Istotna rola firmy Rayobyte w pozyskiwaniu odpowiednich danych do analizy danych i podejmowania decyzji w oparciu o dane

Dane to nowe złoto. Kiedy firmy mogą wyodrębnić i przeanalizować wystarczającą ilość właściwych danych, podejmują lepsze decyzje, zwiększają wydajność i poprawiają produktywność. Web scraping umożliwia firmom zbieranie dużych ilości informacji z platform mediów społecznościowych i stron internetowych oraz przechowywanie ich w jednym centralnym miejscu.

Jednak podobnie jak w przypadku surowej rudy, dane te muszą zostać udoskonalone, aby były najbardziej efektywne. Proces udoskonalania i dopracowywania, który przynosi wartość, zachodzi najlepiej, gdy interdyscyplinarne zespoły spotykają się podczas wstępnego przetwarzania danych, analizy danych i modelowania predykcyjnego. Neil Emeigh , założyciel i dyrektor generalny firmy Rayobyte , wyjaśnia proces, który umożliwia firmom zrozumienie informacji uzyskanych w wyniku zbierania danych i wykorzystanie ich do podejmowania krytycznych decyzji.

Po skrobaniu sieci musi nastąpić wstępne przetwarzanie danych

Wstępne przetwarzanie danych jest niezbędnym krokiem w procesie analizy danych i obejmuje czyszczenie, przekształcanie i formatowanie danych, aby można je było wykorzystać do analizy. Wstępne przetwarzanie danych gwarantuje, że firmy analizują dokładne i wiarygodne dane.

Firmy czyszczą dane, usuwając szum, wartości odstające i brakujące wartości ze swoich zestawów danych. Następnie przekształcają te dane, agregując je w użyteczne grupy lub łącząc zestawy danych z podobnymi zmiennymi, po czym mogą interpretować dane i wybierać informacje, które są najbardziej przydatne w procesie podejmowania decyzji.

„O wstępnym przetwarzaniu danych najłatwiej myśleć w kategoriach kopalni złota” — zauważa Emeigh. „Kiedy wydobywasz złoto, wydobywasz z ziemi kamień, rudę i wiele innych rzeczy, ale ten materiał jest bezwartościowy, dopóki nie zostanie przekształcony w czyste złoto. Wstępne przetwarzanie danych spełnia tę samą funkcję podczas eksploracji danych — pobieranie danych z sieci gromadzi dane, a wstępne przetwarzanie zapewnia, że ​​są one przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych”.

Wstępne przetwarzanie prowadzi do analizy danych i spostrzeżeń

Analiza danych to proces sprawdzania danych w celu znalezienia przydatnych informacji, zasugerowania wniosków i wsparcia procesu decyzyjnego. Analitycy danych wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do znajdowania wzorców w dużych zbiorach danych i prognozowania przyszłych wydarzeń lub trendów, wspomagając podejmowanie decyzji w oparciu o dane, identyfikując właściwe pytania i udzielając na nie sensownych odpowiedzi.

„Kiedy inwestor wybiera akcje lub przedsięwzięcie, nigdy nie angażuje swoich ciężko zarobionych pieniędzy bez przyjrzenia się wynikom z poprzedniego kwartału lub raportom historycznym” — pyta Emeigh. „Sprawdzają trendy, wzorce branżowe i inne dane, aby mieć pewność co do swojej decyzji. Z tego samego powodu sensowne jest również korzystanie z analizy danych i spostrzeżeń, gdy inwestujesz w marketing, HR, produkcję i inne obszary swojej firmy. Wydobywasz te spostrzeżenia z danych, które zbierasz z własnej firmy iz danych publicznych. Jeśli chodzi o dane publiczne, nie można wydobyć wszystkich potrzebnych informacji bez ich skrobania. Skrobanie danych pozwala zaoszczędzić tysiące dolarów i pomaga szybko znaleźć potrzebne informacje”.

Właściwe dane umożliwiają modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne wykorzystuje dane historyczne do przewidywania nadchodzących wydarzeń. W świecie biznesu pozwala firmom wykorzystywać informacje o dzisiejszych klientach do podejmowania trafnych decyzji w oparciu o to, jak klienci będą zachowywać się w przyszłości.

Modele predykcyjne pomagają organizacjom codziennie podejmować lepsze decyzje, zapewniając wgląd w ich obecną bazę klientów. Badając wcześniejsze zachowania, mogą wiedzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, że każdy klient dokona zakupu. Pozwala im to zrozumieć, które segmenty są najbardziej wartościowe, a na które warto kierować reklamy.

Jednak modelowanie predykcyjne wymaga ogromnych ilości danych, aby zapewnić dokładne modele. Przeglądanie stron internetowych umożliwia firmom uzyskiwanie historycznych danych dotyczących sprzedaży, cen produktów i innych wskaźników, które zapewniają wgląd w klientów i pozwalają przewidzieć przyszłe zachowania. Umożliwia firmom wyodrębnianie danych istotnych dla ich produktów i usług z całej sieci. To potężne narzędzie zapewnia nawet firmom o ograniczonych zasobach lub ograniczeniach czasowych dane potrzebne do podejmowania świadomych decyzji dotyczących kampanii marketingowych lub rozwoju produktów.

„W przetwarzaniu języka naturalnego, generowaniu prognoz sprzedaży, a nawet przygotowywaniu się na huragany, modelowanie predykcyjne poprawiło się i wpłynęło na prawie każdy aspekt każdej branży” — wyjaśnia Emeigh. „Kluczem do modelowania predykcyjnego jest zebranie miliardów punktów danych w celu stworzenia dokładnego modelu. Nie ma możliwości, aby człowiek mógł zebrać potrzebną ilość danych. Web scraping odgrywa kluczową rolę w wydobywaniu danych, których używamy do budowania modeli predykcyjnych w każdej branży”.

Znaczenie interdyscyplinarnego podejścia do analizy danych

Interdyscyplinarne podejście do analizy danych obejmuje współpracę wielu dziedzin nad jednym projektem w celu lepszego zrozumienia danego problemu. Jest to najskuteczniejszy sposób przekształcania nieprzetworzonych danych w decyzje oparte na danych.

„To jak skompletowanie zespołu superbohaterów, aby uratować sytuację”, mówi Emeigh, „a przeglądanie sieci jest jak pomocnik zespołu interdyscyplinarnego. Gromadzi dane z różnych źródeł i oszczędza zespołowi godziny żmudnej pracy ręcznej”.

Na przykład zespół opieki zdrowotnej zbierający dane pacjentów na potrzeby projektu modelowania predykcyjnego może nie brać pod uwagę mediów społecznościowych — przynajmniej na początku. Ale platformy mediów społecznościowych oferują ogromne ilości danych, a marketer mediów społecznościowych wie, gdzie ich szukać.

„Kiedy eksperci z różnych dziedzin współpracują ze sobą, są w stanie lepiej rozwiązywać złożone problemy i wymyślać bardziej kreatywne rozwiązania”, zauważa Emeigh. „Pracując razem, widzą dane z różnych punktów widzenia, rozwijają bardziej wszechstronne rozumienie i generują pomysły, których inaczej by nie mieli”.

Skrobanie sieci jest integralnym narzędziem stojącym za tymi procesami. Gromadzi krytyczne dane przed wstępnym przetwarzaniem, analizą, modelowaniem predykcyjnym, a interdyscyplinarne zespoły przekształcają je w decyzje, które są warte więcej niż złoto dla ich organizacji.