3 Técnicas para um bom procedimento de análise de dados de Big Data

Na atualidade empresas geram e usam dados em velocidades sem precedentes. Mas muitas empresas se deparam com essa grande quantidade de dados eles não usam um bom procedimento de análise de dados e não podem tirar o máximo proveito da grande quantidade de informações disponíveis para eles.

Muita informação sem um procedimento de análise de dados correto evita decisões claras. Quando você tem tantos dados, você precisa de mais do que dados. Você quer saber se os dados estão corretos para responder sua pergunta. Você precisa tirar conclusões precisas dos seus dados e precisa de seus dados para ajudá-lo a tomar decisões.

Em resumo você precisa analisar seus dados com um procedimento de análise de dados ferramentas corretas e certas. Desta forma, o que era um enorme volume de informações díspares torna-se um ponto de decisão claro.

1.Certifique-se de ter o equipamento certo

Isso significa que Sua equipe de análise não deve ser apenas a equipe de TI, especialistas e estatísticos. Você precisa garantir que alguns deles possam compilar insights profundos dos dados e fazer mais recomendações. Em outras palavras alguém que entende não apenas números, mas também as implicações estratégicas.

Inclusivo pode envolver um especialista externo, uma vez que muitas vezes é necessário um novo olhar de alguém de fora da empresa. desenvolver formas inovadoras de usar dados. Trabalhadores e pessoas que usam dados diariamente podem ter uma visão um tanto míope ou de túnel das informações. O único problema com esta opção é que muitas vezes há falta de pessoal qualificado., e os que costumam ser caros. Você precisa pesar o custo-benefício de contratar um consultor externo e negociar uma taxa baseada em desempenho com eles.

2. Você precisa de um procedimento de análise de dados que dê respostas às pessoas

Seu procedimento de análise de dados organizacionais ou comerciais, deve responder a perguntas específicas, mensurável, Claro e conciso. Essas questões devem qualificar ou desqualificar possíveis soluções para problemas ou possibilidades específicas..

para tomar boas decisões, o sistema deve ser capaz de responder a perguntas como “qual grupo de clientes está usando um produto” e “quais fatores estão impulsionando o crescimento e a retenção de clientes”

As decisões são tomadas com base nessas recomendações sobre questões associadas ao negócio. E muitas vezes aqueles que devem tomar as decisões não têm conhecimento de informática suficiente, pelo que o sistema deve ser capaz de explicar os resultados de uma forma não técnica, que introduz uma camada adicional de complexidade ao procedimento de análise de dados. A necessidade de explicar implica que o analista de dados tende a selecionar deliberadamente modelos mais básicos em vez de modelos mais precisos, porém mais complexos. O sistema deve ser capaz de chegar a conclusões de alto nível no estilo de “porque” o “Desculpe-me”, que está muito longe dos dados brutos.

3. Você também precisa de um procedimento de análise de dados para as máquinas.

Nesta circunstância, o tomador de decisão final e consumidor de dados é uma máquina (Alternativas ao Rojadirecta). Os analistas de dados constroem modelos complexos contendo grandes conjuntos de dados e tentam extrair sinais sutis por meio de aprendizado de máquina e algoritmos sofisticados.. Eles geralmente trabalham em áreas como negociação algorítmica, conteúdo online com publicidade direcionada, recomendação de produto personalizado, etc.. São modelos digitais que ficar chapado e depois agir por conta própria, fazer recomendações, selecione anúncios para exibir ou negocie automaticamente no mercado de ações.

Analistas de dados produzindo análises para computadores. deve ter habilidades matemáticas, computacional e estatística, notavelmente sólido, uma vez que eles devem construir modelos que podem fazer previsões de alta qualidade muito rapidamente. Eles devem criar modelos sofisticados que espremem até a última gota de desempenho.e regularmente operar com métricas claramente mensuráveis ​​e inequívocas, como cliques, ganhos e compras. Seu valor está em aproveitar seu virtuosismo técnico em milhões de situações em que mesmo Pequenos lucros agregados em milhões de usuários e trilhões de eventos podem levar a grandes lucros.