Ma'lumotlarga asoslangan xaridlarni to'g'ri qabul qilishda nuqson
Xarid qilish jarayonini yangilang, lekin buni to'g'ri bajaring
Bugungi xaridlar etakchilari xaridlarning kelajagi ma'lumotlarga asoslanganligini allaqachon anglab yetishgan. Ammo bir daqiqaga aniqlik kiritaylik. Ma'lumotlarga asoslangan xaridlar aynan nima? Buni amalga oshirish uchun qanday qurilish bloklari kerak? Va etuklik darajasi bo'yicha, hozir qayerdasiz?
Hozirgi vaqtda biron bir tadbirda bo'lish va quyidagi shov -shuvli so'zlardan birini payqamaslik deyarli mumkin emas: sun'iy intellekt (AI), mashinani o'rganish (ML), biznes -intellekt (BI) va boshqalar. Bu tanish tuyuladimi? Bu shartlarni har qanday bannerda, varaqada yoki promo -videoda topish mumkin va bu sizni qo'zg'atadi. Ular ajoyib, trendli va kelajak albatta ular bilan to'la bo'ladi. Shunday qilib, dastur bilan tanishish-bu texnikalar bilan tanishish va ular sizning biznesingizga va kundalik operatsiyalaringizga qanday foyda keltirishi mumkinligini tushunish. Qachonki, siz boshlashingiz kerak bo'lgan eng oqilona harakat bu yangiliklarning asosini ko'rib chiqishdir: foydalanish mumkin, yuqori sifatli ma'lumotlarga oson kirish.
Algoritmlar va ma'lumotlar - agar siz baxtli turmush qurishni xohlasangiz, bilishingiz kerak bo'lgan narsalar
Algoritmlar sizga amaliy tushuncha berishi mumkin. Masalan, ular xarajatlar tartibini aniqlay oladilar, mijozlar talabining o'zgarishini kutadilar va ular paydo bo'lishidan oldin sotib olish jarayonidagi to'siqlarni aniqlaydilar. To'g'ri bajarilganda, bu usullar juda qimmatli va samarali xarid jarayoni uchun zarurdir.
Biroq, biz har xil va yomon sifatli ma'lumotlarni o'z ichiga oladigan, maqbul bo'lmagan ma'lumotlar bazasidan kurashayotgan ko'plab xaridlar bo'yicha mutaxassislarni ko'ramiz, ularga oddiy (va tez) kirish mumkin emas. Algoritmlar aqlli bo'lishi mumkin, lekin ular hali ham mashinalar. Bu shuni anglatadiki, agar siz ularni axlat bilan oziqlantirsangiz (noto'g'ri ma'lumotlar bazasi natijasida), ular sizga chiqindi sifatida chiqindini beradi. Bu deyiladi axlat kirdi = axlat chiqib ketdi tamoyili, va siz o'zingizni xaridlar etakchisi sifatida ko'rsatishni xohlamaysiz. Amalda biz ko'rib turgan va siz tan oladigan ma'lumotlar bazasining maqbul asosiga ega bo'lishining odatiy belgilari:
- Tegishli ma'lumotlarga kirish uchun bir necha hafta va ba'zan hatto oylar kerak bo'ladi
- Ma'lumotlar va ma'lumotlarning etishmasligi
- Nopok va sifatsiz ma'lumotlar, ko'plab etishmayotgan va noto'g'ri qiymatlar
- (Maxfiylik) sezgir va shuning uchun erishib bo'lmaydigan ma'lumotlar
- Tegishli ma'lumotlarga kirish uchun vaqt sarflaydigan traektoriyalar va ichki jarayonlar
Xarid qilish bo'limiga kerak bo'lgan kuchli asos
Kelajakdagi, samarali xarid jarayoni nimaga o'xshaydi? Ideal holda, yuqorida aytilgan so'zlar (masalan, AI, ML, BI va boshqalar) yordamida ma'lumotlarga asoslangan yangilikni amalga oshirish uchun foydalanish mumkin bo'lgan va yuqori sifatli ma'lumotlarga oson kira oladigan kuchli ma'lumotlar bazasi bo'lishi kerak. Ma'lumotlar poydevori shunchalik kuchli bo'lsa, yuqori sifatli ma'lumotlar sizga yuqori sifatli natijalar beradi va bu sizning xaridlar bo'limingizni yaxshilaydi va siz hali ham to'g'ri ma'lumotlar bazasiga ega bo'lmaganlarga nisbatan katta ustunlikni beradi.
Xo'sh, buni qanday qilib to'g'ri qilamiz?
Zanjir eng zaif halqadek kuchli. Va xaridlar zanjirida ko'pchilik havolalar allaqachon mavjud va ularni amalga oshirish nisbatan oson. Biroq, bitta qiyin havola etishmayapti. Qanday qilib kuchli ma'lumotlar bazasini yaratasiz va xaridlar etakchisi sifatida qaerdan boshlashingiz mumkin?
Sizning sotib olish bo'limingiz qanday qiyinchiliklar bilan kurashayotganiga qarab, Syntho sizga ushbu kuchli ma'lumotlar bazasini yaratishda yordam berishi mumkin. Syntho qo'llab -quvvatlaydigan ba'zi misollar:
- (Maxfiylik) maxfiy ma'lumotlarni sifatini yo'qotmasdan oson olish
- Haftalar (va ba'zan oylar) dan soatlarga (sezgir) ma'lumotlarga kirishni tezlashtirish
- Yo'qolgan/noto'g'ri qiymatlar kabi ma'lumotlar sifati muammolarini hal qilish
- Ma'lumotlar etishmasligi bilan bog'liq muammolar yuzaga kelganda (masalan, algoritmlarni o'rgatish uchun), biz yuqori sifatli ta'lim ma'lumotlari muhim bo'lgan sub-sozlash/ortiqcha namuna olishni qo'llashimiz mumkin.
- Sizda mavjud bo'lgan ma'lumotlar bilan bir xil naqshlar, xususiyatlar va statistik aloqalarga ega bo'lgan qo'shimcha aqlli sintetik ma'lumotlarni yaratish
Biz aytgan to'siqlarni taniysizmi? Va bu maqola sizga ma'lumotni sotib olish yo'lidagi sayohatingiz va hozirgi tug'ruq darajangiz haqida yaxshiroq tasavvur beradimi? Qaerda ekanligingizni, qanday qiyinchiliklarga duch kelayotganingizni va umumiy fikringizni eshitishni istardik. Shuning uchun Syntho 15 sentyabrda DPW xaridlari konferentsiyasida ishtirok etadith va 16th. Iltimos, o'zingizni erkin his eting Biz bilan bog'lanish va bizni qiziqtirgan barcha savollaringizni bering. Faqat orqali murojaat qiling DPW platformasi or Biz bilan bog'lanish to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlarga asoslangan xaridlarning kelajagini chuqurroq o'rganish.
Ma'lumotlar sintetik, ammo bizning jamoamiz haqiqiy!
Syntho bilan bog'laning va bizning mutaxassislarimizdan biri sintetik ma'lumotlarning qiymatini o'rganish uchun yorug'lik tezligida siz bilan bog'lanadi!
Sintetik ma'lumotlarning sifati haqida ko'proq bilmoqchimisiz? Sintetik ma'lumotlarimizni baholovchi SAS videosini ko'ring!
Asl ma'lumotlarga nisbatan sintetik ma'lumotlarning sifati asosiy hisoblanadi. Shuning uchun biz buni ko'rsatish uchun yaqinda SAS (analitika bo'yicha bozor yetakchisi) bilan vebinar o'tkazdik. Ularning tahliliy ekspertlari Syntho-dan yaratilgan sintetik ma'lumotlar to'plamini turli xil tahliliy (AI) baholashlari orqali baholadilar va natijalar bilan o'rtoqlashdilar. Buning qisqacha tavsifini ushbu videoda topishingiz mumkin.
