Cum să transformați datele brute într-un activ pentru afacerea dvs

Multe companii au la dispoziție o mulțime de date, dar nu știu ce să facă cu ele. Acestea pot fi informații despre clienți, numere de telefon ale organizațiilor, date de la trackere GPS și așa mai departe. Când datele sunt colectate, organizate și analizate, acestea devin utile.

De exemplu, compania este angajată în livrarea de diverse colete și mărfuri către persoane fizice și întreprinderi. În timpul procesării comenzilor, managerii primesc zilnic date despre dimensiunea/greutatea pachetelor, costurile acestora și distanțele de livrare parcurse de șoferi. Toate aceste informații fără analiză nu au nicio valoare.

Cu puțină analiză statistică, puteți determina când există o creștere a transporturilor, care este distribuția distanței de călătorie, ce articole sunt comandate cel mai frecvent și multe altele. Pe baza acestor date, departamentul de publicitate al companiei poate crea campanii personalizate pentru publicul tinta. De asemenea, poate ajuta, de exemplu, să pregătească șoferii pentru anotimpurile încălzite (cum ar fi începutul toamnei) sau să angajeze mai mulți dintre ei, să pledeze pentru cumpărarea de camioane noi și așa mai departe.

Alt exemplu. O companie care transportă mărfuri colectează zilnic date de la șoferii de mașini — sistemele telematice urmăresc numărul de mile parcurse și consumul de combustibil. Prin sistematizarea acestor informații, puteți face călătoriile mai eficiente, puteți calcula rute mai economice și mai sigure și așa mai departe - furnizorii de software din logistică, precum Twinslash, fac asta.

În domeniul sănătății, datele utile pot oferi, de asemenea, un impuls imens operațiunilor. Prelucrarea și analiza înregistrărilor medicale și a datelor de laborator (în special a datelor imagistice) permit medicilor să elaboreze strategii care vor duce la diagnostice mai precise și noi modalități de tratament, algoritmii de învățare automată observând modele și tendințe pe care oamenii le trec cu vederea.

Fără îndoială, datele sunt un atu pentru o afacere. Ajută la îmbunătățirea competitivității pe piață și la redefinirea strategiilor de afaceri. Cu toate acestea, înainte ca datele brute - doar diverse valori pe care sistemul dvs. le colectează, nestructurate și neorganizate - să devină utile, acestea trebuie procesate.

Înțelegeți datele brute prin ETL Pipeline

ETL (Extract-Transform-Load) este o tehnologie concepută pentru a colecta și transforma date din diferite surse și a le transfera într-o bază de stocare intermediară. Această bază de stocare poate fi apoi utilizată ca depozit de date/pool de date, iar datele din ele pot fi introduse în algoritmi de învățare automată/AI pentru analiză, prognoză etc.

Cum funcționează metoda ETL? Pentru început, datele sunt extrase din diverse surse: pagini web, baze de date CRM, SQL și NoSQL, e-mailuri și așa mai departe - în funcție de ce date are o companie.

Apoi datele sunt convertite și sortate. În timpul sortării, algoritmii de automatizare sau persoanele care fac sortarea manuală elimină toate duplicatele, datele nedorite etc. ETL este perfect pentru procesarea și dezvăluirea informațiilor din datele brute în sistemele vechi, motiv pentru care ETL este atât de util pentru utilizare în industria călătoriilor. , sănătate, fintech și alte domenii care sunt izolate și adesea rezistă transformării digitale.

Apoi datele sunt încărcate în sistemul țintă — din nou, manual sau automat.

Puteți utiliza ETL:

• dacă toate datele sursă provin din baze de date relaționale sau dacă trebuie curățate temeinic înainte de încărcare în sistemul țintă;
• atunci când lucrați cu sisteme vechi și baze de date relaționale;
• atunci când o companie trebuie să protejeze cu atenție datele și să adere la diferite standarde de conformitate, cum ar fi HIPAA, CCPA sau GDPR (un alt mare plus pentru industria medicală și fintech.)

Conducta ETL este dovedită și fiabilă, dar este destul de lent și necesită instrumente suplimentare: Informatica, Cognos, Oracle și IBM.

Faceți ingineria datelor mai rapid cu noua conductă ELT

Volumul de informații este în continuă creștere. Și metodologia ETL nu poate răspunde întotdeauna nevoilor de prelucrare a seturi de date masive în scopuri de business intelligence.

Prin urmare, a apărut o metodă nouă, mai modernă – ELT (Extract-Load-Transform). Este, de asemenea, despre colectarea, curățarea, organizarea și încărcarea datelor. Cu toate acestea, diferă de ETL prin faptul că datele merg direct în depozit, unde pot fi verificate, structurate și transformate în diferite moduri. Informațiile pot fi stocate acolo pe termen nelimitat. Prin urmare, metoda ETL este mai flexibilă și mai rapidă. Pentru a efectua un astfel de proces, veți avea nevoie de instrumente: Kafka, Hevo data și Talend.

Când să utilizați ELT:

• atunci când trebuie să colectați rapid (!) date și să luați decizii pentru a vă atinge obiectivele de afaceri, ceea ce face ca ELT să fie foarte bun pentru a face alegeri din datele de marketing atunci când, de exemplu, scalați startup-urile/repoziționați afacerea.
• atunci când o companie primește în mod constant o cantitate mare de informații nestructurate;
• ai de-a face cu proiecte cloud sau arhitecturi hibride.

ELT este o metodă mai modernă care înlocuiește treptat ETL. Vă permite să scalați rapid proiecte pe piețe competitive. ELT este economic, flexibil și necesită întreținere minimă. Este potrivit pentru companii de diverse industrii și dimensiuni.

Exemple de utilizare a conductelor de date pentru decizii mai bune

Multe companii mari au demonstrat că analiza datelor, activată de o conductă de date bine stabilită, poate fi utilizată cu succes pentru a atinge diferite obiective de afaceri.

Un exemplu excelent de utilizare a unei conducte de date în comerțul electronic este motorul de recomandare al Amazon . Amazon a implementat un model de recomandare unic și dinamic în produsul său de comerț electronic. Motorul de recomandare Amazon interacționează cu cumpărătorul în toate etapele călătoriei prin intermediul site-ului web, sugerând astfel produsul țintă și stimulând achizițiile.

Compania a dezvoltat și implementat un algoritm care potrivește produsele care sunt deja achiziționate și evaluate de utilizator cu poziții de tranzacționare similare sau conexe. Engine le adună într-o listă care urmează să fie recomandată. Sistemul se bazează pe o mulțime de date explicite și implicite: achizițiile utilizatorilor, evaluările produselor, istoricul de navigare pe site și adăugarea în coș, ceea ce face posibil ca un sistem să genereze recomandări personalizate precise .

Un caz de utilizare pentru călătorii și transport ar fi motorul predictiv al lui Otonomi . O companie din industria de transport de marfă, Otonomi și-a dezvoltat soluția parametrică pe baza datelor OAG. Acesta permite Otonomi să determine și să prezică în timp întârzierile aeronavelor, să calculeze prețurile mai precis și să calculeze posibilele riscuri folosind datele de călătorie furnizate de OAG. Datorită procesării rapide a datelor și generării de informații pentru un management eficient al perturbărilor, compania a reușit să reducă costurile administrative și operaționale într-o mare măsură.

Am vorbit deja despre modul în care o bună utilizare a datelor de sănătate poate avea un impact pozitiv asupra rezultatului pacientului, deci și acesta este un beneficiu. Firmele agricole pot folosi date privind vremea, prețurile mărfurilor și componentelor pentru mașinile agricole pentru a îmbunătăți procesul de recoltare. Companiile de asigurări pot folosi istoricul cererilor clienților pentru a detecta frauda. În mass-media, datele anonime ale clienților pot fi folosite pentru a identifica modelele de comportament ale utilizatorilor pentru a afla unde poate fi schimbată UX pentru a îmbunătăți conversiile.

Gânduri finale: nu uitați de accesibilitate și alfabetizarea datelor

Toată lumea din companie trebuie să înțeleagă rezultatele analizei datelor. De exemplu, să presupunem că implementați o conductă de date în compania dvs. de transport. Dacă doriți ca analiza datelor dvs. să fie cu adevărat utilă, șoferii, managerii, specialiștii în asistență pentru clienți și alte persoane care nu sunt cercetători în domeniul datelor trebuie să poată vedea informații din date și să știe de unde au venit. Trebuie să rețineți că analiza datelor este utilă atunci când este ușor de găsit și de înțeles. Un instrument de date pe care numai oamenii de știință de date îl înțeleg este lipsit de valoare ca instrument de business intelligence.