Xổ số Trà Vinh

Cập Nhật:2022-07-31 09:34    Lượt Xem:98

Dự Đoán Xsmb Ngày 26/8/2021 Vai trò của dữ liệu khớp trong chiến lược kinh doanh dữ liệu lớn

Dễ quá. Khi thiết kế chiến lược kinh doanh trong khi nhập các dữ liệu lớn, vai trò của việc khớp dữ liệu và chất lượng là thiết yếu. Đọc nhiều hơn trong bài báo này. Description Dễ quá. Mặc dù phân tích dữ liệu lớn có vẻ hứa hẹn, nhưng vẫn có một khoảng trống lớn giữa mong đợi của công ty về dữ liệu và thực tế. Trong bài báo rằng các công ty thích dữ liệu lớn nhưng không có chiến lược để sử dụng nó hiệu quả, trường Kinh tế Harvard chia sẻ những nhận thức mà họ đã dạy các nhà điều hành: W: Vấn đề là trong nhiều trường hợp, dữ liệu lớn không được sử dụng tốt. Các công ty thu thập dữ liệu cao hơn 2mm; Về khách hàng của họ, về sản phẩm của họ, về các đối thủ% 2mm; 2mm; Thay vì phân tích dữ liệu này và thiết kế chiến lược xung quanh nó. 2cm Description thứ này không chỉ nhấn mạnh nhu cầu cho dữ liệu lớn, mà còn nhấn mạnh học cách thiết kế chiến lược kinh doanh bao gồm dữ liệu lớn. Description Dừng lại Dữ liệu lớn: dùng các phân tích tiên tiến Dễ quá! dữ liệu lớn là thứ gì đó tiêu tốn rất nhiều không gian (âm lượng) tồn tại với tốc độ chưa từng có (tốc độ) và trong các dạng khác nhau (kiểu). Các dữ liệu lớn không thể tạo thêm giá trị cho các tiến trình kinh doanh hay chiến lược. Phải hoàn thành Dùng nó% 2dforcó; Để khai thác mọi hiểu biết và lợi ích. Description Nếu dữ liệu lớn của bạn được sử dụng đúng cách, nó có thể giúp bạn: Cách tô sáng hoạt động và tiến trình kinh doanh bằng cách điều khiển những nhận thức thu thập về sản phẩm, khách hàng và thị trường. Tuân theo tiêu chuẩn của chính phủ và giảm rủi ro. Thiết lập kinh nghiệm khách hàng riêng tư hơn. Tìm kiếm lợi nhuận mới. chúng ta hãy nói về cách tổ chức s ử dụng dữ liệu lớn để đạt được mục tiêu kinh doanh. Description Phát triển một chiến lược kinh doanh hiệu quả kết hợp với dữ liệu lớn Dễ quá! Bill schmarzo (gọi là chủ nhiệm của dữ liệu lớn) đã giải thích tốt nhất khi anh ấy đảo ngược quá trình biến đổi sử dụng dữ liệu lớn để đạt được mục tiêu kinh doanh. Ông đã đưa ra một phương pháp năm bước để hoàn thành nó. Tôi sẽ tóm tắt những bước tiến này ở đây. Description Ban đầu xác định kết quả kinh doanh mong đợi đầu tiên bạn phải xác định kết quả kinh doanh cần thiết bởi công việc của bạn. Hãy suy nghĩ về những hành động có thể thay đổi công việc của bạn hoặc đưa nó gần thành công. Thí dụ như, giá bán hàng online tăng cao hơn 10='trong tháng 12 tiếp theo. Description Dừng lại! Dừng lại! Dừng lại! Dễ quá! Bước này là để hiểu các trường hợp sử dụng nào sẽ giúp bạn đạt được kết quả kinh doanh được liệt kê ở bước 1. Ví dụ, nếu một số lượng lớn bán hàng trực tuyến là kết quả kinh doanh mong muốnDự Đoán Xsmb Ngày 26/8/2021, thì các trường hợp sử dụng hỗ trợ sẽ là: quảng cáo và quảng cáo trên các trang web giao thông cao, quảng cáo e mail, tăng cường sản lượng chì trên mạng, v.v. Description Một khi dữ liệu sử dụng hỗ trợ của mỗi kết quả kinh doanh được thực hiện, bạn cần phải đánh giá tác động tài chính, giá trị tiềm năng và rủi ro thực hiện của mỗi trường hợp dùng. Description Đặt ưu tiên trường hợp sử dụng Dễ quá. trong bước này, tổ chức của bạn cần ưu tiên các trường hợp sử dụng để có thể tập trung vào một trường hợp dùng một lần. Việc này có thể được thực hiện bằng cách dựa trên giá trị kinh doanh. Description Nói ra nó, 4) Xác định nguồn dữ liệu cho mỗi lần dùng Việc thực hiện mỗi trường hợp dùng cần dữ liệu. Ví dụ, để nâng cao bán chéo khách hàng, bạn cần dữ liệu từ các phương tiện xã hội, giỏ mua sắm, thông tin giao thông địa phương, vân vân. Trong giai đoạn này, mỗi trường hợp dùng được liên kết với một hoặc nhiều nguồn dữ liệu để nhận ra nguồn nào được dùng cho bất kỳ mục đích thực hiện trường hợp nào. Description Định dạng giá trị kinh tế của mỗi trường hợp dùng Một khi đã hiểu nguồn dữ liệu cần thiết để thực hiện thành công mỗi trường dùng, bạn có thể tính giá trị tài chính của nguồn dữ liệu. Việc này được làm bằng cách tổng hợp tác động tài chính của tất cả các trường hợp sử dụng sẽ sử dụng nguồn dữ liệu này. Description Đơn giản vậy sao? Chỉ cần xem mỗi nguồn dữ liệu có giá trị kinh tế và tài chính, và cách sử dụng nó để thực hiện thành công mọi trường hợp sử dụng giúp bạn đạt được kết quả kinh doanh mong đợi. Mọi tổ chức đều có quyền truy cập dữ liệu. Mọi người đều nên làm thế, đúng không? Có vấn đề gì? Đây là chất lượng dữ liệu. Description Dữ liệu (0) có giá trị kinh tế này vì chúng đo được sáu chiều quan trọng của chất lượng dữ liệu: độ chính xác, hiệu quả, độ đồng nhất,Xổ số Trà Vinh đặc biệt, độ chính xác và thời gian. Description Một thử thách phức tạp hơn những thách khác. Nó là có các dữ liệu độc đáo trong tất cả các nguồn dữ liệu. Description Dễ quá nhiều lần, dữ liệu từ nhiều nguồn tin cần thiết để thực hiện to àn bộ một trường hợp dùng đơn. Để đạt được mục đích đầu tiên, dữ liệu được củng cố và hợp nhất để tồn tại ở một nơi và có thể được dùng để phân tích. Description Những công ty (0) thường có nhiều dữ liệu ghi về cùng một người (thực thể) trong cơ sở dữ liệu của họ. Vì địa chỉ thư điện tử và công việc của cùng một người được lưu giữ như là liên lạc riêng. Thông tin hoàn to àn dẫn đến việc tạo ra những mối liên hệ mới thay vì cập nhật các liên lạc đã có, hoặc thông tin được lưu trong các hệ thống khác nhau, như các chương trình truy tìm trang web, các công cụ hoạt động email, v.v. Bất kể lí do là gì, đây là trở ngại phổ biến nhất để giảm độ chính xác của kết quả phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ, nếu dữ liệu của bạn chứa các đĩa trùng liên quan đến cùng một người, bạn có thể kết thúc gửi hai chiến dịch email cho cá nhân. Việc này không chỉ ảnh hưởng đến cảm giác của khách hàng mà còn dẫn đến kết quả không chính xác. Bạn có thể tính toán tỷ lệ nhắp qua cùng một người nhiều lần và đánh giá cao hiệu quả của các hoạt động email. Description Giới thiệu dữ liệu khớp Dễ quá! Khi các nhóm dữ liệu khác nhau được hoà nhập và xóa cùng nhau, các giá trị dữ liệu sẽ lặp đi lặp lại và mâu thuẫn. Nếu dựa vào dữ liệu, chiến lược kinh doanh lớn sẽ có kết quả sai lệch. Mặt khác, nếu bạn thực hiện công nghệ khớp dữ liệu, bạn có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu này để thực hiện bất kỳ trường hợp sử dụng hay tiến trình kinh doanh nào. Description Làm sao kết hợp dữ liệu? Khi bộ dữ liệu chứa số nhận diện độc đáo (như số an sinh xã hội, số ID quốc gia, v. d. v. d. d. thì dữ liệu khớp rất đơn giản. Trong trường hợp này, đơn giản là bạn có thể so sánh các nhận diện của hai dữ liệu và phân loại chúng như là khớp hoặc không phù hợp. Description Dễ quá! Mọi thứ trở nên phức tạp khi không có số nhận diện độc đáo trong bộ dữ liệu hoặc không thể dùng cho mục đích giữ bí mật. Trong trường hợp này, nhiều biến số được chỉ định tạ, rồi đánh giá cùng nhau để phân loại các khớp và các khớp sai. Description tổ chức này! Sử dụng các công nghệ liên kết dữ liệu khác nhau, như giọng nói, số điện thoại, sự khớp lờ mờ, hay các thuật toán độc quyền. Sau khi khớp, bạn có thể quyết định hợp nhất các ghi chép hoặc xóa chúng để mỗi ghi chép trong dữ liệu lớn chỉ liên quan đến một thực thể duy nhất. Quá trình này còn được gọi là giải pháp thực thể. Description Kết luận: vai trò của việc khớp dữ liệu trong chiến lược kinh doanh lớn. Dễ quá. Khi thiết kế chiến lược kinh doanh trong khi nhập vào dữ liệu lớn, vai trò của việc khớp dữ liệu và chất lượng dữ liệu là cần thiết. Khi chúng tôi lên kế hoạch tiến trình phát triển các chiến lược này, chúng tôi để ý mỗi nguồn dữ liệu có giá trị tài chính, và nó có ảnh hưởng lớn đến kết quả kinh doanh bạn muốn đạt được bằng cách hỗ trợ các trường hợp sử dụng. Description Không, không. Description