Rayobytes wichtige Rolle bei der Extraktion relevanter Daten für die Datenanalyse und datengesteuerte Entscheidungsfindung

Daten sind das neue Gold. Wenn Unternehmen genug der richtigen Daten extrahieren und analysieren können, treffen sie bessere Entscheidungen, steigern die Effizienz und steigern die Produktivität. Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Informationen von Social-Media-Plattformen und Websites zu sammeln und an einem zentralen Ort zu speichern.

Genau wie Roherz müssen diese Daten jedoch verfeinert werden, um am effektivsten zu sein. Der Verfeinerungs- und Polierprozess, der Wert bringt, geschieht am besten, wenn interdisziplinäre Teams bei der Datenvorverarbeitung, Datenanalyse und Vorhersagemodellierung zusammenkommen. Neil Emeigh , Gründer und CEO von Rayobyte , erklärt den Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, die Informationen, die sie aus dem Data Scraping erhalten, zu verstehen und für wichtige Entscheidungen zu nutzen.

Dem Web Scraping muss eine Datenvorverarbeitung folgen

Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt im Datenanalyseprozess und umfasst das Bereinigen, Transformieren und Formatieren von Daten, damit sie für die Analyse verwendet werden können. Die Datenvorverarbeitung stellt sicher, dass Unternehmen genaue und zuverlässige Daten analysieren.

Unternehmen bereinigen Daten, indem sie Rauschen, Ausreißer und fehlende Werte aus ihren Datensätzen entfernen. Anschließend wandeln sie diese Daten um, indem sie sie in nutzbare Gruppen aggregieren oder Datensätze mit ähnlichen Variablen zusammenführen. Anschließend können sie die Daten interpretieren und die Informationen auswählen, die für ihren Entscheidungsprozess am nützlichsten sind.

„Es ist am einfachsten, sich die Datenvorverarbeitung als Goldmine vorzustellen“, bemerkt Emeigh. „Wenn Sie Gold abbauen, holen Sie Gestein und Erz und viele andere Dinge aus dem Boden, aber dieses Material ist wertlos, bis es in reines Gold umgewandelt wird. Die Datenvorverarbeitung erfüllt die gleiche Funktion, wenn Sie Daten schürfen – Web Scraping sammelt Daten, und die Vorverarbeitung stellt sicher, dass sie für Geschäftsentscheidungen nützlich ist.“

Die Vorverarbeitung führt zu Datenanalysen und Erkenntnissen

Datenanalyse ist der Prozess der Untersuchung von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen vorzuschlagen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Datenanalysten verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Muster in großen Datensätzen zu finden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, und unterstützen die datengesteuerte Entscheidungsfindung, indem sie die richtigen Fragen identifizieren und sie auf sinnvolle Weise beantworten.

„Wenn sich ein Investor für eine Aktie oder ein Unternehmen entscheidet, investiert er niemals sein hart verdientes Geld, ohne sich die Performance des vorangegangenen Quartals oder historische Berichte anzusehen“, fragt Emeigh. „Sie überprüfen Trends, Branchen-Benchmarks und andere Daten, um sich ihrer Entscheidung sicher zu sein. Aus dem gleichen Grund ist es auch sinnvoll, Datenanalysen und Erkenntnisse zu nutzen, wenn Sie in Marketing, Personalwesen, Produktion und andere Bereiche Ihres Unternehmens investieren. Sie extrahieren diese Erkenntnisse aus den Daten, die Sie aus Ihrem eigenen Unternehmen und aus öffentlichen Daten sammeln. Wenn es um öffentliche Daten geht, können Sie ohne Scraping nicht alle Erkenntnisse extrahieren, die Sie benötigen. Data Scraping spart Ihnen Tausende von Dollar und hilft Ihnen, die benötigten Erkenntnisse schnell zu finden.“

Die richtigen Daten bieten Vorhersagemodellierung

Die Vorhersagemodellierung verwendet historische Daten, um Vorhersagen über bevorstehende Ereignisse zu treffen. In der Geschäftswelt ermöglicht es Unternehmen, Informationen über die Kunden von heute zu nutzen, um genaue Entscheidungen darüber zu treffen, wie sich Kunden in Zukunft verhalten werden.

Vorhersagemodelle helfen Unternehmen, jeden Tag bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Einblicke in ihren aktuellen Kundenstamm geben. Durch die Untersuchung des vergangenen Verhaltens können sie wissen, wie wahrscheinlich jeder Kunde einen Kauf tätigt. Auf diese Weise können sie verstehen, welche Segmente am wertvollsten sind und auf welche es sich am meisten lohnt, sie anzusprechen.

Die Vorhersagemodellierung erfordert jedoch Berge von Daten, um genaue Modelle bereitzustellen. Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, historische Verkaufszahlen, Produktpreise und andere Metriken zu erhalten, die Einblicke in Kunden bieten und zukünftiges Verhalten vorhersagen. Es ermöglicht Unternehmen, für ihre Produkte und Dienstleistungen relevante Daten aus dem gesamten Internet zu extrahieren. Dieses leistungsstarke Tool liefert selbst Unternehmen mit begrenzten Ressourcen oder Zeitdruck die Daten, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu Marketingkampagnen oder Produktentwicklungen zu treffen.

„Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Erstellung von Verkaufsprognosen und sogar der Vorbereitung auf Hurrikane hat sich die Vorhersagemodellierung verbessert und fast jeden Aspekt jeder Branche beeinflusst“, erklärt Emeigh. „Der Schlüssel zur Vorhersagemodellierung ist das Sammeln von Milliarden von Datenpunkten, um ein genaues Modell zu erstellen. Es gibt keine Möglichkeit, dass ein Mensch die benötigte Datenmenge sammeln kann. Web Scraping spielt eine entscheidende Rolle beim Extrahieren der Daten, die wir zum Erstellen von Vorhersagemodellen in jeder Branche verwenden.“

Die Bedeutung eines interdisziplinären Ansatzes zur Datenanalyse

Ein interdisziplinärer Ansatz zur Datenanalyse beinhaltet die Zusammenarbeit mehrerer Bereiche an einem Projekt, um ein besseres Verständnis des jeweiligen Problems zu erreichen. Es ist das effektivste Mittel, um Rohdaten in datengesteuerte Entscheidungen umzuwandeln.

„Es ist, als würde man ein Team aus Superhelden zusammenstellen, um den Tag zu retten“, sagt Emeigh, „und Web Scraping ist wie der Kumpel des interdisziplinären Teams. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und erspart dem Team Stunden mühsamer manueller Arbeit.“

Beispielsweise zieht ein Gesundheitsteam, das Patientendaten für ein Vorhersagemodellierungsprojekt sammelt, möglicherweise keine sozialen Medien in Betracht – zumindest nicht am Anfang. Aber Social-Media-Plattformen bieten riesige Datenmengen, und ein Social-Media-Vermarkter weiß genau, wo er suchen muss.

„Wenn Experten aus verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten, können sie komplexe Probleme besser lösen und kreativere Lösungen finden“, beobachtet Emeigh. „Durch die Zusammenarbeit sehen sie Daten aus verschiedenen Blickwinkeln, entwickeln ein umfassenderes Verständnis und entwickeln Ideen, auf die sie sonst vielleicht nicht gekommen wären.“

Web Scraping ist das integrale Werkzeug hinter diesen Prozessen. Es sammelt kritische Daten, bevor sie durch Vorverarbeitung, Analyse, Vorhersagemodellierung und interdisziplinäre Teams in Entscheidungen umgewandelt werden, die für ihr Unternehmen mehr als Gold wert sind.