Veri Analizi ve Veriye Dayalı Karar Verme için İlgili Verilerin Çıkarılmasında Rayobyte'ın Hayati Rolü

Veri yeni altındır. İşletmeler doğru verileri yeterince ayıklayıp analiz edebildiklerinde daha iyi kararlar verirler, verimliliği artırırlar ve üretkenliği artırırlar. Web kazıma, şirketlerin sosyal medya platformlarından ve web sitelerinden büyük miktarlarda bilgi toplamasına ve bunları tek bir merkezi konumda saklamasına olanak tanır.

Bununla birlikte, tıpkı ham cevher gibi, bu verilerin en etkili olması için rafine edilmesi gerekir. Değer getiren iyileştirme ve cilalama süreci en iyi şekilde disiplinler arası ekipler veri ön işleme, veri analizi ve tahmine dayalı modelleme sırasında bir araya geldiğinde gerçekleşir. Rayobyte'ın kurucusu ve CEO'su Neil Emeigh , şirketlerin veri kazımadan elde ettikleri bilgileri anlamalarını ve kritik kararlar almak için kullanmalarını sağlayan süreci açıklıyor.

Web kazımayı veri ön işleme takip etmelidir

Veri ön işleme , veri analitiği sürecinde önemli bir adımdır ve analiz için kullanılabilmesi için verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ve biçimlendirilmesini içerir. Veri ön işleme, işletmelerin doğru ve güvenilir verileri analiz etmesini sağlar.

Şirketler, veri kümelerinden gürültüyü, aykırı değerleri ve eksik değerleri kaldırarak verileri temizler. Daha sonra bu verileri kullanılabilir gruplar halinde toplayarak veya veri kümelerini benzer değişkenlerle birleştirerek dönüştürürler, ardından verileri yorumlayabilir ve karar verme süreçlerinde en yararlı olan bilgileri seçebilirler.

Emeigh, "Veri ön işlemeyi bir altın madeni olarak düşünmek en kolayı," diyor. “Altın çıkardığınızda, yerden kaya, cevher ve daha birçok şey çıkarırsınız, ancak bu malzeme saf altına dönüştürülene kadar değersizdir. Veri madenciliği yaparken veri ön işlemesi aynı işlevi yerine getirir - web kazıma verileri toplar ve ön işleme, iş kararlarını yönlendirmede yararlı olmasını sağlar.

Ön işleme, veri analizine ve öngörülere yol açar

Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek, sonuçlar önermek ve karar vermeyi desteklemek için verileri inceleme sürecidir. Veri analistleri, büyük veri kümelerindeki kalıpları bulmak ve gelecekteki olaylar veya eğilimler hakkında tahminler yapmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve sorulacak doğru soruları belirleyerek ve bunları anlamlı şekillerde yanıtlayarak veriye dayalı karar vermeye yardımcı olur.

Emeigh, "Bir yatırımcı bir hisse senedi veya girişim seçtiğinde, zor kazanılmış parasını asla önceki çeyreğin performansına veya geçmiş raporlarına bakmadan taahhüt etmez" diye soruyor. "Kararlarından emin olmak için trendleri, sektör karşılaştırmalı değerlendirmelerini ve diğer verileri kontrol ediyorlar. Aynı şekilde, pazarlama, İK, üretim ve işletmenizin diğer alanlarına yatırım yaparken veri analizi ve içgörüleri kullanmak da mantıklıdır. Bu içgörüleri kendi işinizden ve halka açık verilerden topladığınız verilerden çıkarırsınız. Herkese açık veriler söz konusu olduğunda, ihtiyacınız olan tüm içgörüleri kazımadan çıkaramazsınız. Veri kazıma size binlerce dolar kazandırıyor ve ihtiyaç duyduğunuz içgörüleri hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı oluyor."

Doğru veriler tahmine dayalı modelleme sunar

Tahmine dayalı modelleme, yaklaşan olaylar hakkında tahminler yapmak için geçmiş verileri kullanır. İş dünyasında, şirketlerin, müşterilerin gelecekte nasıl davranacaklarına bağlı olarak doğru kararlar almak için bugünün müşterileri hakkındaki bilgileri kullanmalarına olanak tanır.

Tahmine dayalı modeller, kuruluşların mevcut müşteri tabanları hakkında bilgi sağlayarak her gün daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Geçmiş davranışları inceleyerek, her bir müşterinin satın alma olasılığının ne kadar olduğunu bilebilirler. Bu, hangi segmentlerin en değerli ve hangilerinin hedeflenmeye en değer olduğunu anlamalarını sağlar.

Bununla birlikte, tahmine dayalı modelleme, doğru modeller sağlamak için dağlarca veri gerektirir. Web kazıma, işletmelerin geçmişteki satış rakamlarını, ürün fiyatlarını ve müşterilere içgörü sunan ve gelecekteki davranışları tahmin eden diğer ölçümleri elde etmelerini sağlar. İşletmelerin, ürünleri ve hizmetleriyle ilgili verileri web'in her yerinden çıkarmasına olanak tanır. Bu güçlü araç, sınırlı kaynaklara veya zaman kısıtlamalarına sahip şirketlere bile pazarlama kampanyaları veya ürün geliştirme ile ilgili bilinçli kararlar vermek için ihtiyaç duydukları verileri sağlar.

Emeigh, "Doğal dil işlemede, satış tahminleri oluşturmada ve hatta kasırgalara hazırlıkta tahmine dayalı modelleme, her sektörün neredeyse her yönünü iyileştirdi ve etkiledi" diye açıklıyor. "Tahmini modellemenin anahtarı, doğru bir model oluşturmak için milyarlarca veri noktası toplamaktır. Bir insanın ihtiyaç duyduğu miktarda veri toplamasına imkan yok. Web kazıma, her sektörde tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullandığımız verileri çıkarmada hayati bir rol oynuyor.”

Veri analizine disiplinler arası bir yaklaşımın önemi

Veri analizine disiplinler arası bir yaklaşım , eldeki konuyu daha iyi anlamak için bir proje üzerinde birlikte çalışan birden fazla alanı içerir. Ham verileri veri odaklı kararlara dönüştürmenin en etkili yoludur.

Emeigh, “Günü kurtarmak için süper kahramanlardan oluşan bir ekip oluşturmak gibi bir şey” diyor ve “web scraping, disiplinler arası ekibin yardımcısı gibi. Çeşitli kaynaklardan veri toplar ve ekibi saatlerce süren sıkıcı manuel çalışmalardan kurtarır.”

Örnek olarak, tahmine dayalı bir modelleme projesi için hasta verilerini toplayan bir sağlık ekibi, en azından ilk başta sosyal medyayı dikkate almayabilir. Ancak sosyal medya platformları muazzam miktarda veri sunar ve bir sosyal medya pazarlamacısı tam olarak nereye bakacağını bilir.

Emeigh, "Farklı alanlardan uzmanlar birlikte çalıştıklarında, karmaşık sorunları daha iyi çözebiliyorlar ve daha yaratıcı çözümler buluyorlar" diyor. "Birlikte çalışarak verileri farklı açılardan görüyorlar, daha kapsamlı anlayışlar geliştiriyorlar ve başka türlü sahip olamayacakları fikirler üretiyorlar."

Web kazıma, bu işlemlerin arkasındaki ayrılmaz araçtır. Ön işleme, analiz, tahmine dayalı modellemeden önce kritik verileri toplar ve disiplinler arası ekipler bunları kuruluşları için altından daha değerli kararlara dönüştürür.