Peran Vital Rayobyte dalam Mengekstrak Data yang Relevan untuk Analisis Data dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Data adalah emas baru. Ketika bisnis dapat mengekstraksi dan menganalisis data yang tepat dengan cukup, mereka membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan produktivitas. Pengikisan web memungkinkan perusahaan mengumpulkan informasi dalam jumlah besar dari platform media sosial dan situs web dan menyimpannya di satu lokasi pusat.

Sama seperti bijih mentah, data ini harus disempurnakan agar paling efektif. Proses pemurnian dan pemolesan yang menghasilkan nilai paling baik terjadi saat tim interdisipliner berkumpul selama pemrosesan awal data, analisis data, dan pemodelan prediktif. Neil Emeigh , pendiri dan CEO Rayobyte , menjelaskan proses yang memberdayakan perusahaan untuk memahami informasi yang mereka peroleh dari pengumpulan data dan menggunakannya untuk membuat keputusan penting.

Scraping web harus diikuti dengan preprocessing data

Pemrosesan awal data adalah langkah penting dalam proses analitik data dan melibatkan pembersihan, transformasi, dan pemformatan data sehingga dapat digunakan untuk analisis. Prapemrosesan data memastikan bahwa bisnis menganalisis data yang akurat dan andal.

Perusahaan membersihkan data dengan menghilangkan kebisingan, outlier, dan nilai yang hilang dari kumpulan data mereka. Mereka kemudian mengubah data tersebut dengan menggabungkannya menjadi kelompok yang dapat digunakan atau menggabungkan kumpulan data dengan variabel serupa, setelah itu mereka dapat menginterpretasikan data dan memilih informasi yang paling berguna dalam proses pengambilan keputusan mereka.

“Sangat mudah untuk berpikir tentang prapemrosesan data sebagai tambang emas,” kata Emeigh. “Saat Anda menambang emas, Anda mengeluarkan batu dan bijih serta banyak barang lainnya dari dalam tanah, tetapi bahan itu tidak berharga sampai diubah menjadi emas murni. Prapemrosesan data menyelesaikan fungsi yang sama saat Anda menambang data — web scraping mengumpulkan data, dan prapemrosesan memastikannya berguna dalam mengarahkan keputusan bisnis.”

Preprocessing mengarah ke analisis data dan wawasan

Analisis data adalah proses memeriksa data untuk menemukan informasi yang berguna, menyarankan kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Analis data menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar dan membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa mendatang, membantu pengambilan keputusan berdasarkan data dengan mengidentifikasi pertanyaan yang tepat untuk ditanyakan dan menjawabnya dengan cara yang bermakna.

“Ketika seorang investor memilih saham atau usaha, mereka tidak pernah menghabiskan uang hasil jerih payah mereka tanpa melihat kinerja kuartal sebelumnya atau laporan historis,” tanya Emeigh. “Mereka memeriksa tren, tolok ukur industri, dan data lain agar yakin dengan keputusan mereka. Dengan cara yang sama, masuk akal juga untuk menggunakan analisis data dan wawasan saat Anda berinvestasi dalam pemasaran, SDM, produksi, dan area lain dari bisnis Anda. Anda mengekstrak wawasan ini dari data yang Anda kumpulkan dari bisnis Anda sendiri dan dari data publik. Dalam hal data publik, Anda tidak dapat mengekstrak semua wawasan yang Anda butuhkan tanpa mengorek. Pengikisan data menghemat ribuan dolar dan membantu Anda menemukan wawasan yang Anda butuhkan dengan cepat.”

Data yang tepat menawarkan pemodelan prediktif

Pemodelan prediktif menggunakan data historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa yang akan datang. Dalam dunia bisnis, memungkinkan perusahaan untuk menggunakan informasi tentang pelanggan saat ini untuk membuat keputusan yang akurat berdasarkan bagaimana pelanggan akan berperilaku di masa depan.

Model prediktif membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik setiap hari dengan memberikan wawasan tentang basis pelanggan mereka saat ini. Dengan memeriksa perilaku masa lalu, mereka dapat mengetahui seberapa besar kemungkinan setiap pelanggan melakukan pembelian. Hal ini memungkinkan mereka memahami segmen mana yang paling berharga dan mana yang paling layak untuk ditargetkan.

Namun, pemodelan prediktif membutuhkan banyak data untuk menyediakan model yang akurat. Pengikisan web memungkinkan bisnis memperoleh angka penjualan historis, harga produk, dan metrik lain yang menawarkan wawasan tentang pelanggan dan memprediksi perilaku masa depan. Ini memungkinkan bisnis untuk mengekstrak data yang relevan dengan produk dan layanan mereka dari seluruh web. Alat canggih ini bahkan memberi perusahaan dengan sumber daya terbatas atau batasan waktu data yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang tepat mengenai kampanye pemasaran atau pengembangan produk.

“Dalam pemrosesan bahasa alami, membuat prakiraan penjualan, dan bahkan bersiap menghadapi badai, pemodelan prediktif telah meningkat dan berdampak pada hampir setiap aspek di setiap industri,” jelas Emeigh. “Kunci pemodelan prediktif adalah mengumpulkan miliaran titik data untuk membuat model yang akurat. Tidak mungkin manusia dapat mengumpulkan jumlah data yang dibutuhkan. Pengikisan web memainkan peran penting dalam mengekstraksi data yang kami gunakan untuk membangun model prediktif di setiap industri.”

Pentingnya pendekatan interdisipliner untuk analisis data

Pendekatan interdisipliner untuk analisis data melibatkan berbagai bidang yang bekerja sama dalam satu proyek untuk mencapai pemahaman yang lebih baik tentang masalah yang dihadapi. Ini adalah cara paling efektif untuk mengubah data mentah menjadi keputusan berdasarkan data.

“Ini seperti mengumpulkan tim pahlawan super untuk menyelamatkan hari,” kata Emeigh, “dan pengikisan web seperti sahabat karib tim interdisipliner. Itu mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menghemat waktu kerja tim dari pekerjaan manual yang membosankan.”

Sebagai contoh, tim layanan kesehatan yang mengumpulkan data pasien untuk proyek pemodelan prediktif mungkin tidak mempertimbangkan media sosial — setidaknya tidak pada awalnya. Tetapi platform media sosial menawarkan data dalam jumlah besar, dan pemasar media sosial tahu ke mana harus mencari.

“Ketika para ahli dari berbagai bidang bekerja sama, mereka lebih mampu memecahkan masalah yang rumit dan menghasilkan solusi yang lebih kreatif,” kata Emeigh. “Dengan bekerja sama, mereka melihat data dari sudut yang berbeda, mengembangkan pemahaman yang lebih komprehensif, dan menghasilkan ide yang mungkin tidak mereka miliki sebelumnya.”

Pengikisan web adalah alat integral di balik proses ini. Ini mengumpulkan data penting sebelum preprocessing, analisis, pemodelan prediktif, dan tim interdisipliner mengubahnya menjadi keputusan yang bernilai lebih dari emas untuk organisasi mereka.