Vsebina
- Kaj je Con?
- Zakaj je Con tako pomemben?
- Kako je mogoče Con integrirati s prediktivno analitiko
- Kako končna integracija pomaga pri uspešnem napovedovanju
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Nekaj praktičnih izvedb
- Prihodnost končne integracije
- Zaključek
Vir: Alexraths / Dreamstime.com
Odvzem:
Če dodate con k velikim podatkom, lahko postanejo ti podatki veliko bolj močni in dragoceni.
Con s prediktivno analitiko je glavni dejavnik vsakega uspešnega priporočila. Priporočilo svojim uporabnikom ni samo kakovost, razpoložljivost ali cena izdelka, ampak tudi "con" (kar je v realnem času). Potrošnika lahko postavimo v različne profile za različne nakupe, zato je zelo pomembno, da pravilno daje priporočila v realnem času, v katerem potrošnik opravi nakup. (Za več informacij o prediktivni analitiki glejte, kako lahko s prediktivno analitiko izboljša zdravstveno oskrbo.)
Kaj je Con?
Svet postaja iz dneva v dan bolj pameten in bolj povezan. Zdaj zaradi redne uporabe interneta vsak dan nastaja ogromna količina podatkov, ki vedno bolj raste. Pogosto, ko razmišljamo o velikih podatkih, pomislimo na njegovo velikost in težave, povezane z upravljanjem. Vendar to še ni vse, saj lahko te podatke uporabimo za izboljšanje prodaje različnih podjetij z uporabo končnih podatkov, ustvarjenih iz ogromnih količin velikih podatkov.
Con je pravzaprav del zgodovinskih podatkov o določenem predmetu. Predmet je lahko karkoli, od različnih fizičnih lokacij do ljudi samih. Ti podatki so izredno pomembni, saj jih lahko uporabimo za analizo različnih situacij in nato sprejemanje ustreznih odločitev. Con je za poslovanje bistvenega pomena, saj brez tega odločitve zlahka gredo narobe. Z uporabo takšnih informacij in velikih podatkov lahko podjetja izvejo več o zgodovinskih vzorcih in trenutnih trendih. Tako je ta vrsta podatkov koristna za podjetja, ki želijo sprejemati pomembne odločitve na podlagi dejstev in ne ugibanja.
Zakaj je Con tako pomemben?
Koncialni podatki so izredno pomembni, saj pravilna analiza lahko poveča produktivnost mnogih organizacij in podjetij. Lahko zagotovi pomembne informacije, potrebne za usmerjanje načrtov teh organizacij. Sodobne tehnike obdelave velikih podatkov se lahko uporabljajo za obdelavo velikih količin informacij iz interneta ali iz resničnega sveta. Takšne podatke je mogoče uporabiti za izboljšanje družbe z boljšimi metodami napovedovanja, ki bodo podjetjem omogočile večji dobiček in pametne rešitve.
Takšni podatki so lahko še bolj uporabni z integracijo s tehnikami strojnega učenja in umetne inteligence. Na ta način se podatki lahko uporabijo celo za natančno napovedovanje naravnih nesreč, kot so potresi, ali za natančno napovedovanje vremena. Podjetja morajo nenehno analizirati nove podatke, da bi lahko obdelala nove podatke, da bi svojim strankam zagotovila učinkovite storitve. Za to morajo izvleči podatke iz spletnih mest, pametnih telefonov in socialnih medijev. Vse te podatke bodo morali obdelati tudi v realnem času.
Kako je mogoče Con integrirati s prediktivno analitiko
Napovedna analiza ni zelo napreden napredek - bila je pravzaprav odkrita pred mnogimi leti. Vendar novejše tehnike, ki uporabljajo najnovejšo tehnologijo, vodijo gibanje naprej hitreje, kot smo si zamislili, in zagotavljajo zelo natančne napovedi skoraj vsakič. Nedavni napredek na področju informacijske tehnologije in umetne inteligence je številnim podjetjem presegel ocenjeni dobiček, mogoče pa je doseči še več.
To se lahko zgodi z razumevanjem dejstva, da podatki ne morejo biti uporabni samo z enega zornega kota. Na to je treba gledati skozi več zornih kotov, kar lahko dosežemo tudi z ustvarjanjem improviziranega profila potrošnikov. Tukaj prihajajo končni podatki. Konusni podatki se lahko uporabijo za določitev prednosti določenega vidika, kar lahko prinese več dobička. Medtem ko običajni zapisi, kot so dnevniki transakcij, morda ne dajejo zelo pomembnih informacij v zvezi z zadevo, lahko končni podatki, kot so dnevniki vedenja, dajo bistvene vpoglede, ki se uporabljajo za natančne napovedi.
Kako končna integracija pomaga pri uspešnem napovedovanju
Mnoge organizacije analizirajo velike vire podatkov, da bi izvedele več o ciljnih osebah in te podatke tudi uporabijo za izdelavo svojih poslovnih načrtov. Za razumevanje tega lahko uporabimo preprost primer spletnih mest v družabnih omrežjih, na katerih uporabniki ustvarijo veliko informacij o svojih željah in neljubjih. Ta mesta je mogoče redno preverjati glede pomembnih vedenjskih podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za sprotno analizo v realnem času. Učinkovitejše metode zaznavanja vzorcev se lahko uporabljajo tudi na takih mestih, kjer se redno ustvarja velika količina podatkov.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Veliki podatki imajo ogromen potencial pri pomoči napovedni analitiki. Informacije, pridobljene iz končnih podatkov, so prav tako zelo pomembne za uspešno napovedno analitiko. Da pa bodo resnično učinkovite, bodo organizacije potrebovale znanje, da bodo pravilno uporabile pomembne podatke. To bo zmanjšalo možnost napake. (Za več informacij o veliki analitiki podatkov glejte Nazaj v šolo z Big Data Analytics.)
Kombinacija velikih podatkov in preudarne analitike je lahko močna, kar lahko pomaga pri napovedovanju različnih rezultatov in drugih dejavnikov. Nekaj drugih prednosti uporabe analitike con je, da organizacija omogoča uporabo kontrastov za pravilno modeliranje rešitve za uporabnike in da pomaga pri pravilnih vedenjskih opažanjih iz takšnih podatkov.
Nekaj praktičnih izvedb
Obstajajo številne praktične uporabe končnih informacij. Na primer, pred kratkim je spletna prodajalka računalniških delov, imenovana ReplaceDirect, začela uporabljati to storitev za učinkovito upravljanje proračuna, hkrati pa je pridobila največ ogledov in kupcev. To podjetje je uporabljalo konjunčne podatke za napovedovanje številnih predmetov, kot so najbolj zaželene ključne besede, ki bi bile uporabljene pri iskanju njihovega spletnega mesta in po najboljših iskanih cenah glede na podatke.
Nekatere storitve video na zahtevo vključujejo tudi uporabo takšnih vsebinskih informacij za napovedovanje najbolj zaželenih filmov, ki bodo prikazani strankam, in najboljše časovne reže za največ ogledov.
Prihodnost končne integracije
Konalna integracija je zelo pomembna za podjetja, ki želijo s pomočjo prediktivne analitike doseči največji dobiček. S pojavom čedalje več naprav se bo ustvarilo več podatkov, ki jih je mogoče pridobivati s pomočjo napredne programske opreme za rudarjenje podatkov. Podatki se nato lahko hitro obdelajo v koristne conual informacije.
Napredne tehnike rudarjenja in obdelave podatkov, ki bodo v celoti uporabljene v bližnji prihodnosti, bodo lahko bolje razumele podatke in obdelovale velike količine podatkov v skoraj realnem času. Preko teh podatkov je mogoče narediti tudi natančno modeliranje. V prihodnosti bodo ti podatki lahko uporabljeni tudi na številnih različnih področjih, razen v gospodarskih panogah, na primer pri iskanju vzorcev potresov, da se napoveduje naslednja stavka, ali preprosto modeliranju zemljevida epidemije.
Zaključek
Učinkovita analiza končnih informacij je pomembna lastnost, ki jo bodo organizacije morale prilagoditi in izboljšati za uspešno uvedbo katere koli storitve in tudi za napovedovanje izida. Podatke je mogoče vgraditi tudi v model, da bodo še bolj natančni. Slabosti lahko pomagajo tudi pri modeliranju vizualizacije. Končne informacije, če se obdelujejo v realnem času, lahko razkrijejo zelo veliko o subjektu, na primer, ali se je njegova priljubljenost povečala ali padla.
Običajna integracija lahko strankam tudi pomaga, da se hitro in hitro usmerijo do želenega kraja in dobijo želeno storitev. Na podoben način lahko organizacije lažje navigirajo do želenih informacij. To lahko podjetjem pomaga doseči velik dobiček in tudi večje zadovoljstvo strank.