الدور الحيوي لـ Rayobyte في استخراج البيانات ذات الصلة لتحليل البيانات واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات

البيانات هي الذهب الجديد. عندما تتمكن الشركات من استخراج ما يكفي من البيانات الصحيحة وتحليلها ، فإنها تتخذ قرارات أفضل وتزيد من الكفاءة وتحسن الإنتاجية. يُمكِّن تجريف الويب الشركات من جمع كميات كبيرة من المعلومات من منصات ومواقع التواصل الاجتماعي وتخزينها في مكان مركزي واحد.

تمامًا مثل الخام الخام ، يجب تحسين هذه البيانات لتكون أكثر فعالية. تحدث عملية الصقل والتلميع التي تحقق القيمة بشكل أفضل عندما تجتمع الفرق متعددة التخصصات أثناء المعالجة المسبقة للبيانات وتحليل البيانات والنمذجة التنبؤية. يشرح نيل إيمي ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Rayobyte ، العملية التي تمكن الشركات من فهم المعلومات التي تحصل عليها من تجريف البيانات واستخدامها لاتخاذ قرارات حاسمة.

يجب أن يتبع تجريف الويب معالجة مسبقة للبيانات

تعد المعالجة المسبقة للبيانات خطوة أساسية في عملية تحليل البيانات وتتضمن تنظيف البيانات وتحويلها وتنسيقها بحيث يمكن استخدامها للتحليل. تضمن المعالجة المسبقة للبيانات أن الشركات تقوم بتحليل بيانات دقيقة وموثوقة.

تقوم الشركات بتنظيف البيانات عن طريق إزالة الضوضاء والقيم المتطرفة والقيم المفقودة من مجموعات البيانات الخاصة بها. ثم يقومون بتحويل تلك البيانات عن طريق تجميعها في مجموعات قابلة للاستخدام أو دمج مجموعات البيانات مع متغيرات مماثلة ، وبعد ذلك يمكنهم تفسير البيانات واختيار المعلومات الأكثر فائدة في عملية اتخاذ القرار.

يلاحظ Emeigh: "من الأسهل التفكير في المعالجة المسبقة للبيانات من حيث منجم ذهب". "عندما تقوم بتعدين الذهب ، فإنك تجلب الصخور والركاز والكثير من الأشياء الأخرى من الأرض ، لكن هذه المادة لا قيمة لها حتى يتم تحويلها إلى ذهب نقي. تؤدي المعالجة المسبقة للبيانات نفس الوظيفة عندما تقوم بتعدين البيانات - كشط الويب يجمع البيانات ، وتضمن المعالجة المسبقة أنها مفيدة في قيادة قرارات الأعمال ".

تؤدي المعالجة المسبقة إلى تحليل البيانات والرؤى

تحليل البيانات هو عملية فحص البيانات لاكتشاف المعلومات المفيدة واقتراح الاستنتاجات ودعم اتخاذ القرار. يستخدم محللو البيانات خوارزميات التعلم الآلي للعثور على أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء تنبؤات حول الأحداث أو الاتجاهات المستقبلية ، مما يساعد في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات من خلال تحديد الأسئلة الصحيحة لطرحها والإجابة عليها بطرق مفيدة.

يسأل Emeigh: "عندما يختار المستثمر سهمًا أو مشروعًا ، فإنه لا يلتزم أبدًا بأمواله التي حصل عليها بشق الأنفس دون النظر إلى أداء الربع السابق أو التقارير التاريخية". "إنهم يتحققون من الاتجاهات ومعايير الصناعة والبيانات الأخرى ليكونوا واثقين في قرارهم. على نفس المنوال ، من المنطقي أيضًا استخدام تحليل البيانات والأفكار عندما تستثمر في التسويق والموارد البشرية والإنتاج ومجالات أخرى من عملك. أنت تستخرج هذه الأفكار من البيانات التي تجمعها من عملك الخاص ومن البيانات العامة. عندما يتعلق الأمر بالبيانات العامة ، لا يمكنك استخلاص جميع الأفكار التي تحتاجها دون تجريفها. يوفر لك جمع البيانات آلاف الدولارات ويساعدك في العثور على الإحصاءات التي تحتاجها بسرعة ".

توفر البيانات الصحيحة النمذجة التنبؤية

تستخدم النمذجة التنبؤية البيانات التاريخية لعمل تنبؤات حول الأحداث القادمة. في عالم الأعمال ، يسمح للشركات باستخدام معلومات حول عملاء اليوم لاتخاذ قرارات دقيقة بناءً على كيفية تصرف العملاء في المستقبل.

تساعد النماذج التنبؤية المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل كل يوم من خلال توفير نظرة ثاقبة لقاعدة عملائها الحالية. من خلال فحص السلوك السابق ، يمكنهم معرفة مدى احتمالية قيام كل عميل بعملية شراء. يتيح لهم ذلك فهم القطاعات الأكثر قيمة والأكثر أهمية في الاستهداف.

ومع ذلك ، تتطلب النمذجة التنبؤية جبالًا من البيانات لتوفير نماذج دقيقة. يمكّن تجريف الويب الشركات من الحصول على أرقام المبيعات التاريخية وأسعار المنتجات والمقاييس الأخرى التي تقدم رؤى للعملاء وتتنبأ بالسلوك المستقبلي. يسمح للشركات باستخراج البيانات ذات الصلة بمنتجاتها وخدماتها من جميع أنحاء الويب. تمنح هذه الأداة القوية حتى الشركات ذات الموارد المحدودة أو القيود الزمنية البيانات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بالحملات التسويقية أو تطوير المنتجات.

يوضح Emeigh: "في معالجة اللغة الطبيعية ، وتوليد توقعات المبيعات ، وحتى الاستعداد للأعاصير ، تحسنت النمذجة التنبؤية وأثرت تقريبًا على كل جانب من جوانب كل صناعة". "مفتاح النمذجة التنبؤية هو جمع المليارات من نقاط البيانات لإنشاء نموذج دقيق. لا توجد طريقة يمكن للإنسان من خلالها جمع كمية البيانات المطلوبة. يلعب تجريف الويب دورًا حيويًا في استخراج البيانات التي نستخدمها لبناء نماذج تنبؤية في كل صناعة ".

أهمية اتباع نهج متعدد التخصصات لتحليل البيانات

يتضمن النهج متعدد التخصصات لتحليل البيانات مجالات متعددة تعمل معًا في مشروع واحد للوصول إلى فهم أفضل للقضية المطروحة. إنها أكثر الوسائل فعالية لتحويل البيانات الأولية إلى قرارات تعتمد على البيانات.

يقول Emeigh: "يشبه الأمر تكوين فريق من الأبطال الخارقين لإنقاذ الموقف ، كما أن تجريف الويب يشبه الصاحب لفريق متعدد التخصصات. فهو يجمع البيانات من مصادر مختلفة ويوفر ساعات الفريق من العمل اليدوي الممل ".

على سبيل المثال ، قد لا يأخذ فريق الرعاية الصحية الذي يجمع بيانات المريض لمشروع النمذجة التنبؤية في الاعتبار وسائل التواصل الاجتماعي - على الأقل ليس في البداية. لكن منصات الوسائط الاجتماعية تقدم كميات هائلة من البيانات ، ويعرف مسوق وسائل التواصل الاجتماعي أين يبحث فقط.

"عندما يعمل الخبراء من مختلف المجالات معًا ، يكونون أكثر قدرة على حل المشكلات المعقدة والتوصل إلى حلول أكثر إبداعًا ،" يلاحظ Emeigh. "من خلال العمل معًا ، يرون البيانات من زوايا مختلفة ، ويطورون مفاهيم أكثر شمولاً ، ويولدون أفكارًا قد لا تكون لديهم بخلاف ذلك."

تجريف الويب هو أداة متكاملة وراء هذه العمليات. إنه يجمع البيانات الهامة قبل المعالجة المسبقة والتحليل والنمذجة التنبؤية وتحولها الفرق متعددة التخصصات إلى قرارات تستحق أكثر من الذهب لمنظمتهم.