Sadržaj
- Što je Con?
- Zašto je Con tako važan?
- Kako se Con može integrirati s prediktivnom analitikom
- Kako končna integracija pomaže u uspješnom predviđanju
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Neke praktične provedbe
- Budućnost konualne integracije
- Zaključak
Izvor: Alexraths / Dreamstime.com
Oduzeti:
Dodavanje con velikim podacima može ih učiniti mnogo moćnijima i vrijednijima.
Con s prediktivnom analitikom je ključni diferencijal za svaku uspješnu preporuku. Ne samo kakvoća, dostupnost ili cijena proizvoda, već i „con“ (koji je u stvarnom vremenu) pomaže korisnicima dati najprikladniju preporuku. Potrošača se može staviti u različite profile za različite kupnje, pa je, u skladu s onim, u stvarnom vremenu kad potrošač obavlja kupnju vrlo važno ispravno davanje preporuka. (Više o analitičkoj prediktivnoj opremi potražite u odjeljku Kako prediktivna analitika može poboljšati medicinsku njegu.)
Što je Con?
Svijet je svakim danom sve pametniji i sve više povezan. Sada se, zbog redovnog korištenja interneta, svakodnevno proizvodi ogromna količina podataka, koja sve više raste. Često, kad razmišljamo o velikim podacima, razmišljamo o njegovoj ogromnoj veličini i problemima koji su povezani s njegovim upravljanjem. Ali to nije sve, jer se ovi podaci mogu koristiti za poboljšanje prodaje različitih tvrtki korištenjem conual podataka stvorenih od ogromnih količina velikih podataka.
Con je zapravo dio povijesnih podataka o određenom objektu. Predmet može biti bilo što, od različitih fizičkih lokacija do samih ljudi. Ti su podaci izuzetno važni jer se mogu koristiti za analizu različitih situacija i potom donošenje relevantnih odluka. Con je važan za posao jer bez njega odluke lako mogu poći po zlu. Korištenjem takvih podataka zajedno s velikim podacima, tvrtke mogu saznati više o povijesnim obrascima i trenutnim trendovima. Stoga je ova vrsta podataka korisna za tvrtke koje žele donositi važne odluke na temelju činjenica, a ne nagađanja.
Zašto je Con tako važan?
Konualni podaci izuzetno su važni jer njihova ispravna analiza može povećati produktivnost mnogih organizacija i poduzeća. Može pružiti važne informacije potrebne za vođenje planova tih organizacija. Suvremene tehnike obrade velikih podataka mogu se koristiti za obradu velike količine informacija s Interneta ili iz stvarnog svijeta. Takvi se podaci mogu iskoristiti za boljitak društva boljim metodama predviđanja, što će omogućiti više profita za tvrtke i pametnim rješenjima za potrošače.
Takvi podaci mogu se učiniti još korisnijim integracijom s tehnikama strojnog učenja i umjetne inteligencije. Na taj se način podaci mogu koristiti i za precizno predviđanje prirodnih katastrofa poput zemljotresa ili za precizno predviđanje vremena. Poduzeća moraju kontinuirano analizirati nove podatke da bi obrađivali nove conual informacije kako bi svojim klijentima pružili učinkovite usluge. Za to trebaju izvući podatke s mobilnih telefona, pametnih telefona i društvenih medija. Oni će također morati obrađivati sve te podatke u stvarnom vremenu.
Kako se Con može integrirati s prediktivnom analitikom
Prediktivna analiza nije nedavno napredak - zapravo je otkrivena prije mnogo godina. Međutim, novije tehnike, koristeći najnoviju tehnologiju, pokreću pokret naprijed brže nego što je zamišljeno i pružaju vrlo točne prognoze gotovo svaki put. Nedavno napredovanje na polju informacijske tehnologije i umjetne inteligencije učinilo je da mnoge tvrtke premašuju procijenjeni profit, ali moguće je postići i više.
To se može dogoditi razumijevanjem činjenice da podaci ne mogu biti korisni iz samo jednog ugla. To se mora promatrati kroz više uglova, što se može postići i improviziranim profilom potrošača. Evo gdje dolaze podaci za konusa. Konusni podaci mogu se koristiti za određivanje prioriteta određenog aspekta koji može rezultirati većom dobiti. Iako uobičajeni zapisi, poput zapisnika o transakcijama, ne mogu dati vrlo važne informacije u vezi s predmetom, konačni podaci poput zapisnika o ponašanju mogu dati ključne uvide koji se koriste za precizno predviđanje.
Kako končna integracija pomaže u uspješnom predviđanju
Mnoge organizacije analiziraju velike resurse podataka kako bi saznale više o ciljanim subjektima i te podatke također koriste za izradu svojih poslovnih planova. Da bismo to razumjeli, možemo se poslužiti jednostavnim primjerom web stranica na društvenim mrežama, na kojima korisnici generiraju puno informacija o svojim preferencijama i nesviđanjima. Ove se web stranice mogu redovito provjeravati kako bi se utvrdili važni podaci o ponašanju koji se mogu koristiti za izradu analitike u stvarnom vremenu. Učinkovitije metode detekcije uzoraka također se mogu koristiti na mjestima gdje se redovno generira velika količina podataka.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Veliki podaci imaju ogroman potencijal u pružanju prediktivne analitike. Podaci dobiveni iz konačnih podataka također su vrlo važni za uspješnu analizu predviđanja. Međutim, kako bi bila uistinu učinkovita, organizacijama će trebati znanje tako da pravilno primijene kontru na velike podatke. To će umanjiti šanse za pogrešku. (Za više informacija o velikoj analizi podataka pogledajte Povratak u školu s velikim podacima analitike.)
Kombinacija velikih podataka i prijevara može biti snažna koja može pomoći u predviđanju različitih ishoda i drugih čimbenika. Neke druge prednosti korištenja con analitike je da omogućuje organizaciji korištenje nedostataka za pravilno modeliranje rješenja za korisnike i da pomaže u ispravnom promatranju ponašanja iz takvih podataka.
Neke praktične provedbe
Postoje mnoge praktične primjene conual informacija. Na primjer, nedavno je internetski prodavač dijelova računala nazvan ReplaceDirect počeo koristiti ovu uslugu za učinkovito upravljanje proračunom, istovremeno dobivajući maksimalan broj pregleda i kupaca. Ova je tvrtka koristila conual informacije za predviđanje mnogih stavki, poput najpoželjnijih ključnih riječi koje bi se koristile za pretraživanje njihove web stranice i najpovoljnije cijene ponude prema najtraženijim pojmovima prema podacima.
Neke usluge video-na zahtjev uključuju i upotrebu takvih konačnih informacija za predviđanje najpoželjnijih filmova koji će se prikazivati kupcima i najboljih vremenskih mjesta za maksimalan broj prikaza.
Budućnost konualne integracije
Konalna integracija vrlo je važna za tvrtke koje žele dobiti maksimalan profit koristeći prediktivnu analitiku. Sa pojavom sve više i više uređaja, generirat će se više podataka koji bi se mogli minirati uz pomoć naprednog softvera za vađenje podataka. Podaci se tada mogu brzo obraditi u korisne conual informacije.
Napredne tehnike iskopavanja i obrade podataka, koje će se u potpunosti implementirati u bliskoj budućnosti, moći će bolje shvatiti podatke i obraditi velike količine conual podataka u skoro realnom vremenu. Precizno modeliranje može se provesti i kroz ove podatke. U budućnosti će se ti podaci možda naći i u mnogim različitim područjima osim poslovnim sektorima, poput pronalaska obrazaca zemljotresa za predviđanje sljedećeg udara ili jednostavnog modeliranja mape epidemije.
Zaključak
Učinkovita analiza konačnih informacija važna je osobina koju će organizacije trebati prilagoditi i poboljšati za uspješno raspoređivanje bilo koje usluge, kao i za predviđanje rezultata. Podaci se također mogu integrirati s modelom kako bi bili još točniji. Kontra može pomoći i u modeliranju vizualizacije. Konualne informacije, ako se obrađuju u stvarnom vremenu, mogu otkriti vrlo mnogo o entitetu, poput toga je li njegova popularnost porasla ili pala.
Konualna integracija također može pomoći kupcima da lako i brzo dođu do željenog mjesta i dobiju željenu uslugu. Na sličan način organizacije mogu lakše pristupiti željenim informacijama. Ovo može pomoći tvrtkama da ostvare ogromne profite i rezultira većim zadovoljstvom kupaca.