3 Techniken für ein gutes Big-Data-Datenanalyseverfahren

Heutzutage Unternehmen generieren und nutzen Daten mit beispielloser Geschwindigkeit. Aber viele Unternehmen, die mit dieser großen Datenmenge konfrontiert sind sie benutzen kein Gut Datenanalyseverfahren und sie sind nicht in der Lage, die große Menge an Informationen, die ihnen zur Verfügung stehen, voll auszuschöpfen.

Zu viele Informationen ohne Datenanalyseverfahren richtig klare Entscheidungen vermeiden. Wenn Sie so viele Daten haben, brauche mehr als nur daten. Sie möchten wissen, ob es die richtigen Daten sind zur Beantwortung Ihrer Frage. Sie müssen genaue Schlussfolgerungen ziehen Ihrer Daten und Sie brauchen Ihre Daten, um Entscheidungen zu treffen.

Zusammenfassend Sie müssen Ihre Daten mit a . analysieren Datenanalyseverfahren die richtigen Werkzeuge und die richtigen Werkzeuge. Daher, Was eine riesige Menge unterschiedlicher Informationen war, wird zu einem klaren Entscheidungspunkt.

1.Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Ausrüstung haben

Dies bedeutet, dass Ihr Analytics-Team sollte nicht nur aus IT-Mitarbeitern bestehen, Experten und Statistiker. Sie müssen sicherstellen, dass einige von ihnen tiefe Einblicke aus den Daten gewinnen und zusätzliche Empfehlungen aussprechen können. Mit anderen Worten jemand, der nicht nur Zahlen versteht, aber auch die strategischen Implikationen.

Inklusive kann einen externen Spezialisten hinzuziehen, da oft ein frischer Look von jemandem außerhalb des Unternehmens benötigt wird. innovative Wege zur Datennutzung zu entwickeln. Arbeiter und Personen, die täglich Daten verwenden, haben möglicherweise eine Kurzsichtigkeit oder einen Tunnelblick von Informationen. Das einzige Problem bei dieser Option ist, dass es oft an qualifiziertem Personal mangelt, und die, die oft teuer sind. Sie müssen das Kosten-Nutzen-Verhältnis der Beauftragung eines externen Beraters abwägen und mit ihm ein leistungsbezogenes Honorar aushandeln..

2. Sie brauchen ein Datenanalyseverfahren, das den Menschen Antworten gibt

Ihr Organisations- oder Geschäftsdatenanalyseverfahren, muss konkrete Fragen beantworten, messbar, klar und prägnant. Diese Fragen sollten mögliche Lösungen für spezifische Probleme oder Möglichkeiten qualifizieren oder disqualifizieren..

Um gute Entscheidungen zu treffen, das System sollte Fragen beantworten können wie “welche Kundengruppe nutzt ein Produkt” Ja “welche Faktoren treiben Kundenwachstum und -bindung an”

Entscheidungen werden auf der Grundlage dieser Empfehlungen zu Themen getroffen, die mit dem Geschäft verbunden sind. Und oft hat der Entscheider nicht genügend Computerkenntnisse, somit das System muss in der Lage sein, die Ergebnisse auf nicht-technische Weise zu erklären, was eine zusätzliche Komplexitätsebene in das Datenanalyseverfahren einführt. Die Notwendigkeit zu erklären impliziert, dass der Datenanalyst neigt dazu, bewusst einfachere Modelle gegenüber präziseren, aber komplexeren Modellen auszuwählen. Das System muss in der Lage sein, Schlussfolgerungen auf hoher Ebene im Stil von “warum” Ö “Was”, was ziemlich weit von den Rohdaten entfernt ist.

3. Außerdem benötigen Sie ein Datenanalyseverfahren für die Maschinen.

Unter diesen Umständen, der letzte entscheidungsträger und datenkonsument ist eine maschine (ein Computer). Datenanalysten erstellen komplexe Modelle mit großen Datensätzen und versuchen, durch maschinelles Lernen und ausgeklügelte Algorithmen subtile Signale zu extrahieren.. Sie arbeiten in der Regel in Bereichen wie dem algorithmischen Handel, Online-Inhalte mit gezielter Werbung, personalisierte Produktempfehlung, etc.. Sie sind digitale Modelle, die werde high und handle dann selbst, Empfehlungen geben, Wählen Sie Anzeigen aus, die automatisch an der Börse angezeigt oder gehandelt werden sollen.

Datenanalysten, die Analysen für Computer erstellen. Mathekenntnisse müssen vorhanden sein, Berechnung und Statistik, bemerkenswert solide, da sie Modelle erstellen müssen, die sehr schnell qualitativ hochwertige Vorhersagen treffen können. Sie müssen ausgeklügelte Modelle entwickeln, die jeden letzten Tropfen Leistung herausholen.und regelmäßig mit klar messbaren und eindeutigen Metriken arbeiten, als Klicks, Einnahmen und Einkäufe. Sein Wert liegt darin, seine technische Virtuosität in Millionen von Situationen zu nutzen, in denen selbst Kleine aggregierte Einnahmen bei Millionen von Nutzern und Billionen von Veranstaltungen können zu großen Einnahmen führen.