Obsah
- Čo je Con?
- Prečo je Con tak dôležitý?
- Ako môže byť Con integrovaný s prediktívnou analýzou
- Ako spoločná integrácia pomáha úspešnej predpovedi
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Niektoré praktické implementácie
- Budúcnosť spoločnej integrácie
- záver
Zdroj: Alexraths / Dreamstime.com
Zobrať:
Pridaním konta k veľkým údajom môžu byť tieto údaje oveľa výkonnejšie a hodnotnejšie.
V spojení s prediktívnou analýzou je kľúčovým diferenciátorom každého úspešného odporúčania. Nie je to len kvalita, dostupnosť alebo cena produktu, ale aj „kon“ (čo je v reálnom čase), čo pomáha používateľom vytvárať najvhodnejšie odporúčania. Spotrebiteľ môže byť pri rôznych nákupoch zaradený do rôznych profilov, a preto je v záujme správneho odporúčania veľmi dôležitý kontext v reálnom čase, v ktorom spotrebiteľ uskutočňuje nákup. (Viac informácií o prediktívnej analýze nájdete v časti Ako môže prediktívna analýza zlepšiť lekársku starostlivosť.)
Čo je Con?
Svet sa stáva múdrejším a prepojenejším s každým ďalším dňom. V dôsledku pravidelného používania internetu sa každý deň vytvára obrovské množstvo údajov, ktoré neustále rastie. Keď premýšľame o veľkých údajoch, často premýšľame o ich obrovskej veľkosti a problémoch spojených s jej správou. To však nie je všetko, pretože tieto údaje sa môžu použiť na zlepšenie predaja rôznych firiem pomocou bežných údajov vytvorených z veľkého množstva veľkých údajov.
Con je vlastne časť historických údajov o určitom objekte. Objektom môže byť čokoľvek, od rôznych fyzických miest až po samotných ľudí. Tieto údaje sú mimoriadne dôležité, pretože sa môžu použiť na analýzu rôznych situácií a následné rozhodovanie. Con je pre podnikanie nevyhnutný, pretože bez neho sa rozhodnutia môžu ľahko zhoršiť. Použitím týchto informácií spolu s veľkými údajmi sa podniky môžu dozvedieť viac o historických vzorcoch a súčasných trendoch. Tento typ údajov je preto užitočný pre spoločnosti, ktoré chcú robiť dôležité rozhodnutia na základe faktov a nie hádať.
Prečo je Con tak dôležitý?
Konečné údaje sú mimoriadne dôležité, pretože ich správna analýza môže zvýšiť produktivitu mnohých organizácií a podnikov. Môže poskytnúť dôležité informácie potrebné na usmernenie plánov týchto organizácií. Na spracovanie veľkého množstva informácií z internetu alebo zo skutočného sveta možno použiť moderné techniky spracovania veľkých údajov. Takéto údaje môžu byť použité na zlepšenie spoločnosti lepšou predikčnou metódou, ktorá umožní podnikom väčšie zisky a inteligentné riešenia pre spotrebiteľov.
Takéto údaje môžu byť ešte užitočnejšie vďaka integrácii s technikami strojového učenia a umelej inteligencie. Týmto spôsobom je možné údaje dokonca použiť na presnú predpoveď prírodných katastrof, ako sú zemetrasenia, alebo na presnú predpoveď počasia. Podniky musia neustále analyzovať nové údaje, aby mohli spracovávať nové spoločné informácie a poskytovať svojim zákazníkom efektívne služby. Z tohto dôvodu musia extrahovať údaje zo s, smartfónov a sociálnych médií. Všetky tieto údaje budú musieť tiež spracovať v reálnom čase.
Ako môže byť Con integrovaný s prediktívnou analýzou
Prediktívna analýza nie je posledným pokrokom - bola skutočne objavená pred mnohými rokmi. Novšie techniky využívajúce najnovšie technológie však poháňajú pohyb vpred rýchlejšie, ako si predstavovali, a takmer vždy poskytujú vysoko presné predpovede. Nedávne pokroky v oblasti informačných technológií a umelej inteligencie spôsobili, že mnoho podnikov prekročilo svoje odhadované zisky, ale je možné dosiahnuť ešte viac.
To sa môže stať pochopením skutočnosti, že údaje nemôžu byť užitočné iba z jedného uhla. Musí sa na ne pozerať z viacerých uhlov, čo sa dá dosiahnuť aj vytvorením improvizovaného profilu spotrebiteľov. Tu prichádzajú konulárne údaje. Konvenčné údaje sa môžu použiť na určenie priority konkrétneho aspektu, ktorý môže viesť k väčšiemu zisku. Zatiaľ čo bežné záznamy, ako sú transakčné protokoly, nemusia poskytovať veľmi dôležité informácie týkajúce sa subjektu, spoločné údaje, ako sú protokoly správania, môžu poskytnúť základné informácie použité na vytvorenie presných predpovedí.
Ako spoločná integrácia pomáha úspešnej predpovedi
Mnoho organizácií analyzuje veľké zdroje údajov s cieľom zistiť viac o cieľových subjektoch a tieto informácie tiež používa na vypracovanie svojich obchodných plánov. Na pochopenie toho môžeme použiť jednoduchý príklad stránok sociálnych sietí, na ktorých používatelia generujú množstvo informácií o svojich preferenciách a nepáči. Tieto stránky môžu byť pravidelne kontrolované kvôli dôležitým údajom o správaní, ktoré je možné využiť na vytváranie analytických údajov v reálnom čase. Účinnejšie metódy detekcie vzorov sa môžu použiť aj na miestach, kde sa pravidelne generuje veľké množstvo údajov.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Nemôžete zlepšiť svoje programovacie schopnosti, keď sa nikoho nezaujíma o kvalitu softvéru.
Veľké údaje majú obrovský potenciál pri napomáhaní prediktívnej analýze. Informácie odvodené z bežných údajov sú tiež veľmi dôležité pre úspešnú prediktívnu analýzu. Na to, aby to bolo skutočne efektívne, však budú organizácie potrebovať znalosti, aby mohli správne uplatňovať kon na veľké údaje. Tým sa zníži pravdepodobnosť chyby. (Viac informácií o analytike veľkých údajov nájdete v časti Späť do školy s analýzou veľkých údajov.)
Kombinácia veľkých údajov a analytických údajov môže byť silná, čo môže pomôcť pri predpovedaní rôznych výsledkov a ďalších faktorov. Ďalšími výhodami použitia analytiky je to, že umožňuje organizácii využívať nevýhody pre správne modelovanie riešenia pre používateľov a že pomáha pri správnom pozorovaní správania z takýchto údajov.
Niektoré praktické implementácie
Existuje veľa praktických aplikácií vzájomných informácií. Napríklad nedávno online predajca počítačových dielov s názvom ReplaceDirect začal používať túto službu na efektívnu správu svojho rozpočtu a zároveň získal maximálny počet zobrazení a zákazníkov. Táto spoločnosť použila bežné informácie na predpovedanie mnohých položiek, napríklad najžiadanejších kľúčových slov, ktoré by sa použili na vyhľadávanie na ich stránkach, a najlepších ponúkaných cien za najvyhľadávanejšie výrazy podľa údajov.
Niektoré služby videa na požiadanie zahŕňajú aj použitie takýchto nepretržitých informácií na predpovedanie najžiadanejších filmov, ktoré sa majú zákazníkom ukázať, a najlepších časových úsekov na dosiahnutie maximálneho počtu prehratí.
Budúcnosť spoločnej integrácie
Spoločná integrácia je veľmi dôležitá pre podniky, ktoré chcú dosiahnuť maximálny zisk pomocou prediktívnej analýzy. S príchodom stále väčšieho počtu zariadení sa bude generovať viac údajov, ktoré by sa mohli ťažiť pomocou pokročilého softvéru na získavanie údajov. Dáta potom môžu byť rýchlo spracované na užitočné bežné informácie.
Pokročilé techniky získavania a spracovania údajov, ktoré budú v blízkej budúcnosti plne implementované, budú schopné lepšie pochopiť údaje a spracovať veľké množstvo bežných údajov v takmer reálnom čase. Na základe týchto údajov je možné vykonať aj presné modelovanie. V budúcnosti môžu tieto údaje nájsť uplatnenie aj v mnohých iných oblastiach, ako sú podnikateľské sektory, napríklad nájsť vzory zemetrasení na predpovedanie ďalšieho štrajku, alebo ľahko modelovať epidemickú mapu.
záver
Účinná analýza spoločných informácií je dôležitou črtou, ktorú budú organizácie musieť prispôsobiť a zlepšiť pre úspešné nasadenie akejkoľvek služby a tiež pre predpoveď výsledku. Dáta môžu byť tiež integrované do modelu, aby boli ešte presnejšie. Nevýhody môžu tiež pomôcť pri vizualizácii modelovania. Konečné informácie, ak sa spracúvajú v reálnom čase, môžu o entite veľmi odhaliť, napríklad či popularita vzrástla alebo klesla.
Spoločná integrácia môže tiež pomôcť zákazníkom ľahko a rýchlo navigovať na požadované miesto a získať požadovanú službu. Podobným spôsobom môžu organizácie ľahšie vyhľadávať požadované informácie. Toto môže pomôcť podnikom dosiahnuť obrovské zisky a viesť k vyššej spokojnosti zákazníkov.