Isi
- Apa itu Con?
- Mengapa Con begitu Penting?
- Bagaimana Con Dapat Diintegrasikan Dengan Analisis Prediktif
- Bagaimana Intual Conual Membantu Prediksi Sukses
- Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
- Beberapa Implementasi Praktis
- Masa Depan Integrasi Intual
- Kesimpulan
Sumber: Alexraths / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Menambahkan con ke data besar dapat membuat data itu jauh lebih kuat dan berharga.
Bersesuaian dengan analitik prediktif adalah pembeda utama untuk setiap rekomendasi yang berhasil. Bukan hanya kualitas, ketersediaan atau harga produk, tetapi "con" (yang merupakan waktu nyata) yang membantu membuat rekomendasi yang paling tepat untuk penggunanya. Seorang konsumen dapat dimasukkan ke dalam profil yang berbeda untuk pembelian yang berbeda, dan karenanya, real-time con, di mana konsumen melakukan pembelian, sangat penting untuk membuat rekomendasi dengan benar. (Untuk selengkapnya tentang analitik prediktif, lihat Bagaimana Analisis Prediktif Dapat Meningkatkan Perawatan Medis.)
Apa itu Con?
Dunia menjadi lebih pintar dan lebih saling terhubung setiap hari. Sekarang, karena penggunaan internet yang teratur, sejumlah besar data diproduksi setiap hari, yang terus bertambah. Seringkali, ketika kita berpikir tentang data besar, kita berpikir tentang ukurannya yang besar dan masalah yang terlibat dalam manajemennya. Tapi itu tidak semua, karena data ini dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan perusahaan yang berbeda dengan penggunaan data conual yang dibuat dari sejumlah besar data besar.
Con sebenarnya adalah sepotong data historis tentang objek tertentu. Objek dapat berupa apa saja, dari lokasi fisik yang berbeda hingga orang itu sendiri. Data ini sangat penting karena dapat digunakan untuk menganalisis berbagai situasi dan kemudian membuat keputusan yang relevan. Con sangat penting untuk bisnis karena, tanpa itu, keputusan dapat dengan mudah serba salah. Dengan menggunakan informasi tersebut bersama dengan data besar, bisnis dapat mempelajari lebih lanjut tentang pola historis dan tren saat ini. Dengan demikian, tipe data ini berguna bagi perusahaan yang ingin membuat keputusan penting berdasarkan fakta, dan bukan tebakan.
Mengapa Con begitu Penting?
Data yang sebenarnya sangat penting karena analisisnya yang benar dapat meningkatkan produktivitas banyak organisasi dan bisnis. Ini dapat memberikan informasi penting yang diperlukan untuk memandu rencana organisasi-organisasi ini. Teknik pemrosesan data besar modern dapat digunakan untuk memproses informasi dalam jumlah besar baik dari internet atau dunia nyata. Data tersebut dapat digunakan untuk perbaikan masyarakat dengan metode prediksi yang lebih baik, yang akan memungkinkan lebih banyak keuntungan untuk bisnis dan solusi cerdas bagi konsumen.
Data tersebut dapat dibuat lebih bermanfaat dengan integrasi dengan teknik pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Dengan cara ini, data bahkan dapat digunakan untuk prediksi bencana alam yang akurat seperti gempa bumi, atau untuk ramalan cuaca secara akurat. Bisnis harus terus-menerus menganalisis data baru untuk memproses informasi kontual baru, untuk memberikan layanan yang efektif kepada pelanggan mereka. Untuk ini, mereka perlu mengekstraksi data dari, smartphone dan media sosial. Mereka juga harus memproses semua data ini secara real time.
Bagaimana Con Dapat Diintegrasikan Dengan Analisis Prediktif
Analisis prediktif bukanlah kemajuan yang sangat baru - itu sebenarnya ditemukan bertahun-tahun yang lalu. Namun, teknik yang lebih baru, memanfaatkan teknologi terbaru, mendorong gerakan maju lebih cepat daripada yang dibayangkan dan memberikan prediksi yang sangat akurat hampir setiap waktu. Kemajuan baru-baru ini di bidang teknologi informasi dan kecerdasan buatan telah membuat banyak bisnis melampaui estimasi laba mereka, tetapi dimungkinkan untuk mencapai lebih banyak lagi.
Ini dapat terjadi dengan memahami fakta bahwa data tidak dapat berguna hanya dari satu sudut. Itu harus dilihat melalui berbagai sudut, yang dapat dilakukan dengan membuat profil konsumen yang diimprovisasi juga. Di sinilah data conual masuk. Data conual dapat digunakan untuk memprioritaskan aspek tertentu yang dapat menghasilkan lebih banyak keuntungan. Sementara catatan normal seperti log transaksional mungkin tidak memberikan informasi yang sangat penting terkait dengan suatu subjek, data konual seperti log perilaku dapat memberikan wawasan penting yang digunakan untuk membuat prediksi yang akurat.
Bagaimana Intual Conual Membantu Prediksi Sukses
Banyak organisasi menganalisis sumber daya data besar untuk mengetahui lebih lanjut tentang entitas target dan juga menggunakan informasi ini untuk membuat rencana bisnis mereka. Untuk memahami hal ini, kita dapat menggunakan contoh sederhana dari situs jejaring sosial, di mana pengguna menghasilkan banyak informasi tentang preferensi dan ketidaksukaan mereka. Situs-situs ini dapat diperiksa secara teratur untuk data perilaku penting, yang dapat digunakan untuk membuat analitik real-time. Metode deteksi pola yang lebih efektif juga dapat digunakan di tempat-tempat di mana sejumlah besar data dihasilkan secara teratur.
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Big data memiliki potensi besar dalam membantu analitik prediktif. Informasi yang berasal dari data yang ada juga sangat penting untuk analitik prediktif yang berhasil. Namun, agar benar-benar efektif, organisasi akan membutuhkan pengetahuan, sehingga dapat menerapkan con dengan benar ke data besar. Ini akan mengurangi kemungkinan kesalahan. (Untuk lebih lanjut tentang analitik data besar, lihat Kembali ke Sekolah Dengan Analisis Data Besar.)
Kombinasi big data dan analytics con bisa menjadi yang kuat yang dapat membantu dalam memprediksi hasil yang berbeda dan faktor lainnya. Beberapa keuntungan lain menggunakan con analytics adalah memungkinkan organisasi menggunakan kontra untuk memodelkan solusi bagi pengguna dengan benar dan membantu dalam melakukan pengamatan perilaku yang benar dari data tersebut.
Beberapa Implementasi Praktis
Ada banyak aplikasi praktis dari informasi conual. Misalnya, baru-baru ini penjual komponen komputer online bernama ReplaceDirect mulai menggunakan layanan ini untuk secara efektif mengelola anggarannya sambil mendapatkan tampilan dan pelanggan maksimum. Perusahaan ini menggunakan informasi conual untuk prediksi banyak item, seperti kata kunci yang paling diinginkan yang akan digunakan untuk mencari situs mereka dan harga penawaran terbaik pada istilah yang paling dicari berdasarkan data.
Beberapa layanan video-atas-permintaan juga menggunakan informasi kontual untuk memprediksi film yang paling diinginkan untuk ditampilkan kepada pelanggan dan slot waktu terbaik untuk tampilan maksimum.
Masa Depan Integrasi Intual
Integrasi yang terus-menerus sangat penting bagi bisnis yang ingin mendapatkan keuntungan maksimal dengan menggunakan analisis prediktif. Dengan semakin banyaknya perangkat, semakin banyak data akan dihasilkan yang dapat ditambang dengan bantuan perangkat lunak penambangan data canggih. Data kemudian dapat dengan cepat diolah menjadi informasi konual yang berguna.
Teknik pemrosesan dan penambangan data tingkat lanjut, yang akan sepenuhnya digunakan dalam waktu dekat, akan dapat lebih memahami data dan memproses data dalam jumlah besar dalam waktu dekat. Pemodelan yang tepat juga dapat dilakukan melalui data ini. Di masa depan, data ini juga dapat menemukan aplikasi di berbagai bidang selain sektor bisnis, seperti menemukan pola gempa bumi untuk memprediksi pemogokan berikutnya, atau dengan mudah memodelkan peta epidemi.
Kesimpulan
Analisis yang efektif dari informasi kontinental adalah sifat penting yang perlu diadaptasi oleh organisasi dan ditingkatkan untuk keberhasilan penyebaran layanan apa pun dan juga untuk prediksi hasil. Data juga dapat diintegrasikan dengan model untuk membuatnya lebih akurat. Kontra juga dapat membantu dalam pemodelan visualisasi. Informasi yang sebenarnya, jika diproses secara waktu nyata, dapat mengungkapkan banyak hal tentang suatu entitas, seperti apakah popularitasnya telah naik atau turun.
Integrasi yang terus menerus juga dapat membantu pelanggan dengan mudah dan cepat menavigasi ke tempat yang diinginkan dan mendapatkan layanan yang diinginkan. Dengan cara yang sama, organisasi dapat menavigasi ke informasi yang diinginkan dengan lebih mudah. Ini dapat membantu bisnis mencapai keuntungan besar dan menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi juga.