Pautan yang hilang dalam mendapatkan perolehan berdasarkan data dengan betul
Inovasi proses perolehan anda, tetapi lakukan dengan betul
Pemimpin perolehan hari ini sudah menyedari bahawa masa depan perolehan didorong oleh data. Tetapi mari kita spesifikkan sebentar. Apa sebenarnya perolehan berdasarkan data? Apakah blok bangunan khusus yang anda perlukan untuk merealisasikannya? Dan dari segi tahap kematangan, anda berada di mana sekarang?
Pada masa kini, sukar difikirkan untuk berada di suatu acara dan tidak melihat salah satu kata kunci berikut: kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), kecerdasan perniagaan (BI) dan banyak lagi. Adakah itu terdengar biasa? Bukan suatu kebetulan bahawa istilah ini dapat dijumpai di mana-mana sepanduk, selebaran atau video promo dan mungkin mencetuskan anda. Mereka hebat, tren dan masa depan pasti penuh dengan mereka. Oleh itu, untuk mengikuti program ini adalah untuk mengetahui teknik-teknik ini dan dapat memahami bagaimana mereka dapat menguntungkan perniagaan dan operasi harian anda. Apabila anda melakukannya, tindakan yang paling masuk akal adalah dengan melihat apa yang menjadi asas inovasi ini: akses mudah ke data berkualiti tinggi yang boleh digunakan.
Algoritma dan data - perkara yang perlu diketahui jika anda mahu mereka berkahwin dengan bahagia
Algoritma dapat memberikan anda gambaran yang dapat ditindaklanjuti. Contohnya, mereka dapat melihat pola belanja (ekor), mengantisipasi perubahan permintaan pelanggan dan mengenal pasti hambatan dalam proses perolehan sebelum muncul. Apabila dilakukan dengan betul, teknik ini sangat berharga dan penting untuk proses perolehan yang cekap.
Namun, kami melihat banyak pakar perolehan yang berjuang dari landasan data yang tidak optimum yang biasanya mengandungi data berkualiti dan buruk yang tidak dapat diakses dengan mudah (dan cepat). Algoritma mungkin pintar, tetapi ia tetap mesin. Ini bermakna bahawa jika anda memberi mereka sampah (sebagai hasil asas data yang buruk), mereka akan memberikan sampah sebagai output. Ini dipanggil sampah di = sampah keluar prinsip, dan merupakan situasi di mana anda tidak mahu meletakkan diri anda sebagai pemimpin perolehan. Gejala khas mempunyai asas data yang tidak optimum yang kita lihat, dan yang mungkin anda kenali, dalam praktiknya adalah:
- Ia memerlukan masa berminggu-minggu dan kadang-kadang bahkan mungkin berbulan-bulan untuk mengakses data yang relevan
- Kekurangan data dan data tidak mencukupi
- Data berkualiti kotor dan buruk, dengan banyak nilai yang hilang dan tidak betul
- (Privasi) data sensitif dan oleh itu tidak dapat dijangkau
- Lintasan yang memakan masa dan proses dalaman untuk mendapatkan akses ke data yang berkaitan
Asas kukuh yang diperlukan oleh jabatan perolehan anda
Seperti apa proses pemerolehan yang akan datang dan berkesan? Sebaiknya, seseorang ingin mempunyai asas data yang kuat dengan akses mudah ke data yang boleh digunakan dan berkualiti tinggi untuk dapat merealisasikan inovasi berdasarkan data dengan kata kunci yang disebutkan di atas (seperti AI, ML, BI dll). Dengan asas data yang kuat, data berkualiti tinggi akan memberikan anda hasil berkualiti tinggi dan pandangan yang dapat ditindaklanjuti yang akan meningkatkan jabatan perolehan anda dan akan memberi anda kelebihan besar dibandingkan dengan mereka yang masih kekurangan asas data yang tepat.
Jadi bagaimana kita melakukan ini dengan betul?
Rantai sekuat hubungannya yang paling lemah. Dan dalam rangkaian perolehan, kebanyakan pautan sudah ada dan agak mudah dilaksanakan. Walau bagaimanapun, terdapat satu pautan yang mencabar. Bagaimana anda membina asas data yang kuat dan di mana anda boleh bermula sebagai peneraju perolehan?
Bergantung pada cabaran yang perlu dihadapi oleh jabatan perolehan anda, Syntho dapat membantu anda untuk membina asas data yang kuat ini. Beberapa contoh yang disokong oleh Syntho:
- Membuat data sensitif (privasi) mudah diakses tanpa kehilangan kualiti
- Mempercepat akses data ke (sensitif) data dari minggu (dan kadang-kadang bulan) hingga berjam-jam
- Selesaikan masalah kualiti data seperti nilai yang hilang / tidak betul
- Sekiranya terdapat masalah kekurangan data (untuk melatih algoritma misalnya), kita dapat menerapkan sub-setting / oversampling di mana lebih banyak data latihan berkualiti tinggi
- Menjana data sintetik yang lebih pintar dengan corak, ciri dan hubungan statistik yang sama dengan data asal yang anda miliki
Adakah anda menyedari rintangan yang kami nyatakan? Dan adakah artikel ini memberi anda gambaran yang lebih baik mengenai perjalanan anda ke arah perolehan pemacu data dan tahap kehamilan anda sekarang? Kami ingin mendengar di mana anda berdiri, apa kesukaran yang anda hadapi dan maklum balas umum anda. Oleh itu, Syntho akan hadir di Persidangan Perolehan DPW pada 15 Septemberth dan 16th. Jangan ragu untuk hubungi kami dan tanyakan kepada kami semua soalan yang anda ada. Cukup hubungi melalui Platform DPW or hubungi kami secara langsung untuk mendalami masa depan perolehan berdasarkan data.
Data adalah sintetik, tetapi pasukan kami adalah sebenar!
Hubungi Syntho dan salah seorang pakar kami akan menghubungi anda dengan kelajuan cahaya untuk meneroka nilai data sintetik!
Ingin mengetahui lebih lanjut tentang kualiti data sintetik? Tonton video SAS menilai data sintetik kami!
Kualiti data data sintetik berbanding dengan data asal adalah kunci. Itulah sebabnya kami baru-baru ini menganjurkan webinar dengan SAS (peneraju pasaran dalam analitik) untuk menunjukkan perkara ini. Pakar analitik mereka menilai set data sintetik yang dijana daripada Syntho melalui pelbagai penilaian analitik (AI) dan berkongsi hasilnya. Anda boleh mendapatkan imbasan ringkas tentang ini dalam video ini.
