Бизнес-среда более конкурентоспособна, чем когда-либо, особенно в Интернете. Добавление ценности за счет анализа данных для лучшего понимания клиентов и изменения стратегии для быстрого успеха — единственный способ выделить вашу организацию. В этой статье рассматриваются три этапа анализа данных, необходимые для успеха компании.
Фаза #1 Необработанные данные
Любая интригующая и важная информация для вашей организации считается необработанными данными. Например, необработанные данные могут быть отчетом о продажах только что выпущенного продукта или списком каждого упоминания продукта на форумах, в социальных сетях или онлайн-обзорах.
Раньше необработанные данные в основном хранились в хранилище данных компании. Тем не менее, этот подход уже не лучший, потому что он игнорирует внешнюю информацию (форумы, социальные сети или PR) и ограничивает ваш бизнес внутренними ресурсами.
Информация о фазе № 2
Пришло время проанализировать необработанные данные после того, как они будут у вас дома. Вы делаете это, отделяя важную информацию, которая повлияет на вашу компанию, от остальной. Но пока воздержитесь от принятия каких-либо решений; вы еще не закончили. Мы утверждаем, что этот шаг преобразует необработанные данные в информацию, потому что он обогащает данные, интерпретируя, классифицируя, вычисляя, исправляя и упрощая их.
Используя предыдущий пример в качестве руководства, теперь мы можем разделить все комментарии в социальных сетях на категории, такие как «нейтральные», «положительные» и «отрицательные», а также упорядочить их по области.
Фаза #3 Знание
Знание, заключительный этап анализа данных, делает полученную информацию понятной. Частью этого этапа являются более сложные действия, такие как сравнение различных частей и поиск связей и закономерностей между ними. Вы подготавливаете данные здесь, чтобы вы могли начать принимать решения.
Продолжая наш пример, мы можем объединить все данные о продажах и комментарии пользователей локальной социальной сети на этом этапе и изучить успех каждого региона. Теперь мы можем точно определить важные проблемы, такие как доля критических комментариев в Калифорнии или исключительно низкое количество критических комментариев во Флориде. Из-за этого лица, принимающие решения, узнают, когда мы поделимся с ними этой информацией, что у нас есть местное соревнование в Калифорнии, поэтому мы должны разработать там специальную стратегию. Поскольку мы недостаточно занимались маркетингом во Флориде, многие люди не знают о нашем продукте.
Виртуализация данных: 3 шага к успеху
Вам понадобится платформа, которая извлекает знания из необработанных данных, чтобы преуспеть в трех этапах анализа данных, и именно здесь вступает в игру виртуализация данных.
Подключить, объединить и опубликовать — это 3 простые процедуры, предлагаемые виртуализацией данных для сортировки и организации данных. Виртуализация данных, по сути, предлагает уровень абстракции, который позволяет вам подключаться к различным источникам данных, собирать данные, фильтровать их и создавать каноническое представление, которое включает только информацию, имеющую отношение к вашему бизнесу (информацию), после чего вы можете добавить ценность, превратив ее в знание. После этого виртуализация данных позволяет вам доставлять эту информацию лицам, принимающим решения в вашей организации, чтобы они могли соответствующим образом направлять бизнес-решения.
Действительно, анализ данных является важным методом для многих отраслей и отвечает за увеличение доходов. В связи с этим востребованы специалисты по данным и аналитики данных. Если вы также заинтересованы в карьере в этой увлекательной области, посетите Learnbay, который предлагает лучший курс по науке о данных в Хайдарабаде, разработанный совместно с IBM.
