Sisu
- Mis on Con?
- Miks on Con nii oluline?
- Kuidas saab integreerida ennustavat analüüsi?
- Kuidas aitab integreeritud integratsioon edukat ennustamist
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Mõned praktilised rakendused
- Konusaalse integratsiooni tulevik
- Järeldus
Allikas: Alexraths / Dreamstime.com
Ära võtma:
Kontaktide lisamine suurandmetele võib muuta need andmed palju võimsamaks ja väärtuslikumaks.
Koos ennustava analüütikaga on iga eduka soovituse peamine eristaja. Mitte ainult toote kvaliteet, saadavus või hind, vaid ka "con" (mis on reaalajas) aitab kasutajatele kõige sobivamat soovitust anda. Tarbija saab erinevate ostude jaoks seada erinevad profiilid ja seetõttu on reaalajas toimuv konversioon, mille korral tarbija sooritab ostu, väga oluline, et õigesti soovitusi anda. (Ennustava analüütika kohta saate lisateavet jaotisest Kuidas ennustav analüüs võib arstiabi parandada.)
Mis on Con?
Maailm muutub iga päevaga nutikamaks ja paremini ühendatud. Nüüd toodetakse Interneti regulaarse kasutamise tõttu iga päev tohutult andmeid, mis kasvab pidevalt. Sageli mõtleme suurandmete peale mõeldes selle tohutule suurusele ja haldamisega seotud probleemidele. Kuid see pole veel kõik, kuna neid andmeid saab kasutada erinevate ettevõtete müügi suurendamiseks, kasutades koondandmeid, mis on loodud tohututest suurtest andmetest.
Con on tegelikult tükk ajaloolisi andmeid teatud objekti kohta. Objekt võib olla ükskõik milline, erinevatest füüsilistest asukohtadest kuni inimesteni endini. Need andmed on äärmiselt olulised, kuna neid saab kasutada erinevate olukordade analüüsimiseks ja seejärel asjakohaste otsuste tegemiseks. Con on ettevõtluse jaoks hädavajalik, kuna ilma selleta võivad otsused kergesti viltu minna. Kasutades sellist teavet koos suurandmetega, saavad ettevõtted õppida tundma ajaloolisi mustreid ja praegusi suundumusi. Seega on seda tüüpi andmed kasulikud ettevõtetele, kes soovivad teha olulisi otsuseid faktide, mitte oletuste põhjal.
Miks on Con nii oluline?
Ühtsed andmed on äärmiselt olulised, kuna nende õige analüüs võib tõsta paljude organisatsioonide ja ettevõtete tootlikkust. See võib anda olulist teavet, mis on vajalik nende organisatsioonide plaanide koostamiseks. Kaasaegseid suurandmete töötlemise tehnikaid saab kasutada suure hulga teabe töötlemiseks kas Internetist või pärismaailmast. Selliseid andmeid saab paremate ennustusmeetodite abil kasutada ühiskonna täiustamiseks, mis võimaldab ettevõtetele rohkem kasumit ja nutikad lahendused tarbijatele.
Selliseid andmeid saab masinõppe tehnikate ja tehisintellektiga integreerimisel veelgi kasulikumaks muuta. Sel viisil saab andmeid kasutada isegi loodusõnnetuste, nagu maavärinad, täpseks ennustamiseks või ilmastiku täpseks ennustamiseks. Ettevõtjad peavad pidevalt analüüsima uusi andmeid, et töödelda uut koondatud teavet, et pakkuda oma klientidele tõhusaid teenuseid. Selleks peavad nad andmed s-st, nutitelefonidest ja sotsiaalmeediast kaevandama. Samuti peavad nad kõiki neid andmeid reaalajas töötlema.
Kuidas saab integreerida ennustavat analüüsi?
Ennustav analüüs pole kuigi hiljutine edasiminek - see avastati tegelikult juba mitu aastat tagasi. Uuemad tehnikad, mis kasutavad uusimat tehnoloogiat, viivad aga liikumist kiiremini kui ette kujutatud ja pakuvad peaaegu iga kord ülitäpseid ennustusi. Hiljutised edusammud infotehnoloogia ja tehisintellekti valdkonnas on pannud paljud ettevõtted oma eeldatavat kasumit ületama, kuid veelgi rohkem on võimalik saavutada.
Seda saab teha, kui mõistame tõsiasja, et andmed ei saa olla kasulikud ainult ühe nurga alt. Seda tuleb vaadata mitme nurga alt, mida saab teha ka tarbijatele improviseeritud profiili loomisega. Üksikasjalikud andmed on siin toodud. Üksikasjalikke andmeid saab kasutada konkreetse aspekti tähtsuse järjekorda seadmiseks, mis võib põhjustada suuremat kasumit. Ehkki tavalised kirjed, näiteks tehingupäevikud, ei pruugi anda subjektiga seotud olulist teavet, võivad üksikud andmed, nagu käitumislogid, anda olulisi teadmisi, mida kasutatakse täpsete ennustuste tegemiseks.
Kuidas aitab integreeritud integratsioon edukat ennustamist
Paljud organisatsioonid analüüsivad suurandmeressursse, et saada rohkem teavet sihtüksuste kohta ja kasutavad seda teavet ka oma äriplaanide koostamiseks. Selle mõistmiseks võime kasutada suhtlusvõrgustike lihtsat näidet, mille kohta kasutajad genereerivad palju teavet oma eelistuste ja mittemeeldimiste kohta. Neid saite saab regulaarselt kontrollida oluliste käitumisandmete osas, mida saab kasutada reaalajas toimuva analüüsi tegemiseks. Tõhusamaid mustrituvastusmeetodeid saab kasutada ka sellistes kohtades, kus regulaarselt genereeritakse suurt hulka andmeid.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Suurandmetel on ennustava analüütika abistamisel tohutu potentsiaal. Konverentsiandmetest saadud teave on eduka ennustava analüütika jaoks samuti väga oluline. Kuid selleks, et see oleks tõeliselt tõhus, vajavad organisatsioonid teadmisi, et suurandmete suhtes õigesti kasutada. See vähendab veavõimalusi. (Lisateavet suurandmete analüüsi kohta leiate teemast Tagasi kooli koos suurandmete analüüsiga.)
Suurandmete ja analüütiliste andmete kombinatsioon võib olla võimas, mis aitab ennustada erinevaid tulemusi ja muid tegureid. Mõned muud analüütilise analüüsi kasutamise eelised on see, et see võimaldab organisatsioonil kasutada miinuseid kasutajatele mõeldud lahenduse korrektseks modelleerimiseks ja aitab sellistest andmetest käitumisharjumusi korrektselt jälgida.
Mõned praktilised rakendused
Konuaalse teabe praktilisi rakendusi on palju. Näiteks hakkas hiljuti veebipõhine arvutiosade müüja nimega ReplaceDirect kasutama seda teenust oma eelarve tõhusaks haldamiseks, saades samal ajal maksimaalselt vaatamisi ja kliente. See ettevõte kasutas paljude üksuste ennustamiseks ühetaolist teavet, näiteks kõige soovitavamaid märksõnu, mida nende saidil otsitaks, ning parimate pakkumishindade järgi kõige enam otsitud sõnadele vastavalt andmetele.
Mõni tellitav videoteenus hõlmab ka sellise koondatud teabe kasutamist, et ennustada klientidele kõige soovitavamaid filme ja maksimaalse vaatamise jaoks parimaid ajapilusid.
Konusaalse integratsiooni tulevik
Pidev integratsioon on väga oluline nende ettevõtete jaoks, kes soovivad ennustava analüüsi abil maksimaalset kasumit saada. Üha uute seadmete tulekuga genereeritakse rohkem andmeid, mida saaks kaevandada täiustatud andmekaevetarkvara abil. Andmeid saab seejärel kiiresti töödelda kasulikuks koondatud teabeks.
Lähiajal täielikult kasutusele võetavad täiustatud andmete kaevandamise ja töötlemise tehnikad suudavad andmeid paremini mõista ja töödelda suures koguses üheajalisi andmeid peaaegu reaalajas. Nende andmete abil saab ka täpset modelleerimist. Tulevikus võib neid andmeid kasutada ka paljudes erinevates valdkondades peale ärisektorite, näiteks maavärinate mustrite leidmisel järgmise streigi ennustamiseks või epideemiakaardi hõlpsaks modelleerimiseks.
Järeldus
Ühise teabe tõhus analüüs on oluline tunnusjoon, mida organisatsioonid peavad kohandama ja parendama mis tahes teenuse edukaks kasutuselevõtmiseks ja ka tulemuse ennustamiseks. Andmeid saab ka mudeliga integreerida, et seda veelgi täpsemaks muuta. Miinused võivad aidata ka visualiseerimise modelleerimisel. Ühtse teabe töötlemisel reaalajas võib üksuse kohta paljugi olla, näiteks kas selle populaarsus on tõusnud või langenud.
Pidev integratsioon aitab ka klientidel hõlpsalt ja kiiresti soovitud kohta navigeerida ja soovitud teenust saada. Sarnasel viisil saavad organisatsioonid hõlpsamini soovitud teabe juurde liikuda. See võib aidata ettevõtetel saavutada suurt kasumit ja tulemuseks on ka suurem klientide rahulolu.