หนึ่ง จากบล็อกก่อนหน้านี้ของฉันให้คุณเยี่ยมชมภาษาโปรแกรมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฉันได้กล่าวไปแล้วว่ามันเป็นจุดสิ้นสุดของเครื่องมือของเลเยอร์สถาปัตยกรรมการทำงานที่แตกต่างกัน แต่ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของ Big Data ความรู้เกี่ยวกับ Big Data นั้นมีมากมายพอๆ กับตัว Big Data
การรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของ Big Data และเครื่องมือต่างๆ ที่มีอยู่ในตลาดเพื่อทำงานกับ Big Data นั้นไม่เพียงพอ โดเมน Big Data มีความหลากหลายมากกว่าที่เราคิด เกือบทุกสัปดาห์มีการพัฒนาใหม่เกิดขึ้น
แต่ฉันจะเริ่มต้นง่ายๆ ต่อไปนี้คือเคล็ดลับพื้นฐานและมีประโยชน์ที่สุดสำหรับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดใหญ่
จุดประสงค์หลักที่อยู่เบื้องหลังภาพรวมทั้งหมดของ Big Data คือเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกที่เราสามารถได้รับจาก Big Data ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง
- ในการวิเคราะห์มูลค่าปัจจุบันของธุรกิจของคุณ
- ในการทำนายการเติบโตของธุรกิจของคุณในอนาคต
- ในการวางกลยุทธ์วิธีที่จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณ
- ในการทราบความต้องการของผู้บริโภคจำนวนมหาศาล
และรายการจะดำเนินต่อไป มีบางสิ่งที่เราควรจำไว้ในขณะที่เรากำลังดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่
ด้านล่างนี้คือรายการเคล็ดลับเชิงกลยุทธ์ที่ควรปฏิบัติตามก่อนเริ่มกระบวนการสกัดข้อมูลเชิงลึก
- ใช้ข้อมูลที่สะอาด –
ข้อมูลเชิงลึกใดก็ตามที่เราได้รับจากข้อมูล ล้วนเป็นเพราะข้อมูลที่เราต้องใส่เข้าไปในกระบวนการวิเคราะห์ ดังนั้นจึงมีความสำคัญมากขึ้นที่เราจะต้องรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง และด้วยเหตุนี้ ข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่เครื่องมือวิเคราะห์จึงมีความสำคัญไม่แพ้กัน ซึ่งได้รับการจัดระเบียบอย่างดีและสำคัญที่สุด ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นสำหรับธุรกิจในการสร้างและจัดเก็บข้อมูลให้ได้มากที่สุด เป็นการดีที่จะมีข้อมูลเพิ่มเติมในมือก่อนที่จะทำการสรุปใดๆ จากข้อมูลเชิงลึก
- ใช้แหล่งข้อมูลหลายแหล่งเพื่อดูภาพรวม –
เราทุกคนทราบดีว่าทุกๆ ปี ทุกธุรกิจจะสร้างข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งหากได้รับการวิเคราะห์อย่างถูกต้อง จะทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์ต่อแผนธุรกิจ แต่เราต้องมองภาพรวมเพื่อทำความเข้าใจ Big Data จากข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในโลก ข้อมูลของบริษัทหนึ่งๆ เป็นเพียงส่วนย่อยๆ ของมัน ดังนั้น ผลลัพธ์ที่ได้จากมันจะทำให้คุณเห็นเพียงบางส่วนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก
ไม่ใช่งานยุ่งยากแต่อย่างใด เครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสมสามารถช่วยคุณตรวจสอบและจัดการสตรีมข้อมูลหลายรายการได้ โดยการรวมและเชื่อมโยงข้อมูล คุณสามารถอนุมานความสัมพันธ์กับแหล่งข้อมูลที่ให้ภาพตลาดธุรกิจของคุณได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- ความสมบูรณ์ของข้อมูลคือความพยายามของทีม –
ความสำเร็จและความล้มเหลวของกลยุทธ์ข้อมูลล้วนขึ้นอยู่กับวิธีที่ธุรกิจดูแลรักษาฐานข้อมูลของตน ทุกรายละเอียดที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจจะต้องได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัย เพื่อที่จะพึ่งพาข้อมูลที่กลยุทธ์ด้านข้อมูลของคุณให้มา นอกจากนี้ เราจำเป็นต้องมีการอัปเดตสดจากแหล่งข้อมูลภายนอก และเช่นเดียวกันกับแหล่งข้อมูลภายใน การดูแลรักษาข้อมูลเป็นความรับผิดชอบของทุกคนในธุรกิจ เช่น ทีมไอที พนักงานขายแนวหน้า และทุกคนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้
- ข้อมูลที่รวบรวมสามารถบอกคุณได้ อะไรก็ได้หากข้อความค้นหามีโครงสร้างถูกต้อง –
การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดของธุรกิจนั้นไม่เพียงพอ และการวิเคราะห์ในมุมมองที่กว้างขึ้นนั้นยังไม่เพียงพอ ข้อมูลที่คุณมีอยู่ในมือสามารถบอกคุณได้หลายอย่างมากกว่าที่คุณคิด แต่ทั้งเกมจะเกี่ยวกับวิธีที่คุณสืบค้นข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมา
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกล่าวว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นศิลปะพอๆ กับวิทยาศาสตร์ และเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ ผู้ร้ายจะซ่อนอยู่ในรายละเอียดปลีกย่อย ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเจาะลึกในรายละเอียดเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริง
- แนะนำการวิเคราะห์การติดตามพิกเซล –
บริษัทต่างๆ ควรออกแบบเว็บไซต์ในลักษณะที่ช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโฆษณาทางการตลาดและการขายผลิตภัณฑ์ มันจะทำให้เว็บไซต์เป็นเครื่องมือสร้างข้อมูลแทนที่จะเป็นเพียงแพลตฟอร์มการตลาดและการขาย
มีวิธีการที่เรียกว่าการติดตามพิกเซล ซึ่งสามารถสร้างประโยชน์มหาศาลให้กับบริษัทได้ ฝ่ายไอทีและฝ่ายการตลาดควรทำงานร่วมกันเพื่อกระตุ้นการติดตามพิกเซลบนเว็บไซต์ต่างๆ ที่บริษัทใช้ ไม่ว่าจะเป็นมือถือ ไมโครไซต์ หรือที่อื่น ข้อมูลสามารถติดตามได้จากเว็บไซต์โซเชียลมีเดียโดยใช้การติดตามพิกเซลของโซเชียลมีเดีย การติดตามนี้ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับอุปกรณ์ของผู้ใช้ซึ่งอาจช่วยให้คุณเข้าใจว่ายอดขายมาจากผู้บริโภคบนมือถือหรือเว็บหรือไม่
- ใช้การสร้างแบบจำลองทางสถิติ –
ก่อนที่จะพัฒนาโฆษณาทางทีวี นักการตลาดควรใช้ประโยชน์จากการปรับปรุงในการรวบรวมข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาจับคู่แคมเปญกับผลลัพธ์จริงได้ สำหรับการสร้างเมตริกแบบจำลองทางสถิติบนสถานี ควรรวมขนาดออกอากาศ ข้อมูลประชากร กิจกรรมหน้าจอที่สอง และอื่นๆ
- กำหนดเป้าหมายกลุ่มประชากรเฉพาะ –
เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับนักการตลาดในการออกแบบกลยุทธ์ของตนให้ครอบคลุมกลุ่มเป้าหมายที่เป็นผู้คน ผู้บริโภค หรือสถานที่ต่างๆ จำเป็นต้องรู้พฤติกรรมการค้นหา อุปกรณ์ที่ใช้ และเมตริกพฤติกรรมอื่นๆ เพื่อใช้ประโยชน์จาก ROI จากข้อมูลที่รวบรวมจากตำแหน่งสื่อดิจิทัลและทีวี
- ใช้การสร้างแบบจำลองสื่อผสม –
เพื่อให้วางแผนอนาคตได้ดีขึ้น ทางออกที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจคือการใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองสื่อผสม การวิเคราะห์ข้อมูลการขายและการตอบสนองเป็นพื้นฐานของมัน ช่วยให้นักการตลาดสามารถตัดสินช่องทางการจัดจำหน่ายทั้งหมดได้อย่างละเอียด ดังนั้น พวกเขาสามารถคัดแยกช่องทางที่มีประสิทธิภาพต่ำออก และกำหนดงบประมาณเพิ่มเติมให้กับช่องทางที่ทำกำไรได้
- วัดการขายปลีก –
ข้อมูลของผู้ค้าปลีกเป็นข้อมูลที่ดีที่สุดซึ่งจะช่วยในการประเมินค่ากำหนดของลูกค้า ข้อมูลช่วยให้คุณทราบความสัมพันธ์ระหว่างผลกระทบที่อาจเกิดจากการกระทำสองอย่างของนโยบายการตลาด การทำความเข้าใจการตอบสนองของลูกค้าสามารถช่วยคุณโดยตรงในการเพิ่มยอดขายและความต้องการผลิตภัณฑ์
เราสามารถเรียนรู้จาก Amazon ว่าใช้ประโยชน์จาก Big Data ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร วิธีการให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาอาจชอบ และวิธีที่บริษัทประมวลผลธุรกรรมและการจัดส่งหลายล้านรายการ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ Amazon พยายามสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจในสองวิธี วิธีแรกคือปรับปรุงกระบวนการของตนเองตามข้อมูลเชิงลึก และประการที่สองคือปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
Amazon ไม่ได้ใช้เทคนิคในการปรับปรุงความก้าวหน้าทางธุรกิจผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียว บริษัทชั้นนำเกือบทั้งหมดทำแบบนั้น ดังนั้น ฉันหวังว่าเคล็ดลับข้างต้นจะช่วยคุณในการปรับปรุงกระบวนการสกัดและเพิ่มผลกำไรทางธุรกิจ
