Il ruolo fondamentale di Rayobyte nell'estrazione di dati rilevanti per l'analisi dei dati e il processo decisionale basato sui dati

I dati sono il nuovo oro. Quando le aziende possono estrarre e analizzare una quantità sufficiente dei dati giusti, prendono decisioni migliori, aumentano l'efficienza e migliorano la produttività. Il web scraping consente alle aziende di raccogliere grandi quantità di informazioni da piattaforme di social media e siti Web e di archiviarle in un'unica posizione centrale.

Proprio come il minerale grezzo, tuttavia, questi dati devono essere perfezionati per essere più efficaci. Il processo di raffinamento e lucidatura che porta valore si verifica meglio quando i team interdisciplinari si uniscono durante la pre-elaborazione dei dati, l'analisi dei dati e la modellazione predittiva. Neil Emeigh , fondatore e CEO di Rayobyte , spiega il processo che consente alle aziende di comprendere le informazioni che ottengono dallo scraping dei dati e di utilizzarle per prendere decisioni critiche.

Il web scraping deve essere seguito dalla pre-elaborazione dei dati

La pre-elaborazione dei dati è un passaggio essenziale nel processo di analisi dei dati e comporta la pulizia, la trasformazione e la formattazione dei dati in modo che possano essere utilizzati per l'analisi. La pre-elaborazione dei dati garantisce che le aziende analizzino dati accurati e affidabili.

Le aziende puliscono i dati rimuovendo rumore, valori anomali e valori mancanti dai loro set di dati. Quindi trasformano quei dati aggregandoli in gruppi utilizzabili o unendo set di dati con variabili simili, dopodiché possono interpretare i dati e selezionare le informazioni più utili nel loro processo decisionale.

"È più semplice pensare alla preelaborazione dei dati in termini di miniera d'oro", osserva Emeigh. “Quando estrai l'oro, estrai dal terreno roccia, minerali e un sacco di altre cose, ma quel materiale non ha valore fino a quando non viene convertito in oro puro. La preelaborazione dei dati svolge la stessa funzione durante l'estrazione dei dati: il web scraping raccoglie i dati e la preelaborazione garantisce che sia utile per guidare le decisioni aziendali.

La pre-elaborazione porta all'analisi e agli approfondimenti dei dati

L'analisi dei dati è il processo di ispezione dei dati per scoprire informazioni utili, suggerire conclusioni e supportare il processo decisionale. Gli analisti di dati utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per trovare modelli in set di dati di grandi dimensioni e fare previsioni su eventi o tendenze futuri, aiutando il processo decisionale basato sui dati identificando le domande giuste da porre e rispondendo in modo significativo.

"Quando un investitore sceglie un'azione o un'impresa, non impegna mai i propri soldi guadagnati duramente senza guardare la performance del trimestre precedente oi rapporti storici", chiede Emeigh. “Controllano le tendenze, i benchmark del settore e altri dati per essere sicuri della loro decisione. Allo stesso modo, ha anche senso utilizzare l'analisi e gli approfondimenti dei dati mentre investi in marketing, risorse umane, produzione e altre aree della tua attività. Estrai queste informazioni dai dati che raccogli dalla tua attività e dai dati pubblici. Quando si tratta di dati pubblici, non è possibile estrarre tutte le informazioni di cui si ha bisogno senza raschiare. Lo scraping dei dati ti fa risparmiare migliaia di dollari e ti aiuta a trovare rapidamente le informazioni di cui hai bisogno."

I dati giusti offrono modelli predittivi

La modellazione predittiva utilizza i dati storici per fare previsioni sugli eventi imminenti. Nel mondo degli affari, consente alle aziende di utilizzare le informazioni sui clienti di oggi per prendere decisioni accurate in base a come i clienti si comporteranno in futuro.

I modelli predittivi aiutano le organizzazioni a prendere decisioni migliori ogni giorno fornendo informazioni sulla loro attuale base di clienti. Esaminando il comportamento passato, possono sapere quanto è probabile che ogni cliente effettui un acquisto. Ciò consente loro di capire quali segmenti sono più preziosi e quali meritano di essere presi di mira.

Tuttavia, la modellazione predittiva richiede montagne di dati per fornire modelli accurati. Il web scraping consente alle aziende di ottenere cifre storiche sulle vendite, prezzi dei prodotti e altre metriche che offrono informazioni sui clienti e prevedono il comportamento futuro. Consente alle aziende di estrarre dati rilevanti per i loro prodotti e servizi da tutto il Web. Questo potente strumento offre anche alle aziende con risorse limitate o vincoli di tempo i dati di cui hanno bisogno per prendere decisioni informate in merito alle campagne di marketing o allo sviluppo del prodotto.

"Nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella generazione di previsioni di vendita e persino nella preparazione agli uragani, la modellazione predittiva è migliorata e ha avuto un impatto su quasi ogni aspetto di ogni settore", spiega Emeigh. “La chiave per la modellazione predittiva è raccogliere miliardi di punti dati per creare un modello accurato. Non c'è modo che un essere umano possa raccogliere la quantità di dati necessari. Il web scraping svolge un ruolo fondamentale nell'estrazione dei dati che utilizziamo per costruire modelli predittivi in ​​ogni settore".

L'importanza di un approccio interdisciplinare all'analisi dei dati

Un approccio interdisciplinare all'analisi dei dati coinvolge più campi che lavorano insieme su un progetto per raggiungere una migliore comprensione del problema in questione. È il mezzo più efficace per trasformare i dati grezzi in decisioni basate sui dati.

“È come mettere insieme un team di supereroi per salvare la situazione”, dice Emeigh, “e il web scraping è come l'aiutante del team interdisciplinare. Raccoglie dati da varie fonti e fa risparmiare al team ore di noioso lavoro manuale.”

Ad esempio, un team sanitario che raccoglie i dati dei pazienti per un progetto di modellazione predittiva potrebbe non prendere in considerazione i social media, almeno non all'inizio. Ma le piattaforme di social media offrono enormi quantità di dati e un social media marketer sa esattamente dove cercare.

"Quando esperti di diversi settori lavorano insieme, sono maggiormente in grado di risolvere problemi complessi e trovare soluzioni più creative", osserva Emeigh. "Lavorando insieme, vedono i dati da diverse angolazioni, sviluppano una comprensione più completa e generano idee che altrimenti potrebbero non avere".

Il web scraping è lo strumento integrale alla base di questi processi. Raccoglie dati critici prima che la pre-elaborazione, l'analisi, la modellazione predittiva e i team interdisciplinari li trasformino in decisioni che valgono più dell'oro per la loro organizzazione.