Contente
- O que é Con?
- Por que a Con é tão importante?
- Como o engodo pode ser integrado ao Analytics preditivo
- Como a integração mútua ajuda na previsão bem-sucedida
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Algumas implementações práticas
- Futuro da integração conual
- Conclusão
Fonte: Alexraths / Dreamstime.com
Leve embora:
A adição de con ao big data pode tornar esses dados muito mais poderosos e valiosos.
O uso de análises preditivas é o principal diferencial de qualquer recomendação bem-sucedida. Não é apenas a qualidade, disponibilidade ou preço do produto, mas o "golpe" (que é em tempo real) que ajuda a fazer a recomendação mais apropriada para seus usuários. Um consumidor pode ser colocado em perfis diferentes para compras diferentes e, portanto, o golpe em tempo real, no qual o consumidor está realizando a compra, é muito importante para fazer recomendações corretamente. (Para saber mais sobre análise preditiva, consulte Como a análise preditiva pode melhorar os cuidados médicos.)
O que é Con?
O mundo está se tornando mais inteligente e mais interconectado a cada dia que passa. Agora, devido ao uso regular da Internet, uma enorme quantidade de dados está sendo produzida todos os dias, o que aumenta cada vez mais. Freqüentemente, quando pensamos em big data, pensamos em seu enorme tamanho e nos problemas envolvidos em seu gerenciamento. Mas isso não é tudo, pois esses dados podem ser usados para melhorar as vendas de diferentes empresas com o uso dos dados conuais criados a partir de grandes quantidades de big data.
Con é realmente um dado histórico sobre um determinado objeto. O objeto pode ser qualquer coisa, desde diferentes locais físicos até as próprias pessoas. Esses dados são extremamente importantes, pois podem ser usados para analisar situações diferentes e depois tomar decisões relevantes. Con é essencial para os negócios, pois, sem ela, as decisões podem facilmente dar errado. Ao usar essas informações juntamente com o big data, as empresas podem aprender mais sobre os padrões históricos e as tendências atuais. Portanto, esse tipo de dado é útil para empresas que desejam tomar decisões importantes com base em fatos, e não em suposições.
Por que a Con é tão importante?
Dados informais são extremamente importantes, pois sua análise correta pode aumentar a produtividade de muitas organizações e negócios. Pode fornecer informações importantes necessárias para orientar os planos dessas organizações. Técnicas modernas de processamento de big data podem ser usadas para processar grandes quantidades de informações da Internet ou do mundo real. Esses dados podem ser usados para a melhoria da sociedade por melhores métodos de previsão, que permitirão mais lucros para as empresas e soluções inteligentes para os consumidores.
Esses dados podem ser ainda mais úteis com a integração com técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Dessa forma, os dados podem até ser usados para a previsão precisa de desastres naturais, como terremotos, ou para previsão do tempo com precisão. As empresas devem analisar continuamente novos dados para processar novas informações conceituais, a fim de fornecer serviços eficazes a seus clientes. Para isso, eles precisam extrair dados de s, smartphones e mídias sociais. Eles também terão que processar todos esses dados em tempo real.
Como o engodo pode ser integrado ao Analytics preditivo
A análise preditiva não é um avanço muito recente - ela foi descoberta há muitos anos. No entanto, as técnicas mais recentes, utilizando a tecnologia mais recente, estão impulsionando o movimento mais rapidamente do que se imaginava e fornecendo previsões altamente precisas quase sempre. Os recentes avanços no campo da tecnologia da informação e da inteligência artificial fizeram com que muitas empresas superassem seus lucros estimados, mas é possível obter ainda mais.
Isso pode acontecer entendendo o fato de que os dados não podem ser úteis de apenas um ângulo. Ele deve ser visto através de vários ângulos, o que pode ser feito através da criação de um perfil improvisado de consumidores. Aqui é onde entram os dados conuais. Os dados conuais podem ser usados para priorizar um aspecto específico que pode resultar em mais lucro. Enquanto registros normais, como logs transacionais, podem não fornecer informações muito importantes relacionadas a um assunto, dados conuais, como logs de comportamento, podem fornecer informações essenciais usadas para fazer previsões precisas.
Como a integração mútua ajuda na previsão bem-sucedida
Muitas organizações analisam recursos de big data para descobrir mais sobre as entidades de destino e também usam essas informações para fazer seus planos de negócios. Para entender isso, podemos usar o exemplo simples de sites de redes sociais, nos quais os usuários geram muitas informações sobre suas preferências e aversões. Esses sites podem ser verificados regularmente quanto a dados comportamentais importantes, que podem ser utilizados para fazer análises de dados em tempo real. Métodos mais eficazes de detecção de padrões também podem ser usados em locais onde uma grande quantidade de dados é gerada regularmente.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
O big data tem um enorme potencial para ajudar a análise preditiva. As informações derivadas de dados conuais também são muito importantes para análises preditivas bem-sucedidas. No entanto, para que seja realmente eficaz, as organizações precisarão do conhecimento, a fim de aplicar adequadamente um golpe ao big data. Isso reduzirá as chances de um erro. (Para saber mais sobre análise de big data, consulte De volta à escola com o Big Data Analytics.)
A combinação de big data e análise analítica pode ser poderosa, o que pode ajudar na previsão de diferentes resultados e outros fatores. Algumas outras vantagens do uso da análise analítica são que ela permite que a organização use contras para modelar corretamente uma solução para os usuários e ajuda a fazer observações comportamentais corretas desses dados.
Algumas implementações práticas
Existem muitas aplicações práticas de informação conual. Por exemplo, recentemente, um vendedor de peças de computador on-line chamado ReplaceDirect começou a usar esse serviço para gerenciar efetivamente seu orçamento e obter o máximo de visualizações e clientes. Essa empresa usou informações conuais para a previsão de muitos itens, como as palavras-chave mais desejáveis que seriam usadas para pesquisar seu site e os melhores preços de lances nos termos mais pesquisados de acordo com os dados.
Alguns serviços de vídeo sob demanda também incorporam o uso dessas informações informais para prever os filmes mais desejáveis a serem exibidos aos clientes e os melhores intervalos de tempo para obter o máximo de visualizações.
Futuro da integração conual
A integração mútua é muito importante para empresas que desejam obter o máximo lucro com o uso de análise preditiva. Com o advento de mais e mais dispositivos, mais dados serão gerados e poderão ser extraídos com a ajuda de um software avançado de mineração de dados. Os dados podem então ser rapidamente processados em informações úteis úteis.
Técnicas avançadas de mineração e processamento de dados, que serão totalmente implantadas em um futuro próximo, poderão entender melhor os dados e processar grandes quantidades de dados em tempo quase real. A modelagem precisa também pode ser feita através desses dados. No futuro, esses dados também poderão ser aplicados em muitas áreas diferentes dos setores de negócios, como encontrar os padrões de terremotos para prever a próxima greve ou modelar facilmente um mapa epidêmico.
Conclusão
A análise eficaz das informações conuais é uma característica importante que as organizações precisarão adaptar e melhorar para a implantação bem-sucedida de qualquer serviço e também para a previsão de um resultado. Os dados também podem ser integrados a um modelo para torná-lo ainda mais preciso. Contras também podem ajudar na modelagem de visualização. Informações informais, se processadas em tempo real, podem revelar muito sobre uma entidade, como se sua popularidade aumentou ou diminuiu.
A integração mútua também pode ajudar os clientes a navegar com facilidade e rapidez para o local desejado e obter o serviço desejado. De maneira semelhante, as organizações podem navegar para as informações desejadas com mais facilidade. Isso pode ajudar as empresas a obter lucros enormes e resultar em maior satisfação do cliente.