En av mine tidligere blogger ga deg en omvisning i programmeringsspråkene for datavitenskap. Jeg hadde nevnt, det var slutten på verktøy for forskjellige funksjonelle arkitekturlag. Men ikke slutten på Big Data. Kunnskap om Big Data er like omfangsrik som selve Big Data.
Det er ikke nok å vite om arkitekturen til Big Data og de ulike verktøyene som finnes i markedet for å jobbe med Big Data. Big Data-domenet har mye flere vertikaler enn vi kan tenke oss. Nesten hver uke skjer en ny utvikling.
Men jeg skal holde det enkelt til å begynne med. Her er de mest grunnleggende og nyttige tipsene for å trekke ut innsikt fra Big Data.
Hovedformålet bak hele bildet av Big Data har vært om innsikten vi kunne hente ut fra Big Data. Innsikten som kan vise seg å være til stor hjelp
Og listen fortsetter. Det er noen ting vi bør huske på mens vi henter ut den verdifulle innsikten fra Big Data.
Tips for å hente ut innsikt fra Big Data
Nedenfor er listen over noen strategiske tips du bør følge før du begynner med prosessen for utvinning av innsikt.
1. Bruk rene data –
Uansett hvilken innsikt vi får fra dataene er alt på grunn av dataene vi må legge inn i analyseprosessen. Derfor blir det desto viktigere at vi samler inn riktige data. Og med det er det like viktig at dataene som legges inn i analysemotoren er fullstendig velorganiserte og mest essensielle. Med dette er det også nødvendig for virksomheter å generere og lagre så mye data som mulig. Det er godt å ha mer data i hånden før man trekker noen konklusjoner fra innsikten.
Se også: Big Data Analytics: How Marketing Personnel use it to understand their Customers
2. Bruk flere datakilder for å få hele bildet –
Vi vet alle at hver virksomhet hvert år genererer massevis av data som hvis de analyseres riktig genererer dyp innsikt som kan vise seg å være fordelaktig for forretningsplaner. Men vi må se på det større bildet for å forstå Big Data. Av alle dataene som finnes i verden, utgjør dataene til et enkelt selskap bare fragmentet av dem. Derfor vil resultatene trukket fra det bare gi e du en delvis oversikt over hva som skjer i verden.
Vel, det er slett ikke en tung oppgave, de riktige verktøyene og prosessene kan hjelpe deg med å overvåke og administrere flere datastrømmer. Ved å samle og koble sammen dataene kan du utlede relasjoner til kilder som gir deg et mer nøyaktig bilde av bedriftsmarkedet.
3. Dataintegritet er en teaminnsats –
Suksessen og fiaskoen til datastrategi er alt avhengig av hvordan virksomhetene vedlikeholder databasene sine. Hver detalj relatert til virksomheten må holdes oppdatert for å kunne stole på informasjonen din datastrategi gir. Vi må også ha liveoppdateringer fra eksterne kilder, og det samme gjelder interne datakilder. Å vedlikeholde dataene er ansvaret til alle personene i virksomheten, som IT-teamet, selgere i frontlinjen og alle andre som er involvert i prosessen.
Se også: Beste programmeringsspråk for Big Data – Del 2
4. Aggregerte data kan fortelle deg hva som helst, hvis spørringen er strukturert riktig –
Det er ikke bare nok å samle inn og lagre all virksomhetsdata. Og å ta et bredere syn på det for analyse er heller ikke nok. Dataene du har i hånden kan fortelle deg mye, mange ting enn du egentlig ville ha tenkt på. Men hele spillet dreier seg om hvordan du spør etter dataene dine for å trekke ut innsikt fra dem.
Dataforskere sier at dataanalyse er like mye en kunst som en vitenskap. Og når det gjelder å analysere forretningsdataene, er synderen gjemt i de små detaljene. Derfor er det viktig å fordype seg i detaljene for å finne den virkelige innsikten.
5. Introduser pikselsporingsanalyse –
Bedriftene bør utforme nettsidene sine på en måte som hjelper dem med å samle inn data relatert til markedsføringsannonser og produktsalg. Det ville gjøre nettstedet til et datagenererende verktøy i stedet for bare en markedsførings- og salgsplattform.
Det finnes en metodikk kalt pikselsporing som kan generere store fordeler for selskapet. IT- og markedsavdelingene bør jobbe hånd i hånd for å innprente pikselsporingen på de ulike nettstedene som brukes av selskapet, enten det er mobil, en mikroside eller et annet sted. Data kan spores fra sosiale medier-nettsteder også ved å bruke pikselsporing på sosiale medier. Denne sporingen gir deg også informasjon om brukernes enhet som kan hjelpe deg med å forstå om salget kommer fra mobil eller nettforbrukere.
6. Bruk statistisk modellering –
Før de utvikler TV-reklamene bør markedsførerne dra nytte av forbedringene i datainnsamling som vil hjelpe dem til å matche kampanjene sine til faktiske resultater. For å lage statistiske modeller bør beregninger på stasjonene, sendestørrelse, demografisk informasjon, aktivitet på andre skjermer og annet kombineres.
7. Målspesifikk demografi –
Det er en forutsetning for markedsførere å utforme sine strategier rundt målgruppen av mennesker, forbrukere eller sted. Det er nødvendig å kjenne søkevanene deres, enhetene de bruker og andre atferdsmålinger for å kunne utnytte mer avkastning fra dataene som samles inn fra digitale medier og TV-plasseringer.
Se også: Things to Remember About Cloud Databehandling: Ikke gjør det
8. Bruk blandet mediemodellering –
For å lage bedre fremtidsplaner, er den beste løsningen for virksomhetene å bruke modelleringsteknikken for blandede medier. Analysen av salgs- og responsdata danner grunnlaget for den. Det hjelper markedsførere å vurdere alle distribusjonskanalene grundig. Derfor kan de luke ut de underpresterende kanalene og styre mer budsjett til de profittgenererende kanalene.
9. Mål detaljhandelen –
Forhandlerinformasjonen er de beste dataene som kan hjelpe deg med å måle kundenes preferanser. Dataene hjelper deg med å vite sammenhengen mellom effektene som kan være forårsaket av de to handlingene i markedsføringspolitikken. Å forstå kundenes svar kan hjelpe deg direkte med å øke produktsalget og -kravene.
Vi kan lære av Amazon om hvordan den utnytter Big Data på best mulig måte. Måten den gir forslag til brukerne av produkter de kanskje liker og måten selskapet behandler millioner av transaksjoner og forsendelser på. Ved å analysere Big Data prøver Amazon å dra nytte av virksomheten sin på to måter – den ene er at den forbedrer sine egne prosesser i henhold til innsikt og den andre er det å forbedre kundeopplevelsen.
Se også: Terms and Technologies of Cloud. Databehandling
Amazon er ikke alene om å bruke teknikken for å forbedre forretningsfremgangen gjennom Big Data Analysis. Nesten alle de beste selskapene gjør det. Derfor håper jeg at tipsene ovenfor hjelper deg med å forbedre utvinningsprosessen og øke forretningsfortjenesten.
Les: 0
