La mankanta ligo por ĝustigi datumajn akirojn
Novigu vian akirprocezon, sed faru ĝin ĝuste
Hodiaŭaj aĉetaj gvidantoj jam rimarkas, ke la estonteco de aĉetado estas datuma. Sed ni precizigu por minuto. Kio estas datuma akiro? Kiuj estas la specifaj konstruaj elementoj, kiujn vi bezonas por realigi ĉi tion? Kaj laŭ matureca nivelo, kie vi estas nun?
Nuntempe apenaŭ pensindas ĉeesti eventon kaj ne ekvidi unu el la jenaj kapvortoj: artefarita inteligenteco (IA), maŝina lernado (ML), komerca inteligenteco (BI) kaj multaj pli. Ĉu tio sonas konata? Ne hazarde ĉi tiuj kondiĉoj troveblas en iu ajn rubando, flugfolio aŭ reklama filmeto kaj ke ĝi probable kaŭzas vin. Ili estas malvarmaj, tendencaj kaj la estonteco certe estos plena de ili. Konsekvenci kun la programo estas konatiĝi kun ĉi tiuj teknikoj kaj povi kompreni, kiel ili povas profiti viajn komercajn kaj ĉiutagajn operaciojn. Kiam vi faros, la plej prudenta ago komenci estas rigardi, kio estas ĉe la fundamento de ĉi tiuj novigoj: facila aliro al uzeblaj altkvalitaj datumoj.
Algoritmoj kaj datumoj - aferoj por scii, se vi volas, ke ili feliĉe edziĝu
Algoritmoj povus doni al vi agadajn informojn. Ekzemple, ili povus ekvidi (vosti) elspezi ŝablonojn, antaŭvidi ŝanĝojn en klienta postulo kaj identigi proplempunktojn en akira procezo antaŭ ol ili aperos. Faritaj ĝuste, ĉi tiuj teknikoj estas ekstreme valoraj kaj esencaj por efika akira procezo.
Tamen ni vidas multajn aĉetajn specialistojn, kiuj luktas de sub-optimuma datuma fundamento, kiu kutime enhavas malpurajn kaj malbonkvalitajn datumojn, kiujn oni ne povas simple (kaj rapide) aliri. Algoritmoj eble estas inteligentaj, sed ili tamen estas maŝinoj. Tio signifas, ke se vi nutros ilin kun rubo (kiel rezulto de malbona datuma fundamento), ili donos al vi rubon kiel produktaĵon. Ĉi tio nomiĝas la garbage in = rubo eksteren principo, kaj estas situacio en kiu vi ne volas poziciigi vin kiel aĉetgvidanto. Tipaj simptomoj de havi ne-optimuman datuman fundamenton, kiun ni vidas, kaj kiujn vi eble rekonos, praktike estas:
- Aliri rilatajn datumojn necesas semajnoj kaj foje eble eĉ monatoj
- Ne sufiĉas datumoj kaj datumoj malabundeco
- Malpuraj kaj malbonkvalitaj datumoj, kun multaj mankantaj kaj malĝustaj valoroj
- (Privateco) sentemaj kaj tial neatingeblaj datumoj
- Tempopostulaj trajektorioj kaj internaj procezoj por aliri al koncernaj datumoj
La fortan fundamenton, kiun bezonas via akira fako
Kiel aspektas estonta efika aĉetado? Ideale, oni ŝatus havi fortan datuman fundamenton kun facila aliro al uzeblaj kaj altkvalitaj datumoj por povi realigi datum-movitan novigon per menciitaj kapvortoj (ekz. AI, ML, BI ktp.). Kun tiel forta datuma fundamento, altkvalitaj datumoj provizos al vi altkvalitajn rezultojn kaj prilaboreblajn informojn, kiuj plibonigos vian aĉetan fakon kaj donos al vi grandegan avantaĝon kompare kun tiuj, al kiuj ankoraŭ mankas taŭga datuma fundamento.
Do kiel ni faras ĉi tion?
Ĉeno estas tiel forta kiel ĝia plej malforta ligo. Kaj en la ĉeno de aĉetado, plej multaj ligoj jam ĉeestas kaj relative facile efektivigeblas. Tamen mankas unu malfacila ligo. Kiel vi starigas fortan datuman fundamenton kaj de kie vi povus komenci kiel akira gvidanto?
Depende de kiuj defioj luktas via akira fako, Syntho povas helpi vin starigi ĉi tiun fortan datuman fundamenton. Iuj ekzemploj subtenataj de Syntho:
- Faciligi alireblajn (privatecajn) sentemajn datumojn sen perdi kvaliton
- Akcelu datuman aliron al (sentemaj) datumoj de semajnoj (kaj kelkfoje monatoj) ĝis horoj
- Rezulte solvu datumajn kvalitajn problemojn kiel mankantajn / malĝustajn valorojn
- Kaze de datumaj malabundaj defioj (por trejni ekzemple algoritmojn), ni povas apliki submetadon / trospecimenigon, kie pli altkvalitaj trejnaj datumoj esencas
- Generante pliajn inteligentajn sintezajn datumojn kun la samaj ŝablonoj, trajtoj kaj statistikaj rilatoj kiel la originalaj datumoj
Ĉu vi rekonas la obstaklojn, kiujn ni menciis? Kaj ĉu ĉi tiu artikolo donas al vi pli bonan senton pri via vojaĝo al aĉetado de datumaj veturiloj kaj via nuna patrineca nivelo? Ni tre ŝatus aŭdi, kie vi staras, kiajn malfacilaĵojn vi alfrontas kaj viajn ĝeneralajn reagojn. Tial Syntho ĉeestos ĉe la Konferenco pri Aĉetado de DPW la 15an de septembroth kaj 16th. Bonvolu bonvolu kontaktu nin kaj faru al ni ĉiujn demandojn, kiujn vi havas. Nur etendu la manon tra la DPW-platformo or kontaktu nin rekte al plua profunda plonĝo en la estontecon de datum-akirita akiro.
Datumoj estas sintezaj, sed nia teamo estas reala!
Kontaktu Syntho kaj unu el niaj spertuloj kontaktos vin kun la lumrapideco por esplori la valoron de sintezaj datumoj!
Ĉu vi volas lerni pli pri la kvalito de sintezaj datumoj? Rigardu la videon de SAS taksanta niajn sintezajn datumojn!
La datenkvalito de sintezaj datumoj kompare al originaj datumoj estas ŝlosilo. Tial ni lastatempe gastigis retseminarion kun SAS (merkata gvidanto en analitiko) por pruvi tion. Iliaj analizekspertoj taksis generitajn sintezaj datumaroj de Syntho per diversaj taksadoj pri analizaj (AI) kaj dividis la rezultojn. Vi povas trovi mallongan resumon de ĉi tio en ĉi tiu video.
