Տվյալների վրա հիմնված գնումներ կատարելու ճիշտ բացակայող օղակը
Նորարարեք ձեր գնումների գործընթացը, բայց արեք դա ճիշտ
Գնումների այսօրվա ղեկավարներն արդեն գիտակցում են, որ գնումների ապագան տվյալների վրա է հիմնված: Բայց եկեք մեկ րոպե հստակեցնենք: Ի՞նչ է ճշգրիտ տվյալների վրա հիմնված գնումը: Որո՞նք են այն կոնկրետ շինանյութերը, որոնք անհրաժեշտ են դա իրականացնելու համար: Իսկ հասունության մակարդակի առումով որտե՞ղ եք այժմ:
Մեր օրերում դժվար թե կարելի է մտածել լինել իրադարձության և չնկատել հետևյալ բառակապակցություններից մեկը ՝ արհեստական բանականություն (AI), մեքենայական ուսուցում (ML), բիզնեսի հետախուզություն (BI) և շատ ավելին: Արդյո՞ք դա ծանոթ է թվում: Պատահական չէ, որ այս պայմանները կարելի է գտնել ցանկացած դրոշի, թռուցիկի կամ գովազդային տեսահոլովակի վրա, և դա, հավանաբար, ձեզ դրդի: Նրանք թույն են, թրենդային, և ապագան, անշուշտ, լի կլինի դրանցով: Հետևաբար, ծրագրի հետ ծանոթանալ նշանակում է ծանոթանալ այս տեխնիկային և կարողանալ հասկանալ, թե ինչպես դրանք կարող են շահույթ բերել ձեր բիզնեսին և առօրյա գործունեությանը: Երբ դա անում եք, ամենախելամիտ գործողությունը սկսելն է `նայել, թե որն է այս նորարարությունների հիմքում` օգտագործելի, բարձրորակ տվյալների հեշտ հասանելիություն:
Ալգորիթմներ և տվյալներ. Բաներ, որոնք պետք է իմանալ, եթե ցանկանում եք, որ նրանք երջանիկ ամուսնանան
Ալգորիթմները կարող են ձեզ տրամադրել գործնական պատկերացումներ: Օրինակ, նրանք կարող են նկատել ծախսերի ձևերը, կանխատեսել հաճախորդների պահանջարկի փոփոխությունները և հայտնաբերել գնումների գործընթացի խոչընդոտները, մինչև դրանք ծագեն: Rightիշտ կատարման դեպքում այս տեխնիկան չափազանց արժեքավոր և էական է արդյունավետ գնումների գործընթացի համար:
Այնուամենայնիվ, մենք տեսնում ենք գնումների բազմաթիվ մասնագետների, ովքեր պայքարում են տվյալների ոչ օպտիմալ հիմքի վրա, որը սովորաբար պարունակում է կեղտոտ և վատ որակի տվյալներ, որոնց հասանելի լինել հնարավոր չէ (և արագ): Ալգորիթմները կարող են խելացի լինել, բայց դրանք դեռ մեքենաներ են: Դա նշանակում է, որ եթե դուք նրանց աղբով կերակրեք (տվյալների վատ հիմքի արդյունքում), ապա դրանք ձեզ որպես աղբ կհատկացնեն: Սա կոչվում է աղբը = աղբը դուրս սկզբունքը, և այն իրավիճակն է, երբ դուք չեք ցանկանում դիրքավորվել որպես գնումների առաջատար: Տվյալների ոչ օպտիմալ հիմք ունենալու տիպիկ ախտանիշները, որոնք մենք տեսնում ենք, և որոնք դուք կարող եք գործնականում ճանաչել, հետևյալն են.
- Համապատասխան տվյալներին հասնելու համար շաբաթներ և երբեմն գուցե նույնիսկ ամիսներ են պահանջվում
- Տվյալների և տվյալների սակավությունը բավարար չէ
- Կեղտոտ և վատ որակի տվյալներ ՝ բազմաթիվ բաց թողնված և սխալ արժեքներով
- (Գաղտնիության) զգայուն և, հետևաբար, անհասանելի տվյալներ
- Timeամանակատար ուղիներ և ներքին գործընթացներ ՝ համապատասխան տվյալներ մուտք գործելու համար
Ձեր գնումների բաժնին անհրաժեշտ ամուր հիմք
Ինչպիսի՞ն է գնումների ապագա, արդյունավետ գործընթացը: Իդեալում, կցանկանայի ունենալ տվյալների ամուր հիմք ՝ օգտագործելի և բարձրորակ տվյալների հեշտ հասանելիությամբ, որպեսզի կարողանար իրականացնել տվյալների վրա հիմնված նորարարություն վերը նշված բառակապակցություններով (օրինակ ՝ AI, ML, BI և այլն): Տվյալների նման հզոր հիմքով բարձրորակ տվյալները կտրամադրեն ձեզ բարձրորակ արդյունքներ և գործնական պատկերացումներ, որոնք կխթանեն ձեր գնումների բաժինը և ձեզ կտրամադրեն հսկայական առավելություն նրանց համեմատ, ովքեր դեռ չունեն համապատասխան տվյալների հիմք:
Այսպիսով, ինչպես ենք մենք դա անում ճիշտ:
Շղթան նույնքան ամուր է, որքան նրա ամենաթույլ օղակը: Իսկ գնումների շղթայում օղակների մեծ մասն արդեն առկա են և համեմատաբար հեշտ իրագործելի: Այնուամենայնիվ, կա մեկ դժվար օղակ, որը բացակայում է: Ինչպե՞ս եք ստեղծում տվյալների ամուր հիմք և որտեղից կարող եք սկսել որպես գնումների առաջատար:
Կախված նրանից, թե որ մարտահրավերների հետ է պայքարում ձեր գնումների բաժինը, Syntho- ն կարող է օգնել ձեզ ստեղծել այս հզոր տվյալների հիմքը: Սինթոյի աջակցած որոշ օրինակներ.
- (Գաղտնիության) զգայուն տվյալները հեշտ հասանելի դարձնել ՝ առանց որակը կորցնելու
- Արագացրեք տվյալների հասանելիությունը (զգայուն) տվյալների շաբաթներից (և երբեմն ամիսներից) մինչև ժամեր
- Մշտապես լուծեք տվյալների որակի խնդիրները, ինչպիսիք են բացակայող/սխալ արժեքները
- Տվյալների սակավության մարտահրավերների դեպքում (օրինակ ՝ ալգորիթմներ վարժեցնելու համար), մենք կարող ենք կիրառել ենթածրագրավորում/գերբնակեցում, որտեղ ուսուցման ավելի որակյալ տվյալներն էական են
- Ստեղծեք լրացուցիչ խելացի սինթետիկ տվյալներ `նույն նախշերով, բնութագրերով և վիճակագրական հարաբերություններով, ինչպես ձեր ունեցած սկզբնական տվյալները
Դուք ճանաչո՞ւմ եք մեր նշած խոչընդոտները: Եվ արդյո՞ք այս հոդվածը ձեզ ավելի լավ պատկերացում է տալիս դեպի տվյալների փոխանցման գնումներ կատարելու ձեր ճանապարհորդության և մայրության ներկա մակարդակի մասին: Մենք շատ կցանկանայինք լսել, թե որտեղ եք դուք կանգնած, ինչ դժվարությունների եք հանդիպում և ձեր ընդհանուր կարծիքը: Հետեւաբար, Syntho- ն ներկա կլինի սեպտեմբերի 15 -ին DPW գնումների համաժողովինth եւ 16th. Խնդրում ենք ազատ զգալ դիմեք մեզ և տվեք մեզ ձեր բոլոր հարցերը: Պարզապես օգնության ձեռք մեկնեք միջոցով DPW- հարթակ or դիմեք մեզ ուղղակիորեն ՝ տվյալների վրա հիմնված գնումների հետագա խորացման համար:
Տվյալները սինթետիկ են, բայց մեր թիմն իրական է:
Կապվեք Syntho- ի հետ և մեր փորձագետներից մեկը լույսի արագությամբ կկապվի ձեզ հետ՝ ուսումնասիրելու սինթետիկ տվյալների արժեքը:
Ցանկանու՞մ եք ավելին իմանալ սինթետիկ տվյալների որակի մասին: Դիտեք SAS-ի տեսանյութը, որը գնահատում է մեր սինթետիկ տվյալները:
Սինթետիկ տվյալների տվյալների որակը սկզբնական տվյալների համեմատ առանցքային է: Ահա թե ինչու մենք վերջերս կազմակերպեցինք վեբինար SAS-ի (վերլուծության ոլորտում շուկայի առաջատար)՝ դա ցույց տալու համար: Նրանց վերլուծական փորձագետները գնահատել են Syntho-ից ստեղծված սինթետիկ տվյալների հավաքածուները տարբեր վերլուծական (AI) գնահատումների միջոցով և կիսվել արդյունքներով: Այս տեսանյութի կարճ ամփոփումը կարող եք գտնել:
