¿Cuáles son las cinco medidas técnicas para hacer más eficaz el análisis de big data?

La recopilación de datos es el primer paso en la cadena de eventos que, en última instancia, conduce a las decisiones comerciales. Es importante garantizar la correlación entre los datos recopilados y los indicadores de interés empresarial.

Definir los tipos de datos que impactan en el negocio y analizar cómo aportar valor. Básicamente, piense en el comportamiento del cliente y cómo se aplicará a su negocio, y luego utilice esos datos para el análisis.

Almacenar y gestionar datos es un paso importante en el análisis de datos. Por lo tanto, se debe mantener la calidad de los datos y la eficiencia del análisis.

(2) Limpiar datos basura

Los datos basura son la pesadilla del análisis de big data. Esto incluye información del cliente inexacta, redundante o incompleta, lo que puede causar estragos en los algoritmos y conducir a resultados analíticos deficientes. Las decisiones basadas en datos basura significan problemas.

La limpieza de datos es muy importante, lo que implica descartar datos irrelevantes y conservar solo datos de alta calidad. Actualmente, para obtener datos relevantes completos, la intervención manual no es un modo ideal, es insostenible y está sujeta a efectos subjetivos, por lo que es necesario limpiar la base de datos. Este tipo de datos se filtra en los sistemas de varias maneras, incluidos cambios a lo largo del tiempo, como cambios en la información del cliente o almacenamiento en un almacén de datos que puede dañar el conjunto de datos. Los datos de spam pueden tener un impacto significativo en industrias como las de marketing y generación de leads, pero las finanzas y las relaciones con los clientes también pueden verse afectadas negativamente por decisiones comerciales basadas en información errónea. Las consecuencias también son amplias, incluida la desviación de recursos y la pérdida de tiempo y energía.

La solución al problema de los datos basura es garantizar que los datos que ingresan al sistema estén limpiamente controlados. En concreto, repetir información gratuita, completa y veraz. Hoy en día, las aplicaciones y empresas que se especializan en tecnología de depuración y limpieza de datos pueden investigar a cualquier empresa interesada en el análisis de big data. La limpieza de datos es una prioridad absoluta para los especialistas en marketing porque los efectos colaterales de una mala calidad de los datos pueden aumentar significativamente los costos para las empresas.

Para obtener la máxima cantidad de datos, las empresas deben tomarse el tiempo necesario para garantizar que la calidad sea suficiente para examinar con precisión las decisiones comerciales y las estrategias de marketing.

(3) Conjuntos de datos estandarizados

En la mayoría de situaciones empresariales, los datos provienen de diferentes fuentes y formatos. Estas inconsistencias pueden convertirse en resultados de análisis erróneos y distorsionar significativamente los resultados de la inferencia estadística. Para evitar esta posibilidad, debemos decidir un marco o formato estandarizado para los datos y cumplirlo estrictamente.

(4) Integración de datos

Ahora la mayoría de las empresas han formado diferentes departamentos autónomos, ¿muchas empresas tienen almacenes de datos o datos aislados? ¿isla? . Esto es un desafío porque los cambios en la información de los clientes de un departamento no se trasladarán a otro departamento, por lo que tomarán decisiones basadas en datos de origen inexactos.

Para resolver este problema, es necesario adoptar una plataforma central de gestión de datos para integrar todos los departamentos y garantizar que el análisis de datos sea más preciso y que se pueda acceder inmediatamente a cualquier cambio en todos los departamentos.

(5) Aislamiento de datos

Incluso si los datos están limpios, organizarlos e integrarlos puede ser un problema de análisis. En este caso, resulta útil separar los datos en grupos, teniendo en cuenta el propósito del análisis. De esta manera, se pueden analizar las tendencias dentro de los subgrupos, lo que puede ser más significativo y valioso. Esto es especialmente cierto cuando se observan tendencias y comportamientos muy específicos que pueden no ser relevantes para todo el conjunto de datos.

La calidad de los datos es muy importante para el análisis de big data. Muchas empresas intentan adoptar software de análisis sin considerar lo que hace el sistema. Esto puede dar lugar a inferencias e interpretaciones inexactas, lo que puede resultar costoso y perjudicial para el negocio. Para las empresas que utilizan análisis de big data, una plataforma de gestión de bases de datos bien definida y bien administrada es una herramienta indispensable.