3 techniques pour une bonne procédure d'analyse de données Big Data

Actuellement les entreprises génèrent et utilisent des données à des vitesses sans précédent. Mais de nombreuses entreprises confrontées à cette grande quantité de données ils n'utilisent pas un bon procédure d'analyse des données et ils sont incapables de tirer pleinement parti de la grande quantité d'informations à leur disposition.

Trop d'informations sans procédure d'analyse des données correct éviter les décisions claires. Quand tu as autant de données, besoin de plus que des données. Vous voulez savoir si ce sont les données correctes pour répondre à ta question. Vous devez tirer des conclusions précises de vos données et vous avez besoin de vos données pour vous aider à prendre des décisions.

En résumé vous devez analyser vos données avec un procédure d'analyse des données les bons outils et les bons outils. De cette façon, ce qui était un énorme volume d'informations disparates devient un point de décision clair.

1.Assurez-vous d'avoir le bon équipement

Ceci signifie que Votre équipe d'analyse ne devrait pas seulement avoir du personnel informatique, experts et statisticiens. Vous devez vous assurer que certains d'entre eux peuvent compiler des informations approfondies à partir des données et faire des recommandations supplémentaires. En d'autres termes quelqu'un qui comprend non seulement les chiffres, mais aussi les implications stratégiques.

Compris peut impliquer un spécialiste externe, car un regard neuf est souvent nécessaire de la part d'une personne extérieure à l'entreprise. pour concevoir des façons innovantes d'utiliser les données. Les travailleurs et les personnes qui utilisent les données au quotidien peuvent avoir une vision quelque peu myope ou en tunnel de l'information. Le seul problème avec cette option est qu'il y a souvent une pénurie de personnel qualifié, et ceux qui sont souvent chers. Vous devez évaluer le rapport coût-bénéfice de l'embauche d'un consultant externe et négocier avec lui une rémunération basée sur la performance..

2. Vous avez besoin d'une procédure d'analyse de données qui donne des réponses aux personnes

Votre procédure d'analyse de données organisationnelles ou commerciales, doit répondre à des questions précises, mesurable, clair et concis. Ces questions devraient qualifier ou disqualifier les solutions possibles à des problèmes ou des possibilités spécifiques..

Pour prendre de bonnes décisions, le système devrait être capable de répondre à des questions comme “quel groupe de clients utilise un produit” Oui “quels facteurs stimulent la croissance et la fidélisation de la clientèle”

Les décisions sont prises sur la base de ces recommandations sur les questions liées à l'entreprise. Et souvent le décideur n'a pas assez de compétences en informatique, Pour ce que le système doit être capable d'expliquer les résultats de manière non technique, qui introduit une couche supplémentaire de complexité à la procédure d'analyse des données. La nécessité d'expliquer implique que l'analyste de données a tendance à sélectionner délibérément des modèles plus basiques plutôt que des modèles plus précis mais plus complexes. Le système doit être capable de parvenir à des conclusions de haut niveau dans le style de “parce que” O “Quoi”, ce qui est assez loin des données brutes.

3. Vous avez également besoin d'une procédure d'analyse des données pour les machines.

Dans cette circonstance, le décideur final et le consommateur de données est une machine (un ordinateur). Les analystes de données construisent des modèles complexes contenant de grands ensembles de données et tentent d'extraire des signaux subtils grâce à l'apprentissage automatique et à des algorithmes sophistiqués.. Ils ont tendance à travailler dans des domaines comme le trading algorithmique, contenu en ligne avec publicité ciblée, recommandation de produits personnalisés, etc.. Ce sont des modèles numériques qui se défoncer et ensuite agir par vous-même, faire des recommendations, sélectionner les annonces à afficher ou à négocier automatiquement en bourse.

Analystes de données produisant des analyses pour les ordinateurs. doit avoir des compétences en mathématiques, calcul et statistiques, remarquablement solide, car ils doivent construire des modèles qui peuvent faire des prédictions de haute qualité très rapidement. Ils doivent créer des modèles sophistiqués qui compressent chaque dernière goutte de performance.et régulièrement fonctionner avec des métriques clairement mesurables et sans ambiguïté, sous forme de clics, gains et achats. Sa valeur consiste à tirer parti de sa virtuosité technique dans des millions de situations où même De petits revenus agrégés sur des millions d'utilisateurs et des milliards d'événements peuvent conduire à de gros revenus.