Uno dei miei blog precedenti ti ha offerto un tour dei linguaggi di programmazione per la scienza dei dati. Avevo già detto che era la fine degli strumenti con diversi livelli di architettura funzionale. Ma non la fine dei Big Data. La conoscenza sui Big Data è voluminosa quanto i Big Data stessi.
Conoscere l'architettura dei Big Data e i diversi strumenti presenti sul mercato per lavorare con i Big Data non è sufficiente. Il dominio dei Big Data ha molti più verticali di quanto possiamo pensare. Quasi ogni settimana avviene un nuovo sviluppo.
Ma manterrò le cose semplici all'inizio. Ecco i suggerimenti più basilari e utili per estrarre informazioni approfondite dai Big Data.
Lo scopo principale dietro l'intero quadro dei Big Data riguarda le informazioni che potremmo ricavare dai Big Data. Gli approfondimenti che potrebbero rivelarsi di grande aiuto
E l'elenco potrebbe continuare. Ci sono alcune cose che dovremmo tenere a mente mentre estraiamo informazioni preziose dai Big Data.
Suggerimenti per estrarre informazioni approfondite dai Big Data
Di seguito è riportato l'elenco di alcune strategie suggerimenti da seguire prima di iniziare il processo di estrazione degli insight.
1. Utilizza dati puliti –
Qualsiasi intuizione che ricaviamo dai dati è tutta dovuta ai dati che dobbiamo inserire nel processo di analisi. Diventa quindi ancora più importante raccogliere i dati giusti. E con ciò è altrettanto importante che i dati inseriti nel motore di analisi siano completamente ben organizzati e assolutamente essenziali. Per questo motivo è anche necessario che le aziende generino e memorizzino quanti più dati possibile. È bene avere più dati a portata di mano prima di trarre conclusioni dagli approfondimenti.
Vedi anche: Analisi dei Big Data: come il personale di marketing li utilizza per comprendere i propri clienti
2. Utilizza più origini dati per avere un quadro completo –
Sappiamo tutti che ogni anno ogni azienda genera molti dati che, se analizzati correttamente, generano approfondimenti che potrebbero rivelarsi utili per i piani aziendali. Ma dobbiamo guardare al quadro più ampio per comprendere i Big Data. Di tutti i dati presenti nel mondo, i dati di una singola azienda ne costituiscono solo un frammento. Pertanto, i risultati che ne derivano daranno solo darti una visione parziale di ciò che sta accadendo nel mondo.
Bene, non è affatto un compito complicato, gli strumenti e i processi giusti potrebbero aiutarti a monitorare e gestire più flussi di dati. Aggregando e collegando i dati, puoi dedurre relazioni con fonti che ti forniscono un quadro più accurato del tuo mercato aziendale.
3. L'integrità dei dati è un lavoro di squadra –
Il successo e il fallimento della strategia dei dati dipendono tutti dal modo in cui le aziende mantengono i propri database. Ogni dettaglio relativo all'azienda deve essere mantenuto aggiornato per poter fare affidamento sulle informazioni fornite dalla tua strategia dati. Dobbiamo anche disporre di aggiornamenti in tempo reale da fonti esterne e lo stesso vale per le fonti dati interne. La conservazione dei dati è responsabilità di tutte le persone dell'azienda, come il team IT, gli addetti alle vendite in prima linea e tutti gli altri soggetti coinvolti nel processo.
Vedi anche: I migliori linguaggi di programmazione per i Big Data - Parte 2
4. I dati aggregati possono dirti qualsiasi cosa, se la query è strutturata correttamente –
Raccogliere e archiviare tutti i dati aziendali non è semplicemente sufficiente. E anche analizzarlo in una visione più ampia non è sufficiente. I dati che hai in mano potrebbero dirti molte cose rispetto a quelle a cui avresti effettivamente pensato. Ma l'intero gioco ruota attorno al modo in cui interroghi i tuoi dati per estrarne approfondimenti.
I data scientist affermano che l'analisi dei dati è tanto un'arte quanto una scienza. E quando si tratta di analizzare i dati aziendali, il colpevole si nasconde nei piccoli dettagli. Pertanto, è fondamentale approfondire i dettagli per trovare le intuizioni reali.
5. Introdurre l'analisi del tracciamento dei pixel –
Le aziende dovrebbero progettare i propri siti Web in modo tale da aiutarle a raccogliere dati relativi ai loro annunci di marketing e alle vendite dei prodotti. Renderebbe il sito web uno strumento di generazione di dati piuttosto che una semplice piattaforma di marketing e vendita.
Esiste una metodologia chiamata monitoraggio dei pixel che potrebbe generare enormi vantaggi per l'azienda. I dipartimenti IT e marketing dovrebbero lavorare fianco a fianco per inculcare il pixel tracking sui vari siti Web utilizzati dall'azienda, siano essi mobili, un microsito o un'altra posizione. I dati potrebbero essere tracciati dai siti web dei social media anche utilizzando il monitoraggio dei pixel dei social media. Questo monitoraggio fornisce anche informazioni sul dispositivo degli utenti che potrebbero aiutarti a capire se le vendite provengono da dispositivi mobili o consumatori del Web.
6. Utilizzare la modellazione statistica –
Prima di sviluppare gli spot televisivi, gli esperti di marketing dovrebbero sfruttare i miglioramenti nella raccolta dati che li aiuterebbero ad abbinare le loro campagne ai risultati effettivi. Per creare modelli statistici, è necessario combinare le metriche sulle stazioni, le dimensioni della trasmissione, le informazioni demografiche, l'attività sul secondo schermo e altro.
7. Dati demografici specifici del target –
È un prerequisito per gli esperti di marketing progettare le proprie strategie attorno al gruppo target di persone, consumatori o luogo. È necessario conoscere le loro abitudini di ricerca, i dispositivi che utilizzano e altri parametri comportamentali per sfruttare più ROI dai dati raccolti dai media digitali e dai posizionamenti TV.
Vedi anche: Cose da ricordare sul cloud Informatica: cose da non fare
8. Utilizza la modellazione multimediale mista –
Per fare piani futuri migliori, la soluzione migliore per le aziende è utilizzare la tecnica di modellazione multimediale mista. L'analisi delle vendite e dei dati di risposta ne costituisce la base. Aiuta gli esperti di marketing a giudicare attentamente tutti i canali di distribuzione. Pertanto, possono eliminare i canali con prestazioni inferiori e indirizzare più budget ai canali che generano profitti.
9. Valuta la vendita al dettaglio –
Le informazioni del rivenditore sono i dati migliori che potrebbero aiutare a valutare le preferenze del cliente. I dati ti aiutano a conoscere la correlazione tra gli effetti che potrebbero essere causati dalle due azioni della politica di marketing. Comprendere le risposte dei tuoi clienti può aiutarti direttamente ad aumentare le vendite e le richieste dei prodotti.
Possiamo imparare da Amazon su come utilizza al meglio i Big Data. Il modo in cui fornisce suggerimenti agli utenti sui prodotti che potrebbero piacergli e il modo in cui l'azienda elabora milioni di transazioni e spedizioni. Analizzando i suoi Big Data, Amazon cerca di apportare vantaggi alla propria attività in due modi: il primo è migliorare i propri processi in base agli insight e il secondo è migliorare l'esperienza del cliente.
Vedi anche: Termini e tecnologie del cloud Informatica
Amazon non è la sola a utilizzare la tecnica per migliorare i progressi aziendali attraverso l'analisi dei Big Data. Quasi tutte le aziende più importanti lo fanno. Pertanto, spero che i suggerimenti di cui sopra ti aiutino a migliorare il processo di estrazione e ad aumentare i profitti aziendali.
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