Влияние хранения и обработки данных на компанию
Posted: Thu Dec 05, 2024 10:57 am
Значимость данных в компаниях любого типа уже является реальностью. Однако внимание обычно сосредотачивается на их управлении для извлечения ценной информации. Сегодня мы хотим поговорить о других, не менее актуальных вопросах: хранении и обработке данных . В этой статье вы узнаете о преимуществах их правильной обработки и проблемах, связанных с запоминающими устройствами большой емкости.
Но учитывая, что это текущие темы и процессы, которые следует внедрять во всех типах компаний, мы рекомендуем вам пройти обучение у магистра в области бизнес-аналитики и управления данными в Интернете . Он включает в себя такие темы, как расширенное управление клиентами и анализ больших объемов данных с помощью таких технологий, как большие данные и наука о данных.
Преимущества хорошей обработки данных
Обработка данных имеет основное преимущество, заключающееся в улучшении процесса принятия решений. Это становится более информированным и гибким, поскольку они могут быть основаны на реальных и актуальных данных. Но, кроме того, его обработка ресурс телефонных номеров бахрейна позволяет нам понять тенденции, возможности и риски, которые дают компании возможность реагировать и адаптироваться.
Будь то решение проблемы или конкретной ситуации, а также прогнозирование того, что произойдет в краткосрочной или среднесрочной перспективе, с помощью исторических данных вы можете установить определенную стратегию, которая будет основана не на интуиции, а на статистическом анализе. вероятность. Это основа бизнес-аналитики или BI.
Когда дело доходит до ежедневных задач, повторяющиеся задачи можно автоматизировать, чтобы сократить время выполнения и свести к минимуму человеческие ошибки. Поскольку сотрудники таким образом могут посвятить себя другим задачам, более актуальным и творческим, используемые ресурсы сокращаются, а производительность возрастает.
Для клиентов хранение и последующая обработка данных увеличивают возможности персонализации. Благодаря хорошему управлению данными компании могут сегментировать свою аудиторию и предлагать продукты и услуги, адаптированные к конкретным потребностям каждого клиента. Это улучшает пользовательский опыт и повышает лояльность.
Примером персонализации является Spotify , который инвестирует в аналитику данных . Компания изучает ваши данные о потреблении и сравнивает их с данными других пользователей. В зависимости от ваших действий и музыкальных вкусов он предлагает альтернативы, которые наверняка будут полностью соответствовать вашим предпочтениям.
Ключом являются системы хранения данных и их последующая обработка. На основе этого можно создать интеллектуальную сегментацию базы данных. Наблюдая за поведением разных типов пользователей, создаются так называемые кластеры клиентов или пользователей.
обработка данных
Затем применяются алгоритмы, такие как K-средние, и пользователи группируются на основе их поведения, а не по возрасту, полу или местоположению. Это достигается потому, что алгоритмы способны интерпретировать поведенческие модели и, следовательно, делать прогнозы. По этой причине Spotify может делать привлекательные предложения, а Netflix может консультировать вас по сериалам и фильмам.
Однако существуют и другие типы архитектур больших данных, помимо предыдущего. Например, избирательные кампании в США и в частности переизбрание Обамы. Изучение опросов, партнерских баз данных или социальных сетей привело к созданию более разумной, лучше расположенной и более оптимизированной стратегии инвестиций в коммуникации и рекламу.
Но учитывая, что это текущие темы и процессы, которые следует внедрять во всех типах компаний, мы рекомендуем вам пройти обучение у магистра в области бизнес-аналитики и управления данными в Интернете . Он включает в себя такие темы, как расширенное управление клиентами и анализ больших объемов данных с помощью таких технологий, как большие данные и наука о данных.
Преимущества хорошей обработки данных
Обработка данных имеет основное преимущество, заключающееся в улучшении процесса принятия решений. Это становится более информированным и гибким, поскольку они могут быть основаны на реальных и актуальных данных. Но, кроме того, его обработка ресурс телефонных номеров бахрейна позволяет нам понять тенденции, возможности и риски, которые дают компании возможность реагировать и адаптироваться.
Будь то решение проблемы или конкретной ситуации, а также прогнозирование того, что произойдет в краткосрочной или среднесрочной перспективе, с помощью исторических данных вы можете установить определенную стратегию, которая будет основана не на интуиции, а на статистическом анализе. вероятность. Это основа бизнес-аналитики или BI.
Когда дело доходит до ежедневных задач, повторяющиеся задачи можно автоматизировать, чтобы сократить время выполнения и свести к минимуму человеческие ошибки. Поскольку сотрудники таким образом могут посвятить себя другим задачам, более актуальным и творческим, используемые ресурсы сокращаются, а производительность возрастает.
Для клиентов хранение и последующая обработка данных увеличивают возможности персонализации. Благодаря хорошему управлению данными компании могут сегментировать свою аудиторию и предлагать продукты и услуги, адаптированные к конкретным потребностям каждого клиента. Это улучшает пользовательский опыт и повышает лояльность.
Примером персонализации является Spotify , который инвестирует в аналитику данных . Компания изучает ваши данные о потреблении и сравнивает их с данными других пользователей. В зависимости от ваших действий и музыкальных вкусов он предлагает альтернативы, которые наверняка будут полностью соответствовать вашим предпочтениям.
Ключом являются системы хранения данных и их последующая обработка. На основе этого можно создать интеллектуальную сегментацию базы данных. Наблюдая за поведением разных типов пользователей, создаются так называемые кластеры клиентов или пользователей.
обработка данных
Затем применяются алгоритмы, такие как K-средние, и пользователи группируются на основе их поведения, а не по возрасту, полу или местоположению. Это достигается потому, что алгоритмы способны интерпретировать поведенческие модели и, следовательно, делать прогнозы. По этой причине Spotify может делать привлекательные предложения, а Netflix может консультировать вас по сериалам и фильмам.
Однако существуют и другие типы архитектур больших данных, помимо предыдущего. Например, избирательные кампании в США и в частности переизбрание Обамы. Изучение опросов, партнерских баз данных или социальных сетей привело к созданию более разумной, лучше расположенной и более оптимизированной стратегии инвестиций в коммуникации и рекламу.