Ang nawala nga link aron makuha ang tama nga pagkuha sa datos
Gibag-o ang imong proseso sa pagpamalit, apan buhata kini nga tama
Ang mga namuno sa pagpamalit karon nahibal-an na nga ang kaugmaon sa pagpamalit gihatud sa datos. Apan magkuha kita piho sa usa ka minuto. Unsa man ang ensakto nga pagpalit sa datos? Unsa ang piho nga mga bloke sa pagtukod nga kinahanglan nimong mahibal-an kini? Ug bahin sa lebel sa pagkahamtong, hain ka man karon?
Karon, dili gyud hunahunaon nga naa sa usa ka kalihokan ug dili makita ang usa sa mga mosunud nga buzzword: artipisyal nga paniktik (AI), pagkat-on sa makina (ML), intelihensiya sa negosyo (BI) ug daghan pa. Pamilyar ba kana? Dili sulagma nga ang kini nga mga termino makit-an sa bisan unsang banner, flyer o promo nga video ug tingali kini makapalihok kanimo. Sila cool, nag-trend ug ang umaabot labing piho nga puno sa kanila. Tungod niini, aron makagsama sa programa aron mahibal-an ang kini nga mga pamaagi ug mahibal-an kung giunsa sila makaganansya sa imong negosyo ug adlaw-adlaw nga operasyon. Kung buhaton nimo, ang labing makatarunganon nga aksyon nga magsugod, mao ang pagtan-aw kung unsa ang pundasyon sa kini nga mga kabag-ohan: dali nga pag-access sa magamit, taas nga kalidad nga datos.
Mga algorithm ug datos - mga butang nga mahibal-an kung gusto nimo nga malipayon silang magpakasal
Mahimong hatagan ka sa mga algorithm og mabalhin nga mga panan-aw. Pananglitan, makit-an nila (ikog) ang mga sumbanan sa paggasto, gipaabut ang mga pagbag-o sa panginahanglan sa kostumer ug maila ang mga bottlenecks sa proseso sa pagpamalit sa wala pa kini motumaw. Kung nahimo nga tama, kini nga mga pamaagi labi ka hinungdanon ug hinungdanon alang sa usa ka episyente nga proseso sa pagpamalit.
Bisan pa, nakita namon ang daghang mga espesyalista sa pagpamalit nga nakigbisog gikan sa us aka labing kaayo nga patukoranan sa datos nga kasagarang adunay sulud nga- ug dili maayo nga kalidad nga datos nga dili dali (ug dali) ma-access. Ang mga algorithm mahimo’g maalamon, apan mga makina ra gihapon. Kana nagpasabut nga kung pakan-on nimo sila sa basura (ingon usa ka sangputanan sa dili maayo nga pundasyon sa datos), hatagan ka nila sa basura ingon output. Gitawag kini nga basura sa = basura sa gawas prinsipyo, ug us aka kahimtang diin dili nimo gusto nga ibutang ang imong kaugalingon ingon usa ka namuno sa pagpamalit. Kasagaran nga mga simtomas sa adunay us aka labing kaayo nga patukoranan sa datos nga among nakita, ug nga mahimo nimo mailhan, sa praktis mao ang:
- Gikinahanglan ang mga semana ug usahay tingali bisan mga bulan aron ma-access ang may kalabutan nga datos
- Dili igo ang datos ug kanihit sa datos
- Mahugaw ug dili maayo nga kalidad nga datos, nga adunay daghang nawala ug dili husto nga mga kantidad
- (Privacy) sensitibo ug busa dili maabut ang datos
- Ang mga oras nga agianan sa pag-agi ug mga proseso sa sulud aron makaadto sa may kalabutan nga datos
Ang lig-on nga pundasyon nga kinahanglan sa imong departamento sa pagkuha
Unsa man ang hitsura sa usa ka umaabot, maayo nga proseso sa pagpamalit? Labing maayo, ang usa nga gusto adunay usa ka lig-on nga sukaranan sa datos nga adunay dali nga pag-access sa magamit ug taas nga kalidad nga datos aron mahibal-an ang kabag-ohan nga gitukmod sa datos nga adunay nahisgutan nga buzzwords (pananglitan AI, ML, BI ug uban pa). Uban sa usa ka lig-on nga sukaranan sa datos, ang hataas nga kalidad nga datos maghatag kanimo daghang mga resulta nga adunay kalidad ug mahimo’g aksyon nga mga panan-aw nga makapaayo sa imong departamento sa pagpamalit ug maghatag kanimo usa ka dako nga bentaha kung itandi sa mga kulang pa sa husto nga sukaranan sa datos.
Nan unsaon man nato paghimo niini nga husto?
Ang usa ka kadena sama ka kusog sa labing mahuyang nga link niini. Ug sa kadena sa pagpamalit, kadaghanan sa mga link naa na ug medyo dali ipatuman. Bisan pa, adunay usa ka mahagiton nga link nga nawala. Giunsa nimo maestablisar ang usa ka lig-on nga pundasyon sa datos ug diin ka magsugod ingon usa ka nanguna nga pagpamalit?
Naa sa pagsalig kung hain nga mga hagit ang nakigbisog sa imong departamento sa pagpamalit, Syntho mahimong makatabang kanimo aron maestablisar kining kusgan nga pundasyon sa datos. Pipila nga mga pananglitan nga gisuportahan ni Syntho:
- Ang paghimo sa (privacy) sensitibo nga datos dali nga ma-access nga wala mawala ang kalidad
- Gipadali ang pag-access sa datos sa (sensitibo) nga datos gikan sa mga semana (ug usahay mga bulan) hangtod sa mga oras
- Maayo nga masulbad ang mga isyu sa kalidad sa datos sama sa nawala / dili husto nga mga kantidad
- Sa kaso sa mga hagit sa kakulang sa datos (sa pagbansay pananglitan sa mga algorithm), mahimo naton magamit ang sub-setting / oversampling diin ang labi ka taas nga kalidad nga datos sa pagbansay mao ang hinungdanon
- Nagmugna dugang nga intelihente nga datos nga sintetiko nga adunay parehas nga mga sundanan, kinaiya ug relasyon sa istatistika sama sa orihinal nga datos nga anaa kanimo
Nailhan ba nimo ang mga babag nga gihisgutan namon? Ug hatagan ka ba niini nga artikulo usa ka labi ka maayo nga kahulugan sa imong panaw padulong sa pagpamalit og data-drive ug sa imong lebel sa karon nga inahan? Gusto namon nga madungog kung asa ka mobarug, unsang mga kalisud ang imong giatubang ug ang imong kinatibuk-ang feedback. Busa, si Syntho motambong sa DPW Procurement Conference sa Septyembre 15th Ug 16th. Palihug mobati nga gawasnon sa kontaka kanato ug pangutana sa amon tanan nga adunay ka. Pag-abut lang sa DPW-plataporma or kontaka kanato direkta sa dugang nga deepdive sa umaabot nga pagkuha sa data-driven.
Sintetiko ang datos, apan tinuod ang among team!
Pakigsulti kang Syntho ug usa sa among mga eksperto makigsulti kanimo sa gikusgon sa kahayag aron masusi ang kantidad sa sintetikong datos!
Gusto nga makakat-on pa bahin sa kalidad sa sintetikong datos? Tan-awa ang video sa SAS nga nagsusi sa among sintetikong datos!
Ang kalidad sa datos sa sintetikong datos kon itandi sa orihinal nga datos maoy yawe. Mao nga bag-o lang kami nag-host sa usa ka webinar kauban ang SAS (lider sa merkado sa analytics) aron ipakita kini. Ang ilang mga eksperto sa analytics nag-evaluate og mga synthetic datasets gikan sa Syntho pinaagi sa nagkalain-laing analytics (AI) assessments ug gipaambit ang mga resulta. Makita nimo ang usa ka mubo nga recap niini sa kini nga video.
