En av mina tidigare bloggar gav dig en rundtur i programmeringsspråken för datavetenskap. Jag hade nämnt, det var slutet på verktyg av olika funktionella arkitekturlager. Men inte slutet på Big Data. Kunskap om Big Data är lika omfattande som själva Big Data.
Det räcker inte att känna till Big Datas arkitektur och de olika verktyg som finns på marknaden för att arbeta med Big Data. Big Data-domänen har mycket fler vertikaler än vi kan tänka oss. Nästan varje vecka sker en ny utveckling.
Men jag ska hålla det enkelt till att börja med. Här är de mest grundläggande och användbara tipsen för att extrahera insikter från Big Data.
Huvudsyftet bakom hela bilden av Big Data har handlat om de insikter vi kunde hämta från Big Data. De insikter som kan visa sig vara till stor hjälp
Och listan fortsätter. Det finns några saker som vi bör tänka på när vi extraherar värdefulla insikter från Big Data.
Tips för att extrahera insikter från Big Data
Nedan är listan över några strategiska tips att följa innan du börjar med din insiktsextraktionsprocess.
1. Använd rena data –
Oavsett vilken insikt vi får från data beror allt på den data vi måste lägga in i analysprocessen. Därför blir det desto viktigare att vi samlar in rätt data. Och med det är det lika viktigt att den data som matas in i analysmotorn är helt välorganiserad och viktigast. Med detta är det också nödvändigt för företag att generera och lagra så mycket data som möjligt. Det är bra att ha mer data till hands innan man drar några slutsatser av insikterna.
Se även: Big Data Analytics: How Marketing Personals use it to understand their Customers
2. Använd flera datakällor för att få hela bilden –
Vi vet alla att varje år varje år genererar massor av data som om de analyseras korrekt genererar djupa insikter som kan visa sig vara fördelaktiga för affärsplaner. Men vi måste titta på helheten för att förstå Big Data. Av all data som finns i världen utgör ett enda företags data bara fragmentet av det. Därför kommer resultaten från det bara att ge e du en del av vad som händer i världen.
Tja, det är inte alls en besvärlig uppgift, rätt verktyg och processer kan hjälpa dig att övervaka och hantera flera dataströmmar. Genom att sammanställa och länka data kan du dra slutsatser om relationer med källor som ger dig en mer korrekt bild av din företagsmarknad.
3. Dataintegritet är ett lagarbete –
Datastrategins framgång och misslyckande beror helt på hur företagen underhåller sina databaser. Varje detalj relaterad till verksamheten måste hållas uppdaterad för att kunna lita på informationen din datastrategi ger. Vi behöver också ha liveuppdateringar från externa källor och detsamma gäller interna datakällor. Att underhålla data är ansvaret för alla personer i verksamheten, som IT-teamet, försäljningspersonal i frontlinjen och alla andra som är involverade i processen.
Se även: Bästa programmeringsspråken för Big Data – Del 2
4. Aggregerad data kan berätta vad som helst, om frågan är strukturerad på rätt sätt –
Det räcker inte att samla in och lagra all affärsdata. Och att ta en bredare syn på det för analys räcker inte heller. Den information som du har i handen kan berätta mycket för dig än du egentligen skulle ha tänkt på. Men hela spelet kretsar kring hur du frågar efter din data för att extrahera insikter från den.
Dataforskare säger att dataanalys är lika mycket en konst som en vetenskap. Och när det kommer till att analysera affärsdata döljs boven i de små detaljerna. Därför är det viktigt att fördjupa sig i detaljerna för att hitta de verkliga insikterna.
5. Introducera pixelspårningsanalys –
Företagen bör utforma sina webbplatser på ett sätt så att det hjälper dem att samla in data relaterad till deras marknadsföringsannonser och produktförsäljning. Det skulle göra webbplatsen till ett datagenererande verktyg snarare än bara en marknadsförings- och försäljningsplattform.
Det finns en metod som kallas pixelspårning som kan generera enorma fördelar för företaget. IT- och marknadsavdelningarna bör arbeta hand i hand för att inskärpa pixelspårningen på de olika webbplatser som används av företaget, oavsett om det är mobilt, en mikrosajt eller en annan plats. Data kan spåras från sociala mediers webbplatser också genom att använda sociala medier pixel tracking. Denna spårning ger dig också information om användarnas enhet som kan hjälpa dig att förstå om försäljningen kommer från mobilen eller webbkonsumenter.
6. Använd statistisk modellering –
Innan de utvecklar TV-reklamen bör marknadsförare dra fördel av förbättringarna i datainsamling som skulle hjälpa dem att matcha sina kampanjer till faktiska resultat. För att skapa statistiska modeller bör mätvärden på stationerna, sändningsstorlek, demografisk information, aktivitet på andra skärmen och annat kombineras.
7. Målspecifik demografi –
Det är en förutsättning för marknadsförare att utforma sina strategier kring målgruppen människor, konsumenter eller plats. Det är nödvändigt att känna till deras sökvanor, enheter de använder och andra beteendemätningar för att kunna dra nytta av mer ROI från data som samlas in från digitala medier och TV-placeringar.
Se även: Saker att komma ihåg om molnet Dator: Gör inte
8. Använd mixed media modellering –
För att göra bättre framtidsplaner är den bästa lösningen för företagen att använda mixed media modellering. Analysen av försäljnings- och responsdata ligger till grund för den. Det hjälper marknadsförare att bedöma alla distributionskanaler noggrant. Därför kan de sålla bort de underpresterande kanalerna och rikta mer budget till de vinstgenererande kanalerna.
9. Mät detaljhandeln –
Återförsäljarens information är den bästa informationen som skulle kunna hjälpa dig att mäta kundernas preferenser. Uppgifterna hjälper dig att känna till sambandet mellan effekterna som kan orsakas av de två åtgärderna i marknadsföringspolicyn. Att förstå dina kunders svar kan direkt hjälpa dig att öka produktförsäljningen och efterfrågan.
Vi kan lära oss av Amazon om hur man använder Big Data på bästa sätt. Sättet det ger förslag till användarna på produkter de kanske gillar och hur företaget bearbetar miljontals transaktioner och försändelser. Genom att analysera sin Big Data försöker Amazon gynna sin verksamhet på två sätt – det ena är att det förbättrar sina egna processer enligt insikter och det andra är att det förbättrar kundupplevelsen.
Se även: Terms and Technologies of Cloud. Datorer
Amazon är inte ensam om att använda tekniken för att förbättra affärsframsteg genom Big Data Analysis. Nästan alla de bästa företagen gör det. Därför hoppas jag att ovanstående tips hjälper dig att förbättra din utvinningsprocess och öka affärsvinsterna.
Läs: 0
