บทบาทสำคัญของ Rayobyte ในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ข้อมูลเป็นทองคำใหม่ เมื่อธุรกิจสามารถแยกและวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องเพียงพอ พวกเขาจะตัดสินใจได้ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพ และเพิ่มผลิตภาพ การขูดเว็บ ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลจำนวนมากจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและเว็บไซต์ และจัดเก็บไว้ในตำแหน่งศูนย์กลางแห่งเดียว

เช่นเดียวกับแร่ดิบ ข้อมูลนี้ต้องได้รับการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพสูงสุด กระบวนการกลั่นกรองและขัดเกลาที่สร้างคุณค่าจะเกิดขึ้นได้ดีที่สุดเมื่อทีมสหวิทยาการมาทำงานร่วมกันระหว่างการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย Neil Emeigh ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Rayobyte อธิบายกระบวนการที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจข้อมูลที่ได้รับจากการขูดข้อมูลและใช้ข้อมูลนั้นในการตัดสินใจที่สำคัญ

การขูดเว็บต้องตามด้วยการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล และเกี่ยวข้องกับการทำความสะอาด การแปลงร่าง และการจัดรูปแบบข้อมูลเพื่อให้สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ได้ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าทำให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจต่างๆ กำลังวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้

บริษัทต่างๆ ทำความสะอาดข้อมูลโดยการลบสัญญาณรบกวน ค่าผิดปกติ และค่าที่ขาดหายไปออกจากชุดข้อมูลของตน จากนั้นพวกเขาจะแปลงข้อมูลนั้นโดยการรวมเป็นกลุ่มที่ใช้งานได้หรือรวมชุดข้อมูลที่มีตัวแปรที่คล้ายกัน หลังจากนั้นพวกเขาสามารถตีความข้อมูลและเลือกข้อมูลที่มีประโยชน์มากที่สุดในกระบวนการตัดสินใจ

“เป็นเรื่องง่ายที่สุดที่จะนึกถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในแง่ของเหมืองทองคำ” Emeigh กล่าว “เมื่อคุณขุดทอง คุณจะนำหินและแร่และสิ่งของอื่นๆ มากมายขึ้นมาจากพื้นดิน แต่วัสดุนั้นจะไร้ค่าจนกว่าจะเปลี่ยนเป็นทองคำบริสุทธิ์ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจะบรรลุผลสำเร็จในฟังก์ชันเดียวกันเมื่อคุณกำลังขุดข้อมูล — การขูดเว็บจะรวบรวมข้อมูล และการประมวลผลล่วงหน้าช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลดังกล่าวมีประโยชน์ในการขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ”

การประมวลผลล่วงหน้านำไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการตรวจสอบข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เสนอข้อสรุป และสนับสนุนการตัดสินใจ นักวิเคราะห์ข้อมูล ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือแนวโน้มในอนาคต ช่วยในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยการระบุคำถามที่ถูกต้องเพื่อถามและตอบคำถามด้วยวิธีที่มีความหมาย

“เมื่อนักลงทุนเลือกหุ้นหรือการลงทุน พวกเขาไม่เคยทุ่มเงินที่ได้มาอย่างยากลำบากโดยไม่ดูผลการดำเนินงานของไตรมาสที่แล้วหรือรายงานในอดีต” Emeigh ถาม “พวกเขาตรวจสอบแนวโน้ม เกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม และข้อมูลอื่นๆ เพื่อความมั่นใจในการตัดสินใจ ในทำนองเดียวกัน การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกก็สมเหตุสมผลเมื่อคุณลงทุนในด้านการตลาด ทรัพยากรบุคคล การผลิต และพื้นที่อื่น ๆ ของธุรกิจของคุณ คุณดึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จากข้อมูลที่คุณรวบรวมจากธุรกิจของคุณเองและจากข้อมูลสาธารณะ เมื่อพูดถึงข้อมูลสาธารณะ คุณจะไม่สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดที่คุณต้องการได้โดยไม่ทำการคัดลอก การขูดข้อมูลช่วยให้คุณประหยัดเงินได้หลายพันดอลลาร์และช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว”

ข้อมูลที่ถูกต้องนำเสนอการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น ในโลกของธุรกิจ ช่วยให้บริษัทสามารถใช้ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าในปัจจุบันเพื่อทำการตัดสินใจได้อย่างถูกต้องโดยพิจารณาจากพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต

แบบจำลองเชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้นทุกวันโดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับฐานลูกค้าปัจจุบัน จากการตรวจสอบพฤติกรรมที่ผ่านมา พวกเขาสามารถทราบได้ว่าลูกค้าแต่ละรายมีแนวโน้มที่จะตัดสินใจซื้อมากน้อยเพียงใด ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่ากลุ่มใดมีค่ามากที่สุดและกลุ่มใดควรค่าแก่การกำหนดเป้าหมายมากที่สุด

อย่างไรก็ตาม การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้แบบจำลองมีความแม่นยำ การสแครปเว็บช่วยให้ธุรกิจได้รับยอดขายในอดีต ราคาสินค้า และเมตริกอื่นๆ ที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าและทำนายพฤติกรรมในอนาคต ช่วยให้ธุรกิจสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์และบริการของตนจากทั่วทั้งเว็บ เครื่องมืออันทรงพลังนี้ช่วยให้แม้แต่บริษัทที่มีทรัพยากรจำกัดหรือมีเวลาจำกัด ข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ในการตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับแคมเปญการตลาดหรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์

“ในการประมวลผลด้วยภาษาธรรมชาติ การสร้างการคาดการณ์การขาย และแม้กระทั่งการเตรียมพร้อมสำหรับพายุเฮอริเคน การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ได้ปรับปรุงและส่งผลกระทบต่อเกือบทุกด้านของทุกอุตสาหกรรม” Emeigh อธิบาย “กุญแจสำคัญในการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์คือการรวบรวมจุดข้อมูลหลายพันล้านจุดเพื่อสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ ไม่มีทางที่มนุษย์จะรวบรวมข้อมูลได้ตามจำนวนที่ต้องการ การขูดเว็บมีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลที่เราใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ในทุกอุตสาหกรรม”

ความสำคัญของแนวทางสหวิทยาการในการวิเคราะห์ข้อมูล

วิธี การแบบสหวิทยาการ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับหลายสาขาที่ทำงานร่วมกันในโครงการเดียวเพื่อทำความเข้าใจประเด็นปัญหาให้ดีขึ้น เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

“มันเหมือนกับการรวบรวมทีมซูเปอร์ฮีโร่เพื่อกอบกู้โลก” Emeigh กล่าว “และการขูดเว็บก็เหมือนเพื่อนสนิทของทีมสหวิทยาการ โดยจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และประหยัดเวลาของทีมในการทำงานแบบแมนนวลที่น่าเบื่อ”

ตัวอย่างเช่น ทีมดูแลสุขภาพที่รวบรวมข้อมูลผู้ป่วยสำหรับโครงการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์อาจไม่พิจารณาโซเชียลมีเดีย — อย่างน้อยก็ไม่ควรใช้ในตอนแรก แต่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียนำเสนอข้อมูลจำนวนมหาศาล และนักการตลาดโซเชียลมีเดียรู้ดีว่าควรมองหาที่ใด

“เมื่อผู้เชี่ยวชาญจากสาขาต่างๆ ทำงานร่วมกัน พวกเขาจะสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีขึ้นและหาทางออกที่สร้างสรรค์มากขึ้น” Emeigh ตั้งข้อสังเกต “ด้วยการทำงานร่วมกัน พวกเขาเห็นข้อมูลจากมุมต่างๆ พัฒนาความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้น และสร้างแนวคิดที่พวกเขาอาจไม่มี”

การขูดเว็บเป็นเครื่องมือสำคัญที่อยู่เบื้องหลังกระบวนการเหล่านี้ โดยจะรวบรวมข้อมูลที่สำคัญก่อนการประมวลผลล่วงหน้า การวิเคราะห์ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และทีมสหวิทยาการจะเปลี่ยนให้เป็นการตัดสินใจที่มีค่ามากกว่าทองคำสำหรับองค์กรของตน