In einem meiner früheren Blogs haben Sie einen Überblick über die Programmiersprachen für Data Science erhalten. Ich hatte erwähnt, dass es das Ende der Tools verschiedener funktionaler Architekturebenen bedeutete. Aber nicht das Ende von Big Data. Das Wissen über Big Data ist so umfangreich wie Big Data selbst.
Es reicht nicht aus, die Architektur von Big Data und die verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Tools für die Arbeit mit Big Data zu kennen. Der Big-Data-Bereich umfasst viel mehr Branchen, als wir uns vorstellen können. Fast jede Woche gibt es eine neue Entwicklung.
Aber ich werde es zunächst einfach halten. Hier sind die grundlegendsten und nützlichsten Tipps zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Big Data.
Der Hauptzweck hinter dem Gesamtbild von Big Data besteht darin, welche Erkenntnisse wir aus Big Data gewinnen können. Die Erkenntnisse, die sich als große Hilfe erweisen könnten
Und die Liste geht weiter. Es gibt einige Dinge, die wir beachten sollten, wenn wir die wertvollen Erkenntnisse aus Big Data extrahieren.
Tipps zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Big Data
Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger strategischer Tipps, die Sie befolgen sollten, bevor Sie mit der Gewinnung von Erkenntnissen beginnen.
1. Verwenden Sie saubere Daten –
Welche Erkenntnisse wir auch immer aus den Daten gewinnen, sie sind ausschließlich den Daten zu verdanken, die wir in den Analyseprozess einfließen lassen müssen. Umso wichtiger ist es, dass wir die richtigen Daten erheben. Und daher ist es ebenso wichtig, dass die in die Analyse-Engine eingegebenen Daten absolut gut organisiert und äußerst wichtig sind. Dabei ist es für Unternehmen auch erforderlich, möglichst viele Daten zu generieren und zu speichern. Es ist gut, mehr Daten zur Hand zu haben, bevor man aus den Erkenntnissen Schlussfolgerungen zieht.
Siehe auch: Big Data Analytics: Wie Marketingmitarbeiter sie nutzen, um ihre Kunden zu verstehen
2. Nutzen Sie mehrere Datenquellen, um ein Gesamtbild zu erhalten –
Wir alle wissen, dass jedes Unternehmen jedes Jahr viele Daten generiert, die bei richtiger Analyse tiefe Erkenntnisse liefern, die sich für Geschäftspläne als nützlich erweisen könnten. Aber wir müssen das Gesamtbild betrachten, um Big Data zu verstehen. Von allen Daten, die auf der Welt vorhanden sind, bilden die Daten eines einzelnen Unternehmens nur einen Bruchteil davon. Daher werden die daraus gezogenen Ergebnisse nur geben Sie erhalten einen teilweisen Überblick darüber, was in der Welt vor sich geht.
Nun, es ist überhaupt keine mühsame Aufgabe, die richtigen Tools und Prozesse können Ihnen bei der Überwachung und Verwaltung mehrerer Datenströme helfen. Durch das Aggregieren und Verknüpfen der Daten können Sie Beziehungen zu Quellen ableiten, die Ihnen ein genaueres Bild Ihres Geschäftsmarktes liefern.
3. Datenintegrität ist eine Teamleistung –
Der Erfolg oder Misserfolg einer Datenstrategie hängt davon ab, wie die Unternehmen ihre Datenbanken verwalten. Jedes geschäftsbezogene Detail muss auf dem neuesten Stand gehalten werden, um sich auf die Informationen verlassen zu können, die Ihre Datenstrategie liefert. Wir benötigen auch Live-Updates von externen Quellen, und das Gleiche gilt für interne Datenquellen. Die Pflege der Daten liegt in der Verantwortung aller Personen im Unternehmen, wie des IT-Teams, der Vertriebsmitarbeiter an vorderster Front und aller anderen am Prozess Beteiligten.
Siehe auch: Beste Programmiersprachen für Big Data – Teil 2
4. Aggregierte Daten können Ihnen alles sagen, wenn die Abfrage richtig strukturiert ist –
Das Sammeln und Speichern aller Geschäftsdaten reicht nicht aus. Und es reicht auch nicht aus, es für die Analyse umfassender zu betrachten. Die Daten, die Sie zur Hand haben, könnten Ihnen viel mehr sagen, als Sie eigentlich gedacht hätten. Aber das ganze Spiel dreht sich darum, wie Sie Ihre Daten abfragen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenwissenschaftler sagen, dass Datenanalyse ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft ist. Und wenn es um die Analyse der Geschäftsdaten geht, versteckt sich der Übeltäter in den kleinen Details. Daher ist es wichtig, in die Details einzutauchen, um die wahren Erkenntnisse zu gewinnen.
5. Führen Sie Pixel-Tracking-Analysen ein –
Die Unternehmen sollten ihre Websites so gestalten, dass sie ihnen beim Sammeln von Daten im Zusammenhang mit ihren Marketinganzeigen und den Produktverkäufen helfen. Dadurch würde die Website zu einem Datengenerierungstool und nicht nur zu einer Marketing- und Vertriebsplattform.
Es gibt eine Methode namens Pixel-Tracking, die dem Unternehmen enorme Vorteile bringen könnte. Die IT- und Marketingabteilungen sollten Hand in Hand arbeiten, um das Pixel-Tracking auf den verschiedenen vom Unternehmen genutzten Websites zu implementieren, sei es mobil, als Microsite oder an einem anderen Standort. Daten von den Social-Media-Websites könnten auch durch die Verwendung von Social-Media-Pixel-Tracking verfolgt werden. Dieses Tracking liefert Ihnen auch Informationen über das Gerät des Benutzers, die Ihnen dabei helfen könnten zu verstehen, ob die Verkäufe über Mobilgeräte erfolgen oder Webkonsumenten.
6. Nutzen Sie statistische Modellierung –
Vor der Entwicklung der TV-Werbespots sollten die Vermarkter die Verbesserungen in der Datenerfassung nutzen, die ihnen helfen würden, ihre Kampagnen an die tatsächlichen Ergebnisse anzupassen. Zur Erstellung statistischer Modelle sollten Metriken zu den Sendern, Ausstrahlungsgröße, demografische Informationen, Second-Screen-Aktivität und andere kombiniert werden.
7. Spezifische demografische Zielgruppen –
Es ist eine Voraussetzung für Vermarkter, ihre Strategien auf die Zielgruppe von Menschen, Verbrauchern oder Orte auszurichten. Es ist notwendig, ihre Suchgewohnheiten, die von ihnen verwendeten Geräte und andere Verhaltensmetriken zu kennen, um einen höheren ROI aus den von den digitalen Medien und TV-Platzierungen gesammelten Daten zu erzielen.
Siehe auch: Dinge, die Sie bei Cloud beachten sollten Computing: Verbote
8. Verwenden Sie Mixed-Media-Modellierung –
Um bessere Zukunftspläne zu erstellen, ist die beste Lösung für Unternehmen die Verwendung der Mixed-Media-Modellierungstechnik. Grundlage hierfür ist die Analyse von Verkaufs- und Responsedaten. Es hilft Vermarktern, alle Vertriebskanäle gründlich zu beurteilen. Dadurch können sie leistungsschwache Kanäle aussortieren und mehr Budget in die gewinngenerierenden Kanäle lenken.
9. Schätzen Sie den Einzelhandel ein –
Die Informationen des Einzelhändlers sind die besten Daten, die bei der Einschätzung der Kundenpräferenzen helfen würden. Die Daten helfen Ihnen dabei, den Zusammenhang zwischen den Auswirkungen zu erkennen, die durch die beiden Maßnahmen der Marketingpolitik verursacht werden könnten. Das Verstehen der Reaktionen Ihrer Kunden kann Ihnen direkt dabei helfen, den Produktabsatz und die Nachfrage zu steigern.
Wir können von Amazon lernen, wie das Unternehmen Big Data optimal nutzt. Die Art und Weise, wie es den Benutzern Vorschläge zu Produkten macht, die ihnen gefallen könnten, und die Art und Weise, wie das Unternehmen die Millionen von Transaktionen und Sendungen verarbeitet. Durch die Analyse seiner Big Data versucht Amazon, seinem Unternehmen auf zwei Arten zu helfen – erstens verbessert es seine eigenen Prozesse anhand von Erkenntnissen und zweitens verbessert es das Kundenerlebnis.
Siehe auch: Bedingungen und Technologien der Cloud Computing
Amazon ist nicht der Einzige, der die Technik zur Verbesserung des Geschäftsfortschritts durch Big-Data-Analyse nutzt. Fast alle Spitzenunternehmen tun das. Daher hoffe ich, dass die oben genannten Tipps Ihnen dabei helfen, Ihren Extraktionsprozess zu verbessern und den Geschäftsgewinn zu steigern.
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