富是一条出路，因为您需要与他们的兴趣相关。

丰富客户信息

营销是最早拥抱数据丰富潜力的行业之一。 营销人员使用各种营销技术收集和分析数据。 作为他们寻求更深入了解客户行为和动机的一部分。

但使用数据丰富工具可以实现更灵活的营销方法。 这将基于对客户及其行为的更复杂的理解。 它通过向客户提供更多详细信息来帮助营销人员创建详细的买家资料。

房地产数据洞察

数据丰富提供了有关影响保险业风险的各种因素的宝贵知识。 过去，保险公司对受保财产的位置有一个粗略的了解。 他们利用基本地理知识评估了不同风险的风险级别。

然而，保险公司可能会提供特定损失的财产风险的更详细信息。

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数据丰富的最佳实践是什么？

数据丰富有时只是一次性过程； 您需要经常这样做，尤其是在不断向系统添加新内容的分析环境中。

使用最佳丰富实践是保持数据质量的唯一选择。 同时它还将支持您的业务数据的质量。 数据丰富的最佳实践包括：

可扩展性

您设计的任何过程都应该是可扩展的，因为您的业务数据会随着时间的推移而扩展。 同时您还将向您的转换职责添加新流程，并且您的数据将随着时间的推移而不断发展。 因此，数据丰富过程的时间、效率和资源必须是可扩展的。

例如，如果您是某些共同业务的一部分。 您将很快确定处理能力限制并支付费用。 为了避免此类问题，自动化流程是一个好主意，因为它可以使用可扩展的基础设施来满足您的需求。

稳定性和复制

每个数据丰富操作都必须是可重复的并产生相同的结果。 您在数据丰富方面设计的任何流程都必须是规则驱动的。 如果您希望能够自信地重复一次，结果将保持不变。

无可争议的评价标准

每个数据丰富操作都需要有一个明确的评估标准。 当您将最初的成功与最初任务的成功进行比较时，您必须能够判断该过程是否令人满意并按预期运行。 您可以看到输出正是您所期望的。

完备性

您应该完成业务数据丰富活动。 确保结果与进入系统的数据具有相同的质量。 您还应该考虑每个变量的可能结果，包括未知结果场景。 详细地说，您在系统中输入新的值会让您充满信心。 这将确保浓缩过程结果始终可靠。

推广

数据丰富活动应该适用于许多数据集。 确保您应用的过程可以应用于许多数据集。 因此您可以对各种任务使用相同的逻辑。 您还可以使用相同的方法从数据字段中删除任何条目。 该策略将您的所有业务需求和所有业务领域的数据连接起来。

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企业数据丰富

数据丰富将为您的企业带来各种优势。 但这是一项具有挑战性的任务，需要使用大数据。 当您需要有关如何增强当前数据的帮助时，这里有一些有用的提示。

为您的业务设定可行的数据丰富目标

企业可以通过实施数据丰富流程来取得巨大成果。 通过数据丰富可以提高您的业务收入。 但要设定可以利用企业资源实现的切合实际的数据丰富目标。

随时了解最新的浓缩流程

您的业​​务的数据丰富不是几次的问题。 但您必须随时了解数据丰富行业不断变化的趋势。 关注并使用所有最新策略来丰富您的业务数据，因为这将帮助您的企业领先于竞争对手。

使用正确的工具和策略

假设您的企业旨在实现更好的收入和积极的成果。 确保您使用最佳实践或工具来丰富您的业务数据。 有许多数据丰富工具可供使用，但在选择一种工具之前请先进行研究。 您还可以依赖提供数据丰富服务的第三方服务提供公司。

数据丰富自动化

重要的是要记住，您需要接受数据科学方面的正式培训。 避免在分析大量数据时犯错误。 由于数据丰富过程与理解它不同， 数据丰富自动化 提高生产力和数据完整性，同时提高销售业绩。

这是了解机器学习潜力的关键所在。 这项技术创造了奇迹，成为数据池和能够理解数据的知识分子之间的一座桥梁。 自动数据丰富可以节省时间和资源，因为它会代表您进行检索。 以下是自动化数据充实所提供的以下其他好处：

• 缩小数据管理规模
• 创建重复的自动化操作以提供丰富的数据。
• 使用自定义消息传递来预测客户的需求并与他们建立联系。
• 激活对公司有价值的数据源。

总结

数据丰富有时会被忽视，但它对于创建合适的数据集至关重要。 当开发人员需要考虑分析的数据集标准时，就会发生这种情况。 当需要决定在应用程序中捕获哪些数据时，对分析数据的需求将随着时间的推移而变化。

因此，成熟的数据转换工具是时代的需要。 它们使团队成员能够根据自己的独特需求更改和丰富业务数据。 这使分析团队能够提供准确的见解，促进更广泛的分析采用，并更快地响应业务。

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