Papel vital da Rayobyte na extração de dados relevantes para análise de dados e tomada de decisão baseada em dados

Os dados são o novo ouro. Quando as empresas podem extrair e analisar dados suficientes, elas tomam melhores decisões, aumentam a eficiência e melhoram a produtividade. A raspagem da Web permite que as empresas coletem grandes quantidades de informações de plataformas de mídia social e sites e as armazenem em um local central.

Assim como o minério bruto, no entanto, esses dados devem ser refinados para serem mais eficazes. O processo de refinamento e polimento que agrega valor acontece melhor quando equipes interdisciplinares se reúnem durante o pré-processamento de dados, análise de dados e modelagem preditiva. Neil Emeigh , fundador e CEO da Rayobyte , explica o processo que capacita as empresas a entender as informações que obtêm da coleta de dados e usá-las para tomar decisões críticas.

A raspagem da Web deve ser seguida pelo pré-processamento de dados

O pré-processamento de dados é uma etapa essencial no processo de análise de dados e envolve a limpeza, transformação e formatação de dados para que possam ser usados ​​para análise. O pré-processamento de dados garante que as empresas estejam analisando dados precisos e confiáveis.

As empresas limpam os dados removendo ruídos, valores discrepantes e valores ausentes de seus conjuntos de dados. Eles então transformam esses dados agregando-os em grupos utilizáveis ​​ou mesclando conjuntos de dados com variáveis ​​semelhantes, após o que podem interpretar os dados e selecionar as informações mais úteis em seu processo de tomada de decisão.

“É mais fácil pensar no pré-processamento de dados como uma mina de ouro”, observa Emeigh. “Quando você extrai ouro, você extrai rocha, minério e muitas outras coisas do solo, mas esse material não tem valor até que seja convertido em ouro puro. O pré-processamento de dados realiza a mesma função quando você está minerando dados — a coleta de dados na web e o pré-processamento garantem que sejam úteis na tomada de decisões de negócios.”

O pré-processamento leva à análise de dados e insights

A análise de dados é o processo de inspecionar dados para descobrir informações úteis, sugerir conclusões e apoiar a tomada de decisões. Os analistas de dados usam algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados e fazer previsões sobre eventos ou tendências futuras, auxiliando na tomada de decisões baseada em dados, identificando as perguntas certas a serem feitas e respondendo-as de maneira significativa.

“Quando um investidor escolhe uma ação ou um empreendimento, ele nunca investe seu dinheiro suado sem olhar para o desempenho do trimestre anterior ou para os relatórios históricos”, pergunta Emeigh. “Eles verificam tendências, benchmarks do setor e outros dados para ter certeza de sua decisão. Da mesma forma, também faz sentido usar análises de dados e insights ao investir em marketing, RH, produção e outras áreas do seu negócio. Você extrai esses insights dos dados que você coleta de seu próprio negócio e de dados públicos. Quando se trata de dados públicos, você não pode extrair todos os insights de que precisa sem raspar. A coleta de dados economiza milhares de dólares e ajuda a encontrar os insights de que você precisa rapidamente.”

Os dados certos oferecem modelagem preditiva

A modelagem preditiva usa dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros. No mundo dos negócios, permite que as empresas usem informações sobre os clientes de hoje para tomar decisões precisas com base em como os clientes se comportarão no futuro.

Os modelos preditivos ajudam as organizações a tomar melhores decisões todos os dias, fornecendo informações sobre sua base de clientes atual. Ao examinar o comportamento passado, eles podem saber a probabilidade de cada cliente fazer uma compra. Isso permite que eles entendam quais segmentos são mais valiosos e quais valem mais a pena segmentar.

No entanto, a modelagem preditiva requer montanhas de dados para fornecer modelos precisos. A raspagem da Web permite que as empresas obtenham números históricos de vendas, preços de produtos e outras métricas que oferecem informações sobre os clientes e preveem o comportamento futuro. Ele permite que as empresas extraiam dados relevantes para seus produtos e serviços de toda a web. Essa poderosa ferramenta oferece até mesmo empresas com recursos limitados ou restrições de tempo os dados de que precisam para tomar decisões informadas sobre campanhas de marketing ou desenvolvimento de produtos.

“No processamento de linguagem natural, na geração de previsões de vendas e até mesmo na preparação para furacões, a modelagem preditiva melhorou e impactou quase todos os aspectos de todos os setores”, explica Emeigh. “A chave para a modelagem preditiva é coletar bilhões de pontos de dados para criar um modelo preciso. Não há como um humano coletar a quantidade de dados necessária. A raspagem da Web desempenha um papel vital na extração dos dados que usamos para criar modelos preditivos em todos os setores.”

A importância de uma abordagem interdisciplinar para a análise de dados

Uma abordagem interdisciplinar para análise de dados envolve vários campos trabalhando juntos em um projeto para alcançar uma melhor compreensão do problema em questão. É o meio mais eficaz de transformar dados brutos em decisões baseadas em dados.

“É como reunir uma equipe de super-heróis para salvar o dia”, diz Emeigh, “e o web scraping é como o ajudante da equipe interdisciplinar. Ele reúne dados de várias fontes e economiza horas de tedioso trabalho manual da equipe.”

Por exemplo, uma equipe de saúde que coleta dados de pacientes para um projeto de modelagem preditiva pode não considerar a mídia social – pelo menos não no início. Mas as plataformas de mídia social oferecem grandes quantidades de dados, e um profissional de marketing de mídia social sabe exatamente onde procurar.

“Quando especialistas de diferentes áreas trabalham juntos, eles são mais capazes de resolver problemas complexos e apresentar soluções mais criativas”, observa Emeigh. “Ao trabalharem juntos, eles veem os dados de diferentes ângulos, desenvolvem entendimentos mais abrangentes e geram ideias que não teriam de outra forma.”

A raspagem da Web é a ferramenta integral por trás desses processos. Ele reúne dados críticos antes do pré-processamento, análise, modelagem preditiva e equipes interdisciplinares os transformam em decisões que valem mais do que ouro para sua organização.