Ang nawawalang link sa pagkuha ng tama sa pagkuha ng data
Baguhin ang iyong proseso ng pagkuha, ngunit gawin ito ng tama
Ang mga namumuno sa pagkuha ngayon ay napagtanto na ang hinaharap ng pagkuha ay hinihimok ng data. Ngunit ipaalam sa amin makakuha ng tukoy para sa isang minuto. Ano ang eksaktong pagkuha ng hinihimok ng data? Ano ang mga tukoy na mga bloke ng gusali na kailangan mong mapagtanto ito? At sa mga tuntunin ng antas ng kapanahunan, nasaan ka na ngayon?
Sa panahon ngayon, mahirap isiping maging sa isang kaganapan at hindi makita ang isa sa mga sumusunod na buzzwords: artipisyal na intelihensiya (AI), machine learning (ML), business intelligence (BI) at marami pa. Pamilyar ba iyon? Hindi nagkataon na ang mga term na ito ay maaaring matagpuan sa anumang banner, flyer o promo na video at maaaring ma-trigger ka nito. Ang mga ito ay cool, nagte-trend at ang hinaharap ay tiyak na puno sa kanila. Dahil dito, upang makasama ang programa ay upang pamilyar sa mga diskarteng ito at upang maunawaan kung paano nila makikitang tubo ang iyong negosyo at pang-araw-araw na operasyon. Kapag ginawa mo, ang pinaka-makatuwirang aksyon upang magsimula, ay upang tingnan kung ano ang pundasyon ng mga makabagong ito: madaling pag-access sa magagamit, mataas na kalidad na data.
Mga algorithm at data - mga bagay na malalaman kung nais mong maging maligaya silang mag-asawa
Maaaring bigyan ka ng mga algorithm ng naaangkop na mga pananaw. Halimbawa, maaari nilang makita ang (mga buntot) na mga pattern ng paggastos, asahan ang mga pagbabago sa pangangailangan ng customer at kilalanin ang mga bottleneck sa proseso ng pagkuha bago sila bumangon. Kapag tapos nang tama, ang mga diskarteng ito ay lubos na mahalaga at mahalaga para sa isang mahusay na proseso ng pagkuha.
Gayunpaman, nakikita namin ang maraming mga dalubhasa sa pagkuha na nakikipagpunyagi mula sa isang sub-pinakamainam na pundasyon ng data na karaniwang naglalaman ng marumi at hindi magandang kalidad na data na hindi madaling ma-access (at mabilis). Ang mga algorithm ay maaaring matalino, ngunit ang mga ito ay machine pa rin. Nangangahulugan iyon na kung pakainin mo sila ng basura (bilang resulta ng isang hindi magandang pundasyon ng data), bibigyan ka nila ng basura bilang output. Ito ang tinawag na basura sa = basura sa labas prinsipyo, at isang sitwasyon kung saan hindi mo nais na iposisyon ang iyong sarili bilang pinuno ng pagkuha. Karaniwang mga sintomas ng pagkakaroon ng isang sub-optimal na pundasyon ng data na nakikita namin, at na maaari mong makilala, sa pagsasanay ay:
- Tumatagal ng ilang linggo at kung minsan marahil kahit na buwan upang ma-access ang nauugnay na data
- Hindi sapat ang data at kakulangan ng data
- Marumi- at hindi magandang kalidad ng data, na may maraming nawawala at hindi wastong mga halaga
- (Privacy) sensitibo at samakatuwid hindi maaabot na data
- Ang mga oras ng pag-ubos ng oras at panloob na proseso upang makakuha ng pag-access sa nauugnay na data
Ang malakas na pundasyon na kailangan ng iyong departamento ng pagkuha
Ano ang hitsura ng isang hinaharap, mahusay na proseso ng pagkuha? Sa isip, nais ng isang magkaroon ng isang malakas na pundasyon ng data na may madaling pag-access sa magagamit at mataas na kalidad na data upang mapagtanto ang pagbabago na hinihimok ng data sa nabanggit na mga buzzword (hal. AI, ML, BI atbp.). Sa pamamagitan ng isang malakas na pundasyon ng data, ang mataas na kalidad na data ay magbibigay sa iyo ng mga resulta na may mataas na kalidad at naaaksyong mga pananaw na magpapalakas sa iyong departamento ng pagkuha at magbibigay sa iyo ng isang malaking kalamangan kumpara sa mga kulang pa sa wastong pundasyon ng data.
Kaya paano natin ito gagawin ng tama?
Ang isang kadena ay kasing lakas ng pinakamahina nitong link. At sa kadena ng pagkuha, ang karamihan sa mga link ay mayroon na at medyo madaling ipatupad. Gayunpaman, may isang nawawalang link na nawawala. Paano ka magtataguyod ng isang malakas na pundasyon ng data at saan ka maaaring magsimula bilang isang lider ng pagkuha?
Nakasalalay sa aling mga hamon ang nakikipagpunyagi sa iyong departamento ng pagkuha, makakatulong sa iyo ang Syntho na maitaguyod ang matibay na pundasyong ito ng data. Ilang halimbawa na sinusuportahan ng Syntho:
- Ginagawang madaling ma-access ang data na sensitibo sa (privacy) nang hindi nawawala ang kalidad
- Pabilisin ang pag-access ng data sa (sensitibong) data mula sa linggo (at kung minsan buwan) hanggang sa oras
- Maayos na malutas ang mga isyu sa kalidad ng data tulad ng nawawala / hindi wastong mga halaga
- Sa kaso ng mga hamon sa kakulangan ng data (upang sanayin halimbawa ang mga algorithm), maaari kaming maglapat ng sub-setting / oversampling kung saan may kakanyahan ang mas mataas na kalidad na data ng pagsasanay
- Bumubuo ng labis na matalinong data na gawa ng tao na may parehong mga pattern, katangian at relasyon sa istatistika bilang iyong orihinal na data na mayroon ka
Nakikilala mo ba ang mga hadlang na nabanggit namin? At bibigyan ka ba ng artikulong ito ng isang mas mahusay na kahulugan ng iyong paglalakbay patungo sa pagkuha ng data-drive at ang iyong kasalukuyang antas ng maternity? Nais naming marinig kung saan ka tumayo, kung anong mga paghihirap ang kakaharapin mo at ang iyong pangkalahatang puna. Samakatuwid, si Syntho ay naroroon sa DPW Procurement Conference sa Setyembre 15th at 16th. Mangyaring huwag mag-atubiling Makipag-ugnayan sa amin at tanungin sa amin ang lahat ng iyong mga katanungan. Abutin lamang ang sa pamamagitan ng DPW-platform or Makipag-ugnayan sa amin direkta upang higit na malalim sa hinaharap ng pagkuha ng data-driven.
Sintetiko ang data, ngunit totoo ang aming team!
Makipag-ugnay kay Syntho at isa sa aming mga eksperto ay makikipag-ugnayan sa iyo sa bilis ng liwanag upang tuklasin ang halaga ng synthetic na data!
Gustong matuto pa tungkol sa kalidad ng synthetic na data? Tingnan ang video ng SAS na tinatasa ang aming sintetikong data!
Ang kalidad ng data ng sintetikong data kumpara sa orihinal na data ay mahalaga. Iyon ang dahilan kung bakit nag-host kami kamakailan ng isang webinar kasama ang SAS (market leader sa analytics) upang ipakita ito. Sinuri ng kanilang mga eksperto sa analytics ang mga nabuong sintetikong dataset mula sa Syntho sa pamamagitan ng iba't ibang pagsusuri sa analytics (AI) at ibinahagi ang mga resulta. Makakakita ka ng maikling recap nito sa video na ito.
