المحتوى
- ما هو كون؟
- لماذا كون مهم جدا؟
- كيف يمكن أن تكون متكاملة مع التحليلات التنبؤية
- كيف يساعد التكامل المتكامل على التنبؤ الناجح
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- بعض التطبيقات العملية
- مستقبل التكامل Conual
- خاتمة
المصدر: Alexraths / Dreamstime.com
يبعد:
يمكن أن تؤدي إضافة خداع إلى البيانات الكبيرة إلى جعل هذه البيانات أكثر قوة وقيمة.
يخدع مع التحليلات التنبؤية هو الفارق الرئيسي لأي توصية ناجحة. ليس فقط جودة المنتج أو توفره أو سعره ، ولكن "con" (وهو الوقت الحقيقي) هو الذي يساعد في تقديم التوصية الأنسب لمستخدميها. يمكن وضع المستهلك في ملفات تعريف مختلفة لعمليات شراء مختلفة ، وبالتالي ، فإن الاشتراكات في الوقت الفعلي ، والتي ينفذ فيها المستهلك عملية الشراء ، مهمة جدًا لتقديم توصيات بشكل صحيح. (لمزيد من المعلومات حول التحليلات التنبؤية ، راجع كيف يمكن للتحليلات التنبؤية تحسين الرعاية الطبية.)
ما هو كون؟
أصبح العالم أكثر ذكاءً وترابطًا مع كل يوم يمر. الآن ، بسبب الاستخدام المنتظم للإنترنت ، يتم إنتاج كمية هائلة من البيانات كل يوم ، والتي تنمو باستمرار. في كثير من الأحيان ، عندما نفكر في البيانات الضخمة ، نفكر في حجمها الضخم والمشاكل التي تنطوي عليها إدارتها. ولكن هذا ليس كل شيء ، حيث يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين مبيعات الشركات المختلفة من خلال استخدام البيانات التوافقي التي تم إنشاؤها من كميات هائلة من البيانات الضخمة.
Con هو في الواقع قطعة من البيانات التاريخية حول كائن معين. يمكن أن يكون الكائن أي شيء ، من المواقع المادية المختلفة إلى الناس أنفسهم. هذه البيانات مهمة للغاية حيث يمكن استخدامها لتحليل المواقف المختلفة ثم اتخاذ القرارات ذات الصلة. Con ضروري للعمل ، لأنه بدونه ، يمكن أن تنفجر القرارات بسهولة. باستخدام هذه المعلومات جنبًا إلى جنب مع البيانات الضخمة ، يمكن للشركات معرفة المزيد عن الأنماط التاريخية والاتجاهات الحالية. وبالتالي ، فإن هذا النوع من البيانات مفيد للشركات التي ترغب في اتخاذ قرارات مهمة بناءً على الحقائق ، وليس التخمينات.
لماذا كون مهم جدا؟
تعد البيانات كونتل في غاية الأهمية لأن تحليلها الصحيح يمكن أن يزيد من إنتاجية العديد من المنظمات والشركات. يمكن أن توفر معلومات مهمة ضرورية لتوجيه خطط هذه المنظمات. يمكن استخدام تقنيات معالجة البيانات الكبيرة الحديثة لمعالجة كميات كبيرة من المعلومات من الإنترنت أو من العالم الحقيقي. يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين المجتمع من خلال أساليب تنبؤ أفضل ، مما سيتيح المزيد من الأرباح للشركات والحلول الذكية للمستهلكين.
يمكن جعل مثل هذه البيانات أكثر فائدة مع التكامل مع تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. وبهذه الطريقة ، يمكن حتى استخدام البيانات للتنبؤ الدقيق بالكوارث الطبيعية مثل الزلازل ، أو للتنبؤ بدقة بالطقس. يجب على الشركات تحليل البيانات الجديدة باستمرار من أجل معالجة المعلومات التوازية الجديدة ، من أجل توفير خدمات فعالة لعملائها. لهذا ، يحتاجون إلى استخراج البيانات من s ، والهواتف الذكية والوسائط الاجتماعية. سيكون عليهم أيضًا معالجة كل هذه البيانات في الوقت الفعلي.
كيف يمكن أن تكون متكاملة مع التحليلات التنبؤية
التحليل التنبئي ليس تطوراً حديثاً - لقد تم اكتشافه بالفعل منذ عدة سنوات. ومع ذلك ، فإن التقنيات الحديثة ، باستخدام أحدث التقنيات ، تدفع الحركة إلى الأمام بسرعة أكبر مما يتصور وتوفر تنبؤات دقيقة للغاية في كل مرة تقريبًا. جعلت التطورات الحديثة في مجال تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي العديد من الشركات تتجاوز أرباحها المقدرة ، ولكن من الممكن تحقيق المزيد.
يمكن أن يحدث هذا من خلال فهم حقيقة أن البيانات لا يمكن أن تكون مفيدة من زاوية واحدة فقط. يجب النظر إليه من خلال زوايا متعددة ، والتي يمكن القيام بها عن طريق إنشاء ملف تعريف مرتجل للمستهلكين أيضًا. وإليك أين تأتي البيانات التوافقي. يمكن استخدام البيانات التفضيلية لتحديد أولوية جانب معين يمكن أن يؤدي إلى مزيد من الأرباح. على الرغم من أن السجلات العادية ، مثل سجلات المعاملات ، قد لا تعطي معلومات مهمة تتعلق بموضوع ما ، إلا أن البيانات المزمنة مثل سجلات السلوك يمكن أن تقدم رؤى أساسية مستخدمة لإعداد التنبؤات الدقيقة.
كيف يساعد التكامل المتكامل على التنبؤ الناجح
تقوم العديد من المؤسسات بتحليل موارد البيانات الضخمة لمعرفة المزيد عن الكيانات المستهدفة وتستخدم هذه المعلومات أيضًا في وضع خطط أعمالها. لفهم ذلك ، يمكننا استخدام المثال البسيط لمواقع الشبكات الاجتماعية ، حيث يقوم المستخدمون بإنشاء الكثير من المعلومات حول تفضيلاتهم وكرههم. يمكن التحقق من هذه المواقع بانتظام لمعرفة البيانات السلوكية المهمة ، والتي يمكن استخدامها لإجراء تحليلات الاشتراكات في الوقت الحقيقي. يمكن أيضًا استخدام طرق أكثر فعالية للكشف عن الأنماط في مثل هذه الأماكن التي يتم فيها إنشاء كمية كبيرة من البيانات بانتظام.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
البيانات الضخمة لديها إمكانات هائلة في مساعدة التحليلات التنبؤية. تعد المعلومات المستمدة من البيانات التكميلية مهمة جدًا أيضًا في التحليلات التنبؤية الناجحة. ومع ذلك ، لكي تكون المنظمات فعالة حقًا ، ستحتاج المؤسسات إلى المعرفة ، حتى يتسنى لها تطبيق الاشتراكات على البيانات الضخمة بشكل صحيح. هذا سوف يقلل من فرص حدوث خطأ. (لمزيد من المعلومات حول تحليلات البيانات الضخمة ، راجع الرجوع إلى المدرسة مع تحليلات البيانات الضخمة.)
يمكن أن يكون الجمع بين البيانات الضخمة وتحليلات الاشتراكات قويًا يمكن أن يساعد في التنبؤ بنتائج مختلفة وعوامل أخرى. بعض المزايا الأخرى لاستخدام con analytics هي أنه يمكّن المؤسسة من استخدام سلبيات لنمذجة حل للمستخدمين بشكل صحيح وأنه يساعد في إجراء ملاحظات سلوكية صحيحة من هذه البيانات.
بعض التطبيقات العملية
هناك العديد من التطبيقات العملية للمعلومات conual. على سبيل المثال ، في الآونة الأخيرة ، بدأ بائع لقطع أجهزة الكمبيوتر عبر الإنترنت يسمى ReplaceDirect في استخدام هذه الخدمة لإدارة ميزانيته بفعالية مع الحصول على أقصى عدد من المشاهدات والعملاء. استخدمت هذه الشركة المعلومات التوازية للتنبؤ بالعديد من العناصر ، مثل الكلمات الرئيسية المرغوبة والتي سيتم استخدامها للبحث عن موقعها وأفضل أسعار عروض التسعير وفقًا لمعظم المصطلحات التي يتم البحث عنها وفقًا للبيانات.
تتضمن بعض خدمات الفيديو عند الطلب أيضًا استخدام مثل هذه المعلومات المموهة للتنبؤ بالأفلام المرغوبة التي يتم عرضها للعملاء وأفضل فترات زمنية للحصول على أقصى عدد من المشاهدات.
مستقبل التكامل Conual
التكامل المتواصل مهم جدًا للشركات التي ترغب في الحصول على أقصى ربح باستخدام التحليلات التنبؤية. مع ظهور المزيد والمزيد من الأجهزة ، سيتم إنشاء المزيد من البيانات التي يمكن استخراجها بمساعدة برامج التعدين المتقدمة للبيانات. يمكن بعد ذلك معالجة البيانات بسرعة إلى معلومات مفيدة مفيدة.
ستكون تقنيات التنقيب والمعالجة المتقدمة للبيانات ، والتي سيتم نشرها بالكامل في المستقبل القريب ، قادرة على تحسين فهم البيانات ومعالجة كميات كبيرة من البيانات التوافقي في الوقت الفعلي القريب. يمكن أيضًا إجراء النمذجة الدقيقة من خلال هذه البيانات. في المستقبل ، قد تجد هذه البيانات أيضًا تطبيقًا في العديد من المجالات المختلفة بخلاف قطاعات الأعمال ، مثل العثور على أنماط الزلازل للتنبؤ بالإضراب التالي ، أو بسهولة تصميم خريطة وبائية.
خاتمة
يعد التحليل الفعال للمعلومات التكميلية سمة مهمة ستحتاج المؤسسات إلى تكييفها وتحسينها من أجل النشر الناجح لأي خدمة وأيضًا للتنبؤ بنتيجة ما. يمكن أيضًا دمج البيانات مع نموذج لجعله أكثر دقة. سلبيات يمكن أن تساعد أيضا في النمذجة التصور. إذا كانت المعلومات المتزامنة ، إذا تمت معالجتها في الوقت الفعلي ، يمكن أن تكشف كثيرًا عن كيان ما ، مثل ما إذا كانت شعبيته قد ارتفعت أم انخفضت.
يمكن أن يساعد التكامل المتكامل العملاء أيضًا على الانتقال بسهولة وسرعة إلى المكان المرغوب والحصول على الخدمة المطلوبة. بطريقة مماثلة ، يمكن للمؤسسات الانتقال إلى المعلومات المطلوبة بسهولة أكبر. هذا يمكن أن يساعد الشركات على تحقيق أرباح ضخمة ويؤدي إلى زيادة رضا العملاء كذلك.