Крайне важно понимать, как использовать неструктурированные данные для поддержки основных целей компании.
80% корпоративных данных уже неструктурированы, и этот процент будет расти. Неструктурированные данные увеличиваются со скоростью от 55 до 65 процентов в год, что является резким увеличением. Компании теряют множество знаний, которые могут помочь в бизнес-аналитике, если у них нет необходимых инструментов для изучения этих данных. Однако очень важно понимать, как использовать неструктурированные данные для достижения общих целей компании.
Приложения неструктурированных данных
Разработка продукта
Неструктурированные данные предоставляют компаниям информацию о том, как улучшить свои услуги или продукты, путем изучения настроений на форумах потребителей, звонков в службу поддержки и социальных сетей.
Продажи и маркетинг
Неструктурированные данные используются предприятиями для определения покупательских тенденций клиентов и восприятия бренда. Одним существенным преимуществом, характерным для неструктурированных данных, является оценка настроений. Эффективность продаж и маркетинга компании можно понять, изучив сообщения в социальных сетях, обсуждениях на форумах и в других средствах массовой информации.
Алгоритмы, используемые в платформах CRM, также выигрывают от неструктурированных данных. Выводы, полученные с помощью предиктивной аналитики, учат компании предвидеть желания клиентов. Например, сотрудники отдела продаж могут использовать аналитику, чтобы продавать существующим клиентам в идеальное время или предлагать лучшие продукты или услуги новым клиентам.
Обслуживание клиентов
Автоматизированные чат-боты поддерживают агентов по обслуживанию клиентов, направляя жалобы клиентов соответствующим сотрудникам, которые могут решить проблему. Затем эта информация используется для анализа настроений, указанного выше.
Но что более важно, обсуждение проблем и жалоб дает группе исследователей и разработчиков важную информацию о том, какие функции работают эффективно, а какие нет. Разработка продукта использует эту информацию, чтобы определить, как сделать продукт или услугу лучше.
Как использовать неструктурированные данные для BI?
Чтобы начать использовать неструктурированные данные для большей бизнес-аналитики, Фрайберг выделяет три шага.
Определите конкретное использование (я) для неструктурированных данных
«Будьте точны в том, какие проблемы ваша организация стремится решить с помощью внешних данных», — призывает руководство Фрайберг.
Первым шагом в принятии решения о том, какие неструктурированные данные следует собирать, является знание того, как корпорация хочет использовать неструктурированные данные. В этом случае будет определяться тип используемого(ых) бизнес-решения(ий) для работы с большими данными.
Оптимизация источника(ов) данных
Чтобы «создать набор достоверных данных в ваших данных», Фрайберг советует создать «общую модель данных». Фрайберг подчеркивает необходимость «создавать потоки качественных данных, чтобы гарантировать, что независимо от источника согласованность и надежность доставки данных останутся неизменными». Это связано с тем, что неструктурированные данные извлекаются из различных источников и в самых разных форматах.
Создайте план и исправление для ваших программ обработки данных
Работайте с поставщиком, который специализируется на высокопроизводительных, высококачественных приложениях и ресурсах для интеграции данных. Например, компания может воспользоваться сотнями наборов данных Crux, интегрировав их в конвейеры данных, созданные на шаге 2.
Бизнес-руководители и аналитики данных должны работать над внешним интерфейсом после принятия решения о внутреннем, в частности, о вопросах, на которые они пытаются ответить, и о том, как они будут подключать источники данных. В результате им потребуется интегрировать аналитику таким образом, чтобы они могли запрашивать и просматривать данные с помощью обычных приложений.
Больше популярных историй
- Amazon официально шпионит за вашим домом через покупку iRobot
- Как определить успешный стартап Web3 и инвестировать в него?
- Искусственный интеллект помогает умным микророботам научиться плавать и ориентироваться
- Системы ИИ — это не люди! Суд США отказывает в патентном праве на машины
- Чат-бот Meta с искусственным интеллектом так же запутался, как и вы, в осуждении Цукерберга
- Спрос на работу в области кибербезопасности будет уделять больше внимания недостаточно представленным людям
- Топ-10 производителей программного обеспечения для глубокого обучения, о которых нужно знать в 2022 году
- Почему фраза Илона «Я в основном поддерживаю Doge» может длиться недолго!
Сообщение Как компании используют неструктурированные данные для бизнес-аналитики? появился сначала на .
