Sisältö
- Mikä on Con?
- Miksi Con on niin tärkeä?
- Kuinka Con voidaan integroida ennakoivaan analytiikkaan
- Kuinka Conual Integration auttaa onnistuneessa ennustamisessa
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Joitakin käytännön toteutuksia
- Yhteisen integraation tulevaisuus
- johtopäätös
Lähde: Alexraths / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Jos lisäät isoihin tietoihin, se voi tehdä siitä paljon tehokkaamman ja arvokkaamman.
Ennakoivan analytiikan kanssa on avain erottelija onnistuneille suosituksille. Ei vain tuotteen laatu, saatavuus tai hinta, vaan myös "con" (joka on reaaliaikainen) auttaa antamaan käyttäjille sopivimman suosituksen. Kuluttaja voidaan asettaa erilaisiin profiileihin eri ostoksille, ja siksi reaaliaikainen edustaja, jossa kuluttaja suorittaa ostoksen, on erittäin tärkeää antaa suosituksia oikein. (Lisätietoja ennakoivasta analytiikasta on artikkelissa Kuinka ennustava analyysi voi parantaa terveydenhuoltoa.)
Mikä on Con?
Maailma on älykkäämpi ja yhdentyneempi joka päivä. Nyt Internetin säännöllisen käytön vuoksi tuotetaan joka päivä valtava määrä tietoa, joka kasvaa jatkuvasti. Usein ajatellessamme suuria tietoja mietitään sen valtavaa kokoa ja hallintoon liittyviä ongelmia. Mutta se ei ole kaikki, koska näitä tietoja voidaan käyttää parantamaan eri yritysten myyntiä käyttämällä valtavia määriä suuria tietoja luotua yhtenäistä tietoa.
Con on oikeastaan pala historiallista tietoa tietystä esineestä. Kohde voi olla mikä tahansa, fyysisistä paikoista ihmisiin itse. Tämä tieto on erittäin tärkeä, koska sitä voidaan käyttää erilaisten tilanteiden analysointiin ja asiaan liittyvien päätösten tekoon. Huijaus on välttämätöntä liiketoiminnalle, koska ilman sitä päätökset voivat helposti mennä pieleen. Käyttämällä tällaista tietoa suurten tietojen kanssa yritykset voivat oppia lisää historiallisista malleista ja nykyisistä suuntauksista. Siksi tämäntyyppiset tiedot ovat hyödyllisiä yrityksille, jotka haluavat tehdä tärkeitä päätöksiä tosiseikkojen perusteella, eivät arvauksia.
Miksi Con on niin tärkeä?
Yhtenäinen tieto on erittäin tärkeää, koska sen oikea analyysi voi parantaa monien organisaatioiden ja yritysten tuottavuutta. Se voi tarjota tärkeätä tietoa, jota tarvitaan näiden organisaatioiden suunnitelmien ohjaamiseen. Nykyaikaisia suurten tietojenkäsittelytekniikoiden avulla voidaan käsitellä suuria määriä tietoa joko Internetistä tai todellisesta maailmasta. Tällaisia tietoja voidaan käyttää yhteiskunnan parantamiseen paremmilla ennustemenetelmillä, jotka lisäävät voittoja yrityksille ja älykkäitä ratkaisuja kuluttajille.
Tällaisesta tiedosta voidaan tehdä vielä hyödyllisempää integroimalla koneoppimistekniikoihin ja tekoälyyn. Tällä tavalla tietoja voidaan käyttää jopa luonnonkatastrofien, kuten maanjäristysten, tarkkaan ennustamiseen tai säätietojen ennustamiseen. Yritysten on jatkuvasti analysoitava uutta tietoa voidakseen käsitellä uutta yhtenäistä tietoa voidakseen tarjota asiakkailleen tehokkaita palveluita. Tätä varten heidän on poistettava tietoja sovelluksista, älypuhelimista ja sosiaalisesta mediasta. Heidän on myös käsiteltävä kaikki nämä tiedot reaaliajassa.
Kuinka Con voidaan integroida ennakoivaan analytiikkaan
Ennustava analyysi ei ole kovin viimeaikainen kehitys - se on tosiasiallisesti löydetty useita vuosia sitten. Uusimmat tekniikat, jotka hyödyntävät uusinta tekniikkaa, ajavat liikettä kuitenkin nopeammin kuin kuvitellaan ja tarjoavat erittäin tarkkoja ennusteita melkein joka kerta. Viimeaikaiset edistysaskeleet tietotekniikan ja tekoälyn alalla ovat saaneet monet yritykset ylittämään arvioidut voitonsa, mutta on mahdollista saavuttaa vielä enemmän.
Tämä voi tapahtua ymmärtämällä tosiasiaa, että tiedoista ei voi olla hyötyä vain yhdestä näkökulmasta. Sitä on tarkasteltava useasta näkökulmasta, mikä voidaan tehdä myös luomalla improvisoitu profiili kuluttajille. Yhdistetty data tulee tänne. Yhdistelmädataa voidaan käyttää tietyn näkökohdan priorisointiin, mikä voi tuottaa enemmän voittoa. Vaikka normaalit tietueet, kuten tapahtumalokit, eivät välttämättä anna kohennettua aiheeseen liittyvää tietoa, samanlaiset tiedot, kuten käyttäytymislokit, voivat antaa välttämättömiä oivalluksia, joita käytetään tarkkojen ennusteiden tekemiseen.
Kuinka Conual Integration auttaa onnistuneessa ennustamisessa
Monet organisaatiot analysoivat suuria tietolähteitä saadakseen lisätietoja kohdeyksiköistä ja käyttävät näitä tietoja myös liiketoimintasuunnitelmien laatimiseen. Tämän ymmärtämiseksi voimme käyttää yksinkertaista esimerkkiä sosiaalisen verkostoitumisen sivustoista, joista käyttäjät tuottavat paljon tietoa mieltymyksistään ja inhoistaan. Näitä sivustoja voidaan tarkistaa säännöllisesti tärkeiden käyttäytymistietojen varalta, joita voidaan käyttää reaaliaikaisen analyysin tekemiseen. Tehokkaampia kuvioiden havaitsemismenetelmiä voidaan käyttää myös sellaisissa paikoissa, joissa tuotetaan säännöllisesti suurta määrää dataa.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Suurella datalla on valtava potentiaali auttaa ennustavassa analytiikassa. Yhdistelmädatasta saadut tiedot ovat myös erittäin tärkeitä onnistuneen ennustavan analyysin kannalta. Jotta organisaatiot voisivat olla todella tehokkaita, ne tarvitsevat tietoa, jotta voidaan soveltaa vastausta suuriin tietoihin oikein. Tämä vähentää virheen todennäköisyyttä. (Lisätietoja big data -analytiikasta on artikkelissa Takaisin kouluun big data -analyysillä.)
Bigdatan ja con analytiikan yhdistelmä voi olla tehokas yhdistelmä, joka voi auttaa erilaisten tulosten ja muiden tekijöiden ennustamisessa. Muita con analytiikan käytön etuja on, että se antaa organisaatiolle mahdollisuuden käyttää miinuksia ratkaisun mallintamiseen oikein käyttäjille ja että se auttaa tekemään oikeita käyttäytymishavaintoja tällaisista tiedoista.
Joitakin käytännön toteutuksia
Yhdistelmäinformaatiota on monia käytännöllisiä sovelluksia. Esimerkiksi äskettäin online-tietokoneiden osien myyjä nimeltä ReplaceDirect aloitti tämän palvelun tehokkaan budjetin hallitsemiseksi saadakseen mahdollisimman suuren näkymän ja asiakkaat. Tämä yritys käytti yhtenäisiä tietoja useiden kohteiden ennustamiseen, kuten halutuimmat avainsanat, joita käytettäisiin heidän sivustonsa etsimiseen, ja parhaat tarjoushinnat eniten haetuille termeille tietojen mukaan.
Jotkut tilattavissa olevat videopalvelut sisältävät myös tällaisen yhtenäisen tiedon käytön asiakkaille näytettävien toivottavien elokuvien ja parhaimpien aikavälien ennakoimiseksi.
Yhteisen integraation tulevaisuus
Yhtenäinen integraatio on erittäin tärkeä yrityksille, jotka haluavat saada maksimaalisen voiton ennakoivan analytiikan avulla. Yhä useamman laitteen tullessa syntyy enemmän tietoa, joka voidaan louhia edistyneiden tietojen louhintaohjelmistojen avulla. Tiedot voidaan sitten nopeasti jalostaa hyödylliseksi yhtenäiseksi informaatioksi.
Kehittyneet tiedonlouhinta- ja käsittelytekniikat, jotka otetaan täysimääräisesti käyttöön lähitulevaisuudessa, pystyvät ymmärtämään tiedot paremmin ja käsittelemään suuria määriä samanaikaista tietoa melkein reaaliajassa. Tarkka mallintaminen voidaan tehdä myös näiden tietojen avulla. Tulevaisuudessa näitä tietoja voidaan käyttää myös monilla muilla alueilla kuin liiketoiminta-alueilla, kuten maanjäristyskuvioiden löytämisessä seuraavan lakon ennakoimiseksi tai epidemiakartan mallintaminen helposti.
johtopäätös
Yhteisen tiedon tehokas analysointi on tärkeä piirre, jota organisaatioiden on mukautettava ja parannettava minkä tahansa palvelun onnistuneen käyttöönoton ja myös tuloksen ennustamiseksi. Tiedot voidaan myös integroida malliin, jotta se olisi entistä tarkempi. Miinukset voivat myös auttaa visualisoinnin mallinnuksessa. Yhtenäinen tieto, jos sitä käsitellään reaaliajassa, voi paljastaa paljon entiteetistä, kuten esimerkiksi sen suosion nousu vai lasku.
Yhteinen integraatio voi myös auttaa asiakkaita navigoimaan helposti ja nopeasti haluamaasi paikkaan ja saamaan halutun palvelun. Samalla tavoin organisaatiot voivat navigoida haluttuihin tietoihin helpommin. Tämä voi auttaa yrityksiä saavuttamaan valtavia voittoja ja johtaa myös parempaan asiakastyytyväisyyteen.