Tartalom
- Mi a Con?
- Miért olyan fontos a Con?
- Hogyan integrálható a Con a prediktív elemzéssel?
- Hogyan segíti a Conual Integration a sikeres előrejelzést?
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Néhány gyakorlati megvalósítás
- A folyamatos integráció jövője
- Következtetés
Forrás: Alexraths / Dreamstime.com
Elvitel:
Ha nagy adatokhoz hozzáadunk con, ezek az adatok sokkal hatékonyabbak és értékesek.
A prediktív elemzéssel együtt minden sikeres javaslat fő megkülönböztetője. Nem csak a termék minősége, elérhetősége vagy ára, hanem a "con" (ami valós időben) segíti a felhasználók számára a legmegfelelőbb ajánlást. A fogyasztót különféle profilokba lehet helyezni a különféle vásárlásokhoz, és így a valós idejű beszélgetés, amelyben a fogyasztó végrehajtja a vásárlást, nagyon fontos, hogy helyesen tegye az ajánlásokat. (A prediktív elemzésről bővebben lásd: Hogyan javíthatja a prediktív elemzés az egészségügyi ellátást.)
Mi a Con?
A világ egyre intelligensebbé és összekapcsolódóbbá válik minden nap. Most, az internet rendszeres használatának köszönhetően, minden nap hatalmas mennyiségű adat készül, amely folyamatosan növekszik. Gyakran, amikor nagy adatokra gondolunk, gondolkodunk azok hatalmas méretére és a kezelésükkel kapcsolatos problémákra. De ez még nem minden, mivel ezek az adatok felhasználhatók a különféle cégek értékesítésének javítására, ha nagy mennyiségű nagy adatból létrehozott egyesített adatokat használnak.
A Con valójában egy történelmi adat egy darabja egy adott tárgyról. Az objektum bármi lehet, különféle fizikai helyszínektől kezdve, magukig az emberekig. Ez az adat rendkívül fontos, mivel felhasználható különféle helyzetek elemzésére és a vonatkozó döntések meghozatalára. A vállalkozás elengedhetetlen, mivel anélkül a döntések könnyen megsérülhetnek. Az ilyen információk nagy adatokkal történő felhasználásával a vállalkozások többet megtudhatnak a történelmi mintákról és a jelenlegi trendekről. Így az ilyen típusú adatok hasznosak azoknak a cégeknek, amelyek fontos tényekre alapozott döntéseket akarnak hozni, nem pedig találgatásokra.
Miért olyan fontos a Con?
A közös adatok rendkívül fontosak, mivel azok helyes elemzése javíthatja sok szervezet és vállalkozás termelékenységét. Fontos információkat szolgáltathat e szervezetek terveinek irányításához. A modern nagy adatfeldolgozási technikák felhasználhatók nagy mennyiségű információ feldolgozására akár az internetről, akár a valós világból. Az ilyen adatok jobb előrejelzési módszerekkel felhasználhatók a társadalom javulására, amely nagyobb profitot biztosít a vállalkozások számára, és intelligens megoldásokat kínál a fogyasztók számára.
Az ilyen adatok még hasznosabbá tehetők a gépi tanulási technikákkal és a mesterséges intelligenciával történő integrációval. Ilyen módon az adatok felhasználhatók akár a természeti katasztrófák, például földrengések, pontos előrejelzésére, akár az időjárás pontos előrejelzésére. A vállalkozásoknak folyamatosan elemezniük kell az új adatokat az új, közös adatok feldolgozása érdekében, hogy hatékony szolgáltatásokat nyújtsanak ügyfeleiknek. Ehhez ki kell gyűjteni az adatokat az okostelefonokból és a közösségi médiából. Ezeket az adatokat valós időben kell feldolgozniuk.
Hogyan integrálható a Con a prediktív elemzéssel?
A prediktív elemzés nem egy nagyon közelmúltbeli haladás - valójában sok évvel ezelőtt fedezték fel. Ugyanakkor az újabb, a legújabb technológiát alkalmazó technikák gyorsabban hajtják előre a mozgást, mint gondolnánk, és szinte minden alkalommal rendkívül pontos előrejelzéseket nyújtanak. Az információs technológia és a mesterséges intelligencia területén a közelmúltban elért eredmények sok vállalkozást meghaladtak a becsült nyereségükön, de még ennél is többet lehet elérni.
Ez megtörténhet, ha megértjük azt a tényt, hogy az adatok nem lehetnek egy szempontból hasznosak. Ezt több szögből kell megnézni, amit meg lehet tenni a fogyasztók improvizált profiljának létrehozásával is. A konual adatok itt érkeznek. A konual adatok felhasználhatók egy adott szempont rangsorolására, amely nagyobb profitot eredményezhet. Míg a normál rekordok, mint például a tranzakciós naplók, nem feltétlenül adnak nagyon fontos információt az alanyhoz kapcsolódóan, az olyan együttes adatok, mint a viselkedési naplók, alapvető információkat nyújthatnak a pontos előrejelzések készítéséhez.
Hogyan segíti a Conual Integration a sikeres előrejelzést?
Számos szervezet elemezi a nagy adatforrásokat, hogy többet megtudjon a cél entitásokról, és ezeket az információkat felhasználja üzleti tervei elkészítéséhez is. Ennek megértéséhez használhatjuk a közösségi hálózati oldalak egyszerű példáját, amelyeken a felhasználók rengeteg információt generálnak preferenciáikról és nem tetszésükről. Ezeket a webhelyeket rendszeresen ellenőrizhetjük a fontos viselkedési adatok szempontjából, amelyek felhasználhatók valós idejű elemzéshez. Hatékonyabb mintázat-felismerési módszerek is alkalmazhatók olyan helyeken, ahol rendszeresen nagy mennyiségű adat keletkezik.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
A nagy adatok hatalmas potenciállal bírnak a prediktív elemzés elősegítésében. A konual adatokból nyert információk szintén nagyon fontosak a sikeres prediktív elemzéshez. Ahhoz azonban, hogy valóban eredményes legyen, a szervezeteknek szükségük van ismeretekre, hogy megfelelõen alkalmazzák a nagy adatok ellenségeit. Ez csökkenti a hiba esélyét. (További információ a nagy adatok elemzéséről: Vissza az iskolába a nagy adat elemzéssel.)
A nagy adatok és az elemzés kombinációja erőteljes lehet, amely segíthet a különböző eredmények és egyéb tényezők előrejelzésében. A con analytics további előnye, hogy lehetővé teszi a szervezet számára, hogy hátrányait felhasználva megoldást modellezzen a felhasználók számára, és elősegíti az ilyen adatok helyes viselkedési megfigyeléseit.
Néhány gyakorlati megvalósítás
Az egyesített információknak számos gyakorlati alkalmazása van. Például nemrégiben egy online számítógép-alkatrész-eladó, a ReplaceDirect nevű eladó kezdte ezt a szolgáltatást a költségvetés hatékony kezelése érdekében, miközben a lehető legtöbb nézetet és ügyfelet szerezte. Ez a vállalat egységes információkat használt sok elem előrejelzésére, például a legkívánatosabb kulcsszavakat, amelyekkel a webhelyüket keresnék, és az adatok szerint a legkeresettebb árakat a legkeresettebb kifejezésekre.
Néhány video-on-demand szolgáltatás magában foglalja az ilyen egységes információk felhasználását az ügyfeleknek legmegfelelőbb filmek és a maximális megtekintéshez a legjobb időrész előrejelzésére.
A folyamatos integráció jövője
A folyamatos integráció nagyon fontos azoknak a vállalkozásoknak, amelyek prediktív elemzések használatával akarják a lehető legnagyobb profitot elérni. Egyre több eszköz megjelenésével több adat keletkezik, amelyet fejlett adatbányászati szoftver segítségével bányászni lehet. Az adatok ezután gyorsan feldolgozhatók hasznos, együttes információkká.
A fejlett adatbányászati és -feldolgozási technikák, amelyeket a közeljövőben teljes mértékben bevezetnek, képesek lesznek jobban megérteni az adatokat és nagy mennyiségű konual adatot dolgozhatnak fel közel valós időben. A pontos modellezés ezen adatok alapján is elvégezhető. A jövőben ezek az adatok az üzleti szektoroktól eltérő területeken is alkalmazhatók, például a földrengések mintázatainak megtalálása a következő sztrájk előrejelzésére vagy a járványtérkép egyszerű modellezése.
Következtetés
A közös információk hatékony elemzése fontos vonás, amelyet a szervezeteknek alkalmazkodniuk és javítaniuk kell bármely szolgáltatás sikeres telepítéséhez és az eredmények előrejelzéséhez. Az adatok integrálhatók egy modellbe, hogy még pontosabbak legyenek. A hátrányok is segíthetnek a megjelenítés modellezésében. A valós időben történő feldolgozás során a közös információk nagyon sokat fedhetnek fel egy entitásról, például arról, hogy népszerűsége megnőtt-e vagy csökkent.
A folyamatos integráció segíthet az ügyfeleknek abban is, hogy könnyen és gyorsan navigálhassanak a kívánt helyre, és megkapják a kívánt szolgáltatást. Hasonló módon a szervezetek könnyebben navigálhatnak a kívánt információhoz. Ez segíthet a vállalkozásoknak hatalmas nyereség elérésében, és magasabb vevői elégedettséget is eredményezhet.