Obsah
- Co je Con?
- Proč je Con tak důležitý?
- Jak lze Con integrovat s prediktivní analýzou
- Jak společná integrace pomáhá úspěšné predikci
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Některé praktické implementace
- Budoucnost společné integrace
- Závěr
Zdroj: Alexraths / Dreamstime.com
Odnést:
Přidáním konta k velkým datům mohou být tato data mnohem výkonnější a hodnotnější.
Con s prediktivní analytikou je klíčovým rozlišovacím prvkem pro každé úspěšné doporučení. Nejen nejvhodnější doporučení pro uživatele pomáhá nejen kvalita, dostupnost nebo cena produktu, ale také „kon“ (což je reálný čas). Spotřebitel může být zařazen do různých profilů pro různé nákupy, a proto je v reálném čase, ve kterém spotřebitel provádí nákup, velmi důležité správně vydat doporučení. (Další informace o prediktivní analýze naleznete v tématu Jak prediktivní analýza může zlepšit lékařskou péči.)
Co je Con?
Svět se stává chytřejší a více propojený s každým dalším dnem. Nyní díky pravidelnému používání internetu se každý den vytváří obrovské množství dat, které neustále roste. Když přemýšlíme o velkých datech, často přemýšlíme o jeho obrovské velikosti a problémech souvisejících s jeho správou. To však není všechno, protože tato data lze použít ke zlepšení prodeje různých firem pomocí konvexních dat vytvořených z obrovského množství velkých dat.
Con je vlastně kousek historických dat o určitém objektu. Objektem může být cokoli, od různých fyzických míst až po samotné lidi. Tato data jsou nesmírně důležitá, protože mohou být použita pro analýzu různých situací a pro příslušná rozhodnutí. Con je pro podnikání zásadní, protože bez něj mohou být rozhodnutí snadno ztracená. Pomocí těchto informací spolu s velkými daty se podniky mohou dozvědět více o historických vzorcích a současných trendech. Tento typ dat je tedy užitečný pro společnosti, které chtějí činit důležitá rozhodnutí na základě faktů a ne hádat.
Proč je Con tak důležitý?
Společná data jsou nesmírně důležitá, protože jejich správná analýza může zvýšit produktivitu mnoha organizací a podniků. Může poskytnout důležité informace nezbytné pro vedení plánů těchto organizací. Moderní techniky zpracování velkých dat lze použít ke zpracování velkého množství informací z internetu nebo ze skutečného světa. Taková data mohou být použita pro zlepšení společnosti pomocí lepších predikčních metod, které podnikům umožní větší zisky a inteligentní řešení pro spotřebitele.
Taková data mohou být ještě užitečnější díky integraci s technikami strojového učení a umělé inteligence. Tímto způsobem lze data použít i pro přesnou předpověď přírodních katastrof, jako je zemětřesení, nebo pro přesnou předpověď počasí. Podniky musí průběžně analyzovat nová data, aby mohly zpracovávat nové společné informace, a poskytovat tak svým zákazníkům efektivní služby. K tomu potřebují extrahovat data ze s, smartphonů a sociálních médií. Budou také muset zpracovat všechna tato data v reálném čase.
Jak lze Con integrovat s prediktivní analýzou
Prediktivní analýza není jen nedávným pokrokem - byla skutečně objevena před mnoha lety. Novější techniky, využívající nejnovější technologie, však posouvají pohyb vpřed rychleji, než si představujete, a téměř vždy poskytují vysoce přesné předpovědi. Nedávný pokrok v oblasti informačních technologií a umělé inteligence způsobil, že mnoho podniků překonalo svůj odhadovaný zisk, ale je možné dosáhnout ještě více.
To se může stát pochopením skutečnosti, že data nemohou být užitečná pouze z jednoho úhlu. Musí se na ni dívat z několika úhlů, což lze dosáhnout vytvořením improvizovaného profilu spotřebitelů. Zde přicházejí společná data. Společná data lze použít k upřednostnění konkrétního aspektu, který může vést k většímu zisku. Zatímco normální záznamy, jako jsou transakční protokoly, nemusí poskytnout velmi důležité informace týkající se subjektu, společné údaje, jako jsou protokoly chování, mohou poskytnout základní informace použité pro přesné předpovědi.
Jak společná integrace pomáhá úspěšné predikci
Mnoho organizací analyzuje velké datové zdroje, aby se dozvědělo více o cílových subjektech, a tyto informace také používá k vytváření svých obchodních plánů. K pochopení toho můžeme použít jednoduchý příklad webů sociálních sítí, na kterých uživatelé generují spoustu informací o svých preferencích a oblibách. Na těchto webech lze pravidelně kontrolovat důležitá behaviorální data, která lze využít k provádění analytických analýz v reálném čase. Účinnější metody detekce vzorů lze použít také na místech, kde je pravidelně generováno velké množství dat.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Velká data mají obrovský potenciál v pomoci prediktivní analýze. Informace odvozené z běžných dat jsou také velmi důležité pro úspěšnou prediktivní analýzu. Aby však bylo skutečně efektivní, budou organizace potřebovat znalosti, aby mohly řádně aplikovat podvod na velká data. Tím se sníží šance na chybu. (Další informace o analytice velkých dat naleznete v části Zpátky do školy s analýzou velkých dat.)
Kombinace velkých dat a analytických údajů může být silná, což může pomoci při predikci různých výsledků a dalších faktorů. Dalšími výhodami použití analytiky je to, že umožňuje organizaci používat nevýhody pro správné modelování řešení pro uživatele a že pomáhá při správném pozorování chování z těchto dat.
Některé praktické implementace
Existuje mnoho praktických aplikací společných informací. Například nedávno online prodejce počítačových dílů s názvem ReplaceDirect začal tuto službu používat k efektivní správě svého rozpočtu při současném získávání maximálního počtu zobrazení a zákazníků. Tato společnost použila pro predikci mnoha položek běžné informace, například nejžádanější klíčová slova, která by se použila k vyhledávání jejich stránek, a nejlepší nabídkové ceny za nejhledanější výrazy podle údajů.
Některé služby typu video-on-demand také zahrnují použití takovýchto společných informací pro předpovídání nejžádanějších filmů, které mají být zákazníkům zobrazeny, a nejlepších časových úseků pro maximální počet zhlédnutí.
Budoucnost společné integrace
Společná integrace je velmi důležitá pro podniky, které chtějí pomocí prediktivní analýzy dosáhnout maximálního zisku. S příchodem více a více zařízení bude generováno více dat, která by mohla být těžena pomocí pokročilého softwaru pro těžbu dat. Data pak mohou být rychle zpracována na užitečné běžné informace.
Pokročilé techniky těžby a zpracování dat, které budou plně zavedeny v blízké budoucnosti, budou schopny lépe pochopit data a zpracovat velké množství společných dat v reálném čase. Na základě těchto dat lze také provést přesné modelování. V budoucnu mohou tato data najít uplatnění i v mnoha jiných oblastech, než jsou podnikatelská odvětví, jako je nalezení vzorů zemětřesení, které předpovídají další stávku, nebo snadno modelovat epidemickou mapu.
Závěr
Efektivní analýza společných informací je důležitým znakem, který budou organizace muset přizpůsobit a zlepšit pro úspěšné nasazení jakékoli služby a také pro predikci výsledku. Data lze také integrovat do modelu, aby byla ještě přesnější. Nevýhody mohou také pomoci při vizualizaci modelování. Konečné informace, pokud jsou zpracovávány v reálném čase, mohou o entitě velmi prozradit, například zda její popularita vzrostla nebo klesla.
Společná integrace může také zákazníkům pomoci snadno a rychle přejít na požadované místo a získat požadovanou službu. Podobným způsobem mohou organizace snadněji přejít na požadované informace. To může podnikům pomoci dosáhnout obrovských zisků a vést také k vyšší spokojenosti zákazníků.