Datuetan oinarritutako kontratazioak ondo lortzeko lotura falta da
Berritu zure kontratazio prozesua, baina egin ondo
Gaur egungo kontratazio buruak dagoeneko konturatzen dira kontratazioaren etorkizuna datuetan oinarrituta dagoela. Baina zehaztu dezagun minutu batez. Zer da zehazki datuetan oinarritutako kontratazioa? Zein dira horretaz jabetzeko behar dituzun bloke zehatzak? Eta heldutasun mailari dagokionez, non zaude orain?
Gaur egun, ia ez da pentsagarria gertaera batean egotea eta hitz-hitz hauetakoren bat ez aurkitzea: adimen artifiziala (AI), machine learning (ML), business intelligence (BI) eta beste asko. Ezaguna al da hori? Ez da kasualitatea baldintza hauek edozein pankarta, flyer edo promozio bideotan aurkitzea eta ziurrenik eragingo zaituela. Freskoak dira, joera handia dutenak eta etorkizuna zalantzarik gabe beteta egongo da. Ondorioz, programarekin aurrera egitea teknika horiek ezagutzea da eta zure negozioa eta eguneroko eragiketak nola atera ditzaketen ulertzeko gai da. Hori egiten duzunean, hasteko ekintza zentzuzkoena berrikuntza horien oinarrian dagoena ikustea da: sarbide erraza eta kalitate handiko datuak eskuratzeko.
Algoritmoak eta datuak: gauzak zorionez ezkondu nahi dituzun jakiteko
Algoritmoek ikuspegi egingarriak eskain ditzakete. Adibidez, gastuen ereduak antzeman (isatsi) ditzakete, bezeroen eskaeraren aldaketak aurreikusi eta kontratazio prozesuan botilak identifikatu sortu aurretik. Ondo egiten direnean, teknika horiek oso baliotsuak eta funtsezkoak dira kontratazio prozesu eraginkorra lortzeko.
Hala ere, kontratazioko espezialista ugari ikusten ditugu normalean kalitate txarreko eta zikineko datuak dituzten sarbide ezin hobeak (azkar eta azkarrak) dituzten datuen oinarri ez optimotik abiatuta. Baliteke algoritmoak adimendunak izatea, baina hala ere makinak dira. Horrek esan nahi du zaborra elikatzen baduzu (datuen oinarri txarraren ondorioz), zaborra emango dizula irteera gisa. Horri deitzen zaio zabor sartu = zabor atera printzipioa, eta kontratazio buru gisa kokatu nahi ez duzun egoera da. Praktikan ikusten ditugun eta ezagutuko zenituzkeen datuen oinarri ez optimoak izateko sintoma tipikoak hauek dira:
- Datu garrantzitsuak eskuratzeko asteak eta batzuetan hilabeteak behar izaten dira
- Ez dago nahikoa datu eta datu eskasia
- Kalitate txarreko eta kalitatezko datuak, falta diren eta okerreko balio askorekin
- (Pribatutasuna) datu sentikorrak eta, beraz, eskuraezinak diren datuak
- Datu garrantzitsuak eskuratzeko denbora luzeko ibilbideak eta barne prozesuak
Zure kontratazio sailak behar duen oinarri sendoa
Nolakoa da etorkizuneko kontratazio prozesu eraginkorra? Egokiena, datuen oinarri sendoak izatea nahiko lukete datu erabilgarri eta kalitate handiko sarbide errazarekin, aipatutako ahots-hitzekin datuetan oinarritutako berrikuntza gauzatu ahal izateko (adibidez, AI, ML, BI, etab.). Datuen oinarri sendo horrekin, kalitate handiko datuek kalitate handiko emaitzak eta ikuspegi eragingarriak emango dizkizute, zure kontratazio saila bultzatuko dutenak eta abantaila izugarria emango dizute oraindik datu oinarri egokirik ez dutenen aldean.
Orduan, nola egiten dugu hori?
Kate batek bere loturarik ahulena bezain sendoa da. Eta kontratazio katean, lotura gehienak dagoeneko daude eta nahiko erraz inplementatzen dira. Hala ere, lotura erronka bat falta da. Nola ezartzen duzu datuen oinarri sendoa eta nondik has zintezke kontratazioen buru gisa?
Zure kontratazio sailak zein erronka dituen kontuan hartuta, Synthok datuen oinarri sendo hori ezartzen lagun diezazuke. Synthok onartzen dituen adibide batzuk:
- Datu sentikorrak (pribatutasuna) erraz eskuratzea, kalitatea galdu gabe
- Azkartu datuetarako datu sentikorrak (sentikorrak) asteak (eta batzuetan hilabeteak) orduetatik
- Konpondu modu kaltegarrian datuen kalitatearen inguruko arazoak, hala nola balio okerrak / falta direnak
- Datuen urritasunaren erronken kasuan (adibidez algoritmoak trebatzeko), azpi-ezarpena / gehiegizko laginketa aplika dezakegu, kalitate handiko prestakuntza datu gehiago funtsezkoak direnean.
- Dituen jatorrizko datuen eredu, ezaugarri eta erlazio estatistiko berberak dituzten datu sintetiko adimentsu gehigarriak sortzea
Aitortzen al dituzu aipatu ditugun oztopoak? Eta artikulu honek hobeto ulertzen al du datuak gidatzeko kontrataziorako eta uneko amatasun maila lortzeko bidaia? Non zauden, zein zailtasun dituzun eta zure iritzi orokorra entzutea gustatuko litzaiguke. Hori dela eta, Syntho irailaren 15eko DPW Kontratazio Konferentzian egongo dath eta 16th. Mesedez, lasai jarri gurekin harremanetan eta egin iezaguzu galdera guztiak. Just iritsi DPW plataforma or jarri gurekin harremanetan zuzenean datuetan oinarritutako kontratazioaren etorkizunean sakontzeko.
Datuak sintetikoak dira, baina gure taldea benetakoa da!
Jarri harremanetan Synthorekin eta gure adituetako bat zurekin harremanetan jarriko da argiaren abiaduran datu sintetikoen balioa aztertzeko!
Datu sintetikoen kalitateari buruz gehiago jakin nahi duzu? Ikusi SAS-ren bideoa gure datu sintetikoak ebaluatzen!
Datu sintetikoen datuen kalitatea jatorrizko datuekin alderatuta funtsezkoa da. Horregatik, duela gutxi webinar bat antolatu dugu SASrekin (merkatuko analitikan liderra) hori frogatzeko. Haien analisi adituek Syntho-tik sortutako datu-multzo sintetikoak ebaluatu zituzten hainbat analitiko (AI) ebaluazioen bidez eta emaitzak partekatu zituzten. Bideo honetan honen laburpen labur bat aurki dezakezu.
