3 Tecniche per una buona procedura di analisi dei dati Big Data

Attualmente las compañías generan y usan datos a velocidades sin precedentes. Pero muchas compañías que se enfrentan a esta gran cantidad de datos ellos no usan un buen procedimiento de análisis de datos y no pueden aprovechar al máximo la gran cantidad de información que disponen a su disposición.

Demasiada información sin un procedimiento de análisis de datos correcto evita decisiones claras. Cuando tiene tantos datos, necesita algo más que los datos. Deseas saber si son los datos correctos para responder tu pregunta. Necesitas sacar conclusiones precisas de sus datos y necesita sus datos para ayudarlo a tomar decisiones.

In sintesi necesita analizar sus datos con un procedimiento de análisis de datos correctas y las herramientas adecuadas. così, quello che era un enorme volume di informazioni disparate si trasforma in un chiaro punto di decisione.

1.Assicurati di avere l'attrezzatura giusta

Ciò significa che Il tuo team di analisi non dovrebbe essere composto solo da personale IT, esperti e statistici. Devi assicurarti che alcuni di loro possano compilare conoscenze approfondite dai dati e fare raccomandazioni aggiuntive. In altre parole qualcuno che comprenda non solo i numeri, ma anche le implicazioni strategiche.

Inoltre può essere utile coinvolgere uno specialista esterno, poiché spesso è necessaria una nuova prospettiva da parte di qualcuno al di fuori dell'azienda. per inventare modi innovativi di utilizzare i dati. I lavoratori e le persone che utilizzano dati quotidianamente possono avere una visione un po' miope o limitata delle informazioni. El único problema con esta opción es que a menudo hay escasez de personal calificado, y los que son a menudo costosos. Debe sopesar el costo-beneficio de contratar a un consultor externo y negociar con ellos una tarifa basada en el desempeño.

2. Necesita un procedimiento de análisis de datos que dé respuestas a las personas

Su procedimiento de análisis de datos organizacionales o comerciales, debe responder preguntas específicas, medibles, claras y concisas. Estas preguntas deben calificar o descalificar las posibles soluciones a problemas u posibilidades específicos.

Para tomar buenas decisiones, il sistema debe poder responder preguntas como “qué grupo de clientes está usando un producto” e “qué factores están impulsando el crecimiento y la retención de clientes”

Las decisions se toman en base a esas recomendaciones sobre cuestiones asociadas con el business. Y a menudo quien debe tomar las decisions no tiene suficientes conocimientos informáticos, affinché el sistema debe poter explicar los resultados de una manera no técnica, que introduce una capa adicional de complejidad al procedimiento de análisis de datos. La necesidad de explicar implica que el analista de datos tiende a selezionare deliberadamente modelos más básicos sobre los más precisos pero más complejos. El sistema debe poder arrivare a conclusiones de alto livello en el estilo de “perché” oh “Mi scusi”, que está bastante lejos de los datos en bruto.

3. Además necesita un procedimiento de análisis de datos para las machines.

In questa circostanza, chi prende la decisione finale e il consumatore dei dati è una macchina (un computer). Gli analisti di dati costruiscono modelli complessi che contengono grandi set di dati e cercano di estrarre segnali sottili tramite l'apprendimento automatico e algoritmi sofisticati. Solitamente lavorano in aree come il trading algoritmico, contenuti online con pubblicità mirata, la raccomandazione personalizzata di prodotti, eccetera.. Sono modelli digitali che posizionarsi e successivamente agire da soli, fare raccomandazioni, selezionare annunci da mostrare o negoziare automaticamente sul mercato azionario.

Analisti di dati che producono analisi per computer. devono avere competenze matematiche, computazionali e statistiche, notevolmente solidi, dado que deben construir modelos que puedan hacer predicciones de alta calidad muy rápidamente. Deben crear modelos sofisticados que expriman hasta la última gota de rendimiento.y regularmente operar con métricas claramente medibles e inequívocas, como clics, ganancias y compras. Su valor radica en aprovechar su virtuosismo técnico en millones de situaciones en las que inclusive Pequeñas ganancias aggregadas en millones de usuarios y billones de eventos pueden generare grandes ganancias.