В одном из моих предыдущих блогов вы познакомились с языками программирования для науки о данных. Я уже упоминал, что это был конец инструментов разных уровней функциональной архитектуры. Но это не конец больших данных. Знания о больших данных столь же обширны, как и сами большие данные.
Знаний об архитектуре больших данных и различных инструментах, представленных на рынке для работы с большими данными, недостаточно. В области больших данных гораздо больше вертикалей, чем мы можем себе представить. Почти каждую неделю происходят новые события.
Но для начала я буду проще. Вот самые основные и полезные советы по извлечению информации из больших данных.
Основная цель всей картины больших данных заключалась в том, чтобы получить информацию, которую мы могли бы извлечь из больших данных. Информация, которая может оказаться очень полезной
И этот список можно продолжать. Есть некоторые вещи, о которых нам следует помнить, извлекая ценную информацию из больших данных.
Советы по извлечению информации из больших данных
Ниже приведен список некоторых стратегических советы, которым следует следовать, прежде чем приступить к процессу извлечения информации.
1. Используйте чистые данные –
Какую бы информацию мы ни извлекли из данных, все это связано с данными, которые мы должны включить в процесс анализа. Следовательно, становится все более важным, чтобы мы собирали правильные данные. И при этом не менее важно, чтобы данные, вводимые в систему аналитики, были полностью организованы и наиболее важны. При этом предприятиям также необходимо генерировать и хранить как можно больше данных. Прежде чем делать какие-либо выводы на основе полученных данных, полезно иметь под рукой больше данных.
См. также: Аналитика больших данных: как маркетологи используют их для понимания своих клиентов
2. Используйте несколько источников данных, чтобы получить полную картину –
Мы все знаем, что каждый год каждый бизнес генерирует много данных, которые при правильном анализе позволяют получить глубокую информацию, которая может оказаться полезной для бизнес-планов. Но чтобы понять большие данные, нам нужно взглянуть на более широкую картину. Из всех данных, существующих в мире, данные одной компании составляют лишь их фрагмент. Следовательно, результаты, полученные из него, дадут только У вас есть частичное представление о том, что происходит в мире.
Ну, это совсем не громоздкая задача: правильные инструменты и процессы могут помочь вам отслеживать и управлять несколькими потоками данных. Агрегируя и связывая данные, вы можете определить связи с источниками, которые дадут вам более точную картину вашего бизнес-рынка.
3. Целостность данных — это коллективная работа.
Успех или неудача стратегии обработки данных полностью зависят от того, как компании поддерживают свои базы данных. Каждая деталь, связанная с бизнесом, должна поддерживаться в актуальном состоянии, чтобы можно было полагаться на информацию, которую предоставляет ваша стратегия обработки данных. Нам также необходимо иметь оперативные обновления из внешних источников, как и для внутренних источников данных. За поддержание данных отвечают все сотрудники компании, такие как ИТ-команда, специалисты по продажам и все остальные, участвующие в этом процессе.
См. также: Лучшие языки программирования для больших данных – часть 2
См. также: Лучшие языки программирования для больших данных – часть 2
См. р>
4. Агрегированные данные могут рассказать вам все, если запрос правильно структурирован –
Собрать и сохранить все данные бизнеса недостаточно. И взглянуть на это шире для анализа тоже недостаточно. Данные, которыми вы располагаете, могут рассказать вам о многом большем, чем вы могли себе представить. Но вся игра вращается вокруг того, как вы запрашиваете данные, чтобы извлечь из них ценную информацию.
Учёные, работающие с данными, говорят, что анализ данных — это не только наука, но и искусство. А когда дело доходит до анализа бизнес-данных, виновник скрывается в мелких деталях. Следовательно, очень важно вникать в детали, чтобы получить реальную информацию.
5. Внедрить аналитику отслеживания пикселей.
Компании должны разрабатывать свои веб-сайты таким образом, чтобы это помогало им собирать данные, связанные с их маркетинговой рекламой и продажами продуктов. Это сделает веб-сайт инструментом генерации данных, а не просто платформой для маркетинга и продаж.
Существует методология, называемая пиксельным отслеживанием, которая может принести компании огромную выгоду. ИТ-отделы и отделы маркетинга должны работать рука об руку, чтобы внедрить пиксельное отслеживание на различных веб-сайтах, используемых компанией, будь то мобильные устройства, микросайты или другие сайты. Данные можно отслеживать с веб-сайтов социальных сетей, а также с помощью отслеживания пикселей в социальных сетях. Это отслеживание также предоставляет вам информацию об устройствах пользователей, которая может помочь вам понять, происходят ли продажи с мобильных устройств. или веб-потребители.
6. Используйте статистическое моделирование –
Прежде чем разрабатывать телевизионную рекламу, маркетологи должны воспользоваться усовершенствованиями в сборе данных, которые помогут им сопоставить свои кампании с фактическими результатами. Для создания статистических моделей необходимо объединить метрики по станциям, размер эфира, демографическую информацию, активность второго экрана и прочее.
7. Целевая демографическая информация.
Это необходимое условие для маркетологов при разработке своих стратегий с учетом целевой группы людей, потребителей или места. Необходимо знать их поисковые привычки, устройства, которые они используют, и другие поведенческие показатели, чтобы повысить рентабельность инвестиций в данные, собранные в цифровых СМИ и на телевидении.
См. также: Что следует помнить об облаке Вычисления: нельзя
8. Используйте смешанное моделирование –
Чтобы лучше планировать будущее, лучшим решением для бизнеса является использование смешанного моделирования. В основу этого положены анализ данных о продажах и откликах. Это помогает маркетологам тщательно оценить все каналы сбыта. Следовательно, они могут отсеять неэффективные каналы и направить больше бюджета на каналы, приносящие прибыль.
9. Оцените розничную торговлю.
Информация о розничном продавце — это лучшие данные, которые помогут оценить предпочтения клиентов. Данные помогут вам узнать корреляцию между эффектами, которые могут быть вызваны двумя действиями маркетинговой политики. Понимание ответов ваших клиентов может напрямую помочь вам увеличить продажи и спрос на продукцию.
Мы можем поучиться у Amazon тому, как она наилучшим образом использует большие данные. То, как он предлагает пользователям продукты, которые им могут понравиться, и то, как компания обрабатывает миллионы транзакций и поставок. Анализируя свои большие данные, Amazon пытается принести пользу своему бизнесу двумя способами: во-первых, это улучшение собственных процессов в соответствии с полученной информацией, а во-вторых, улучшение качества обслуживания клиентов.
См. также: Термины и технологии облака. Компьютерные технологии
Не только Amazon использует технику улучшения бизнес-процессов с помощью анализа больших данных. Практически все ведущие компании так делают. Поэтому я надеюсь, что приведенные выше советы помогут вам улучшить процесс добычи и увеличить прибыль бизнеса.
Читать: 0
