Uno de mis blogs anteriores le ofreció un recorrido por los lenguajes de programación para la ciencia de datos. Como mencioné, era el fin de las herramientas de diferentes capas de arquitectura funcional. Pero no es el fin del Big Data. El conocimiento sobre Big Data es tan voluminoso como el propio Big Data.
Conocer la arquitectura del Big Data y las diferentes herramientas presentes en el mercado para trabajar con Big Data no es suficiente. El dominio de Big Data tiene muchas más verticales de las que podemos imaginar. Casi todas las semanas se produce un nuevo desarrollo.
Pero, para empezar, lo haré sencillo. Estos son los consejos más básicos y útiles para extraer insights de Big Data.
El propósito principal detrás de todo el panorama de Big Data ha sido el de los insights que podríamos derivar de Big Data. Los conocimientos que podrían resultar de gran ayuda
Y la lista continúa. Hay algunas cosas que debemos tener en cuenta mientras extraemos información valiosa de Big Data.
Consejos para extraer información de Big Data
A continuación se muestra la lista de algunas estrategias Consejos a seguir antes de comenzar con el proceso de extracción de insights.
1. Utilice datos limpios:
Cualquier información que obtengamos de los datos se debe a los datos que tenemos que incluir en el proceso de análisis. Por lo tanto, resulta aún más importante que recopilemos los datos correctos. Y con eso es igualmente importante que los datos ingresados en el motor de análisis estén completamente bien organizados y sean muy esenciales. Con esto también es necesario que las empresas generen y almacenen la mayor cantidad de datos posible. Es bueno tener más datos a mano antes de sacar conclusiones a partir de los insights.
Ver también: Análisis de Big Data: cómo lo utiliza el personal de marketing para comprender a sus clientes
2. Utilice múltiples fuentes de datos para obtener una visión completa:
Todos sabemos que cada año cada empresa genera una gran cantidad de datos que, si se analizan adecuadamente, generan conocimientos profundos que podrían resultar beneficiosos para los planes comerciales. Pero necesitamos mirar el panorama más amplio para comprender Big Data. De todos los datos que están presentes en el mundo, los datos de una sola empresa constituyen sólo un fragmento. Por lo tanto, los resultados extraídos de él sólo darán Le brindamos una visión parcial de lo que está sucediendo en el mundo.
Bueno, no es una tarea engorrosa en absoluto, las herramientas y procesos adecuados podrían ayudarlo a monitorear y administrar múltiples flujos de datos. Al agregar y vincular los datos, puede inferir relaciones con fuentes que le brindan una imagen más precisa de su mercado comercial.
3. La integridad de los datos es un esfuerzo de equipo:
El éxito y el fracaso de la estrategia de datos depende de cómo las empresas mantienen sus bases de datos. Cada detalle relacionado con el negocio debe mantenerse actualizado para poder confiar en la información que proporciona su estrategia de datos. También necesitamos tener actualizaciones en vivo de fuentes externas y lo mismo ocurre con las fuentes de datos internas. Mantener los datos es responsabilidad de todas las personas de la empresa, como el equipo de TI, el personal de ventas de primera línea y todos los demás involucrados en el proceso.
Ver también: Los mejores lenguajes de programación para Big Data – Parte 2
4. Los datos agregados pueden decirle cualquier cosa, si la consulta está estructurada adecuadamente:
Recopilar y almacenar todos los datos de la empresa no es suficiente. Y tampoco basta con adoptar una visión más amplia para el análisis. Los datos que tiene a mano podrían decirle muchas cosas de las que realmente hubiera pensado. Pero todo el juego gira en torno a cómo se consultan los datos para extraer información de ellos.
Los científicos de datos dicen que el análisis de datos es tanto un arte como una ciencia. Y cuando se trata de analizar los datos comerciales, el culpable se esconde en los pequeños detalles. Por lo tanto, es vital profundizar en los detalles para encontrar ideas reales.
5. Introducir análisis de seguimiento de píxeles:
Las empresas deben diseñar sus sitios web de manera que les ayude a recopilar datos relacionados con sus anuncios de marketing y las ventas de productos. Convertiría al sitio web en una herramienta de generación de datos en lugar de simplemente una plataforma de marketing y ventas.
Existe una metodología llamada seguimiento de píxeles que podría generar enormes beneficios para la empresa. Los departamentos de TI y marketing deben trabajar de la mano para inculcar el seguimiento de píxeles en los distintos sitios web utilizados por la empresa, ya sea un móvil, un micrositio u otra ubicación. Los datos también se pueden rastrear desde los sitios web de redes sociales mediante el seguimiento de píxeles de las redes sociales. Este seguimiento también le proporciona información sobre el dispositivo de los usuarios, lo que podría ayudarle a comprender si las ventas provienen de dispositivos móviles. o consumidores web.
6. Utilice modelos estadísticos:
Antes de desarrollar los comerciales de televisión, los especialistas en marketing deben aprovechar las mejoras en la recopilación de datos que les ayudarían a hacer coincidir sus campañas con los resultados reales. Para crear modelos estadísticos, se deben combinar métricas en las estaciones, tamaño de transmisión, información demográfica, actividad en la segunda pantalla y otros.
7. Segmentación demográfica específica:
Es un requisito previo para que los especialistas en marketing diseñen sus estrategias en torno al grupo objetivo de personas, consumidores o lugares. Es necesario conocer sus hábitos de búsqueda, los dispositivos que utilizan y otras métricas de comportamiento para aprovechar más el retorno de la inversión (ROI) de los datos recopilados de los medios digitales y las ubicaciones de televisión.
Ver también: Cosas para recordar sobre la nube Informática: lo que no se debe hacer
8. Utilice el modelado de medios mixtos:
Para hacer mejores planes futuros, la mejor solución para las empresas es utilizar la técnica de modelado de medios mixtos. El análisis de los datos de ventas y respuesta constituye la base del mismo. Ayuda a los especialistas en marketing a juzgar minuciosamente todos los canales de distribución. Por lo tanto, pueden eliminar los canales de bajo rendimiento y dirigir más presupuesto a los canales que generan ganancias.
9. Evalúe el comercio minorista:
La información del minorista es el mejor dato que ayudaría a evaluar las preferencias del cliente. Los datos te ayudan a conocer la correlación entre los efectos que podrían provocar las dos acciones de la política de marketing. Comprender las respuestas de sus clientes puede ayudarlo directamente a aumentar las ventas y la demanda de productos.
Podemos aprender de Amazon sobre cómo hace el mejor uso de Big Data. La forma en que ofrece sugerencias a los usuarios sobre productos que les pueden gustar y la forma en que la empresa procesa millones de transacciones y envíos. Al analizar su Big Data, Amazon intenta beneficiar su negocio de dos maneras: una es mejorar sus propios procesos según los conocimientos y la segunda es mejorar la experiencia del cliente.
Ver también: Términos y tecnologías de la nube Informática
Amazon no es el único que utiliza la técnica de mejorar el progreso empresarial a través del análisis de Big Data. Casi todas las empresas de primer nivel lo están haciendo. Por lo tanto, espero que los consejos anteriores le ayuden a mejorar su proceso de extracción y aumentar las ganancias de su negocio.
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