Inhoud
- Wat is Con?
- Waarom is Con zo belangrijk?
- Hoe Con kan worden geïntegreerd met voorspellende analyses
- Hoe conuele integratie helpt bij het voorspellen
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- Enkele praktische implementaties
- Toekomst van conuele integratie
- Gevolgtrekking
Bron: Alexraths / Dreamstime.com
Afhaal:
Door con aan big data toe te voegen, kunnen die gegevens veel krachtiger en waardevoller worden.
Con met voorspellende analyses is de belangrijkste onderscheidende factor voor elke succesvolle aanbeveling. Het is niet alleen de kwaliteit, beschikbaarheid of prijs van het product, maar de "con" (wat realtime is) die helpt de meest geschikte aanbeveling aan zijn gebruikers te doen. Een consument kan in verschillende profielen voor verschillende aankopen worden geplaatst, en dus is de realtime con, waarin de consument de aankoop uitvoert, erg belangrijk om aanbevelingen correct te doen. (Zie Hoe voorspellende analyses de medische zorg kunnen verbeteren voor meer informatie over voorspellende analyses.)
Wat is Con?
De wereld wordt slimmer en meer verbonden met elke dag die voorbijgaat. Nu, door regelmatig gebruik van internet, wordt er elke dag een enorme hoeveelheid gegevens geproduceerd, die nog steeds groeit. Als we aan big data denken, denken we vaak aan de enorme omvang en de problemen die het beheer met zich meebrengt. Maar dat is niet alles, omdat deze gegevens kunnen worden gebruikt om de verkoop van verschillende bedrijven te verbeteren met behulp van conische gegevens die zijn gemaakt op basis van grote hoeveelheden big data.
Con is eigenlijk een stukje historische gegevens over een bepaald object. Het object kan van alles zijn, van verschillende fysieke locaties tot mensen zelf. Deze gegevens zijn uiterst belangrijk omdat ze kunnen worden gebruikt om verschillende situaties te analyseren en vervolgens relevante beslissingen te nemen. Con is essentieel voor bedrijven, want anders kunnen beslissingen gemakkelijk mislopen. Door dergelijke informatie in combinatie met big data te gebruiken, kunnen bedrijven meer leren over de historische patronen en huidige trends. Dit soort gegevens is dus nuttig voor bedrijven die belangrijke beslissingen willen nemen op basis van feiten en niet op basis van gissingen.
Waarom is Con zo belangrijk?
Conuele gegevens zijn uiterst belangrijk omdat een juiste analyse de productiviteit van veel organisaties en bedrijven kan verhogen. Het kan belangrijke informatie verschaffen die nodig is om de plannen van deze organisaties te sturen. Moderne big data-verwerkingstechnieken kunnen worden gebruikt om grote hoeveelheden informatie van internet of de echte wereld te verwerken. Dergelijke gegevens kunnen worden gebruikt voor de verbetering van de samenleving door betere voorspellingsmethoden, die meer winst voor bedrijven en slimme oplossingen voor consumenten mogelijk maken.
Dergelijke gegevens kunnen nog nuttiger worden gemaakt door de integratie met technieken voor machinaal leren en kunstmatige intelligentie. Op deze manier kunnen de gegevens zelfs worden gebruikt voor de nauwkeurige voorspelling van natuurrampen zoals aardbevingen, of voor het nauwkeurig voorspellen van het weer. Bedrijven moeten voortdurend nieuwe gegevens analyseren om nieuwe conuele informatie te verwerken, om hun klanten effectieve diensten te kunnen bieden. Hiervoor moeten ze gegevens extraheren van s, smartphones en sociale media. Ze zullen ook al deze gegevens in realtime moeten verwerken.
Hoe Con kan worden geïntegreerd met voorspellende analyses
Voorspellende analyse is geen zeer recente vooruitgang - het werd eigenlijk vele jaren geleden ontdekt. De nieuwere technieken, die gebruik maken van de nieuwste technologie, brengen de beweging echter sneller vooruit dan gedacht en bieden bijna elke keer zeer nauwkeurige voorspellingen. Door de recente vorderingen op het gebied van informatietechnologie en kunstmatige intelligentie hebben veel bedrijven hun geschatte winst overtroffen, maar het is mogelijk om nog meer te bereiken.
Dit kan gebeuren door te begrijpen dat gegevens niet nuttig kunnen zijn vanuit slechts één invalshoek. Het moet vanuit meerdere hoeken worden bekeken, wat kan worden gedaan door ook een geïmproviseerd profiel van consumenten te maken. Hier komen conuele gegevens binnen. De conische gegevens kunnen worden gebruikt om een bepaald aspect te prioriteren dat tot meer winst kan leiden. Hoewel normale records zoals transactielogboeken mogelijk niet erg belangrijke informatie over een onderwerp geven, kunnen conuele gegevens zoals gedragslogboeken essentiële inzichten geven voor het maken van nauwkeurige voorspellingen.
Hoe conuele integratie helpt bij het voorspellen
Veel organisaties analyseren big data-bronnen om meer te weten te komen over de doelentiteiten en gebruiken deze informatie ook om hun bedrijfsplannen te maken. Om dit te begrijpen, kunnen we het eenvoudige voorbeeld van sociale netwerksites gebruiken, waarop de gebruikers veel informatie genereren over hun voorkeuren en antipathieën. Deze sites kunnen regelmatig worden gecontroleerd op belangrijke gedragsgegevens, die kunnen worden gebruikt om realtime con-analyses te maken. Effectievere patroon-detectiemethoden kunnen ook worden gebruikt op plaatsen waar regelmatig een grote hoeveelheid gegevens wordt gegenereerd.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
Je kunt je programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
Big data heeft een enorm potentieel bij het helpen van voorspellende analyses. De informatie afgeleid van conuele gegevens is ook erg belangrijk voor succesvolle voorspellende analyses. Om echt effectief te zijn, hebben de organisaties echter de kennis nodig om een con op de big data goed te kunnen toepassen. Dit verkleint de kans op een fout. (Zie Terug naar school met big data-analyse voor meer informatie over big data-analyse.)
De combinatie van big data en con analytics kan een krachtige zijn die kan helpen bij het voorspellen van verschillende uitkomsten en andere factoren. Een ander voordeel van het gebruik van con analytics is dat het de organisatie in staat stelt nadelen te gebruiken voor het correct modelleren van een oplossing voor gebruikers en dat het helpt bij het maken van correcte gedragsobservaties van dergelijke gegevens.
Enkele praktische implementaties
Er zijn veel praktische toepassingen van conuele informatie. Onlangs is bijvoorbeeld een online verkoper van computeronderdelen, genaamd ReplaceDirect, begonnen deze service te gebruiken om zijn budget effectief te beheren en tegelijkertijd het maximale aantal weergaven en klanten te krijgen. Dit bedrijf gebruikte conuele informatie voor de voorspelling van veel items, zoals de meest wenselijke zoekwoorden die zouden worden gebruikt om naar hun site te zoeken en de beste biedprijzen op de meest gezochte termen volgens de gegevens.
Sommige video-on-demand-diensten omvatten ook het gebruik van dergelijke conuele informatie voor het voorspellen van de meest wenselijke films die aan klanten worden getoond en de beste tijdvakken voor maximale weergaven.
Toekomst van conuele integratie
Conuele integratie is erg belangrijk voor bedrijven die de maximale winst willen behalen met behulp van voorspellende analyses. Met de komst van meer en meer apparaten zullen meer gegevens worden gegenereerd die kunnen worden gedolven met behulp van geavanceerde datamining-software. De gegevens kunnen vervolgens snel worden verwerkt tot nuttige conuele informatie.
Geavanceerde datamining- en verwerkingstechnieken, die in de nabije toekomst volledig zullen worden geïmplementeerd, zullen de gegevens beter kunnen begrijpen en grote hoeveelheden conische gegevens in bijna realtime kunnen verwerken. Met deze gegevens kan ook nauwkeurig worden gemodelleerd. In de toekomst kunnen deze gegevens ook worden toegepast in veel andere gebieden dan bedrijfssectoren, zoals het vinden van de patronen van aardbevingen om de volgende staking te voorspellen, of het eenvoudig modelleren van een epidemische kaart.
Gevolgtrekking
De effectieve analyse van conuele informatie is een belangrijke eigenschap die organisaties moeten aanpassen en verbeteren voor een succesvolle inzet van elke service en ook voor het voorspellen van een uitkomst. De gegevens kunnen ook worden geïntegreerd met een model om ze nog nauwkeuriger te maken. Nadelen kunnen ook helpen bij visualisatiemodellering. Conuele informatie, als deze in realtime wordt verwerkt, kan veel over een entiteit onthullen, bijvoorbeeld of de populariteit ervan is gestegen of gedaald.
Conuele integratie kan klanten ook helpen om gemakkelijk en snel naar een gewenste plaats te navigeren en een gewenste service te krijgen. Op een vergelijkbare manier kunnen organisaties gemakkelijker naar de gewenste informatie navigeren. Dit kan bedrijven helpen enorme winsten te behalen en ook leiden tot een hogere klanttevredenheid.