Data science

วิธีการวินิจฉัยสินทรัพย์ข้อมูลขององค์กรของคุณ

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Declan Owens ก่อนที่จะใช้การวิเคราะห์สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทั้งหมดหรือบางส่วน สิ่งสำคัญคือต้องใช้กระบวนการที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไหลผ่านแผนกธุรกิจทั้งหมดอย่างราบรื่น ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพ การเข้าถึง การใช้งาน และความปลอดภัยโดยใช้เคล็ดลับเหล่านี้ เพื่อให้สินทรัพย์ข้อมูลสามารถทำกำไรได้อย่างเต็มที่สำหรับองค์กร คุณต้องรู้วิธีเลือก รวบรวม จัดเก็บ และใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีข้อมูลมากมายและสูญหายได้ง่าย คุณสามารถเริ่มทำสิ่งนี้ได้โดยการดูรายการข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในบริษัท ระบุแหล่งที่มาต่างๆ (ระบบการจัดการ แพลตฟอร์มดิจิทัล เครือข่ายสังคมออนไลน์ แคมเปญการตลาดและการโฆษณา ฯลฯ) จากนั้นกำหนดจุดเสียดสี คือการสูญเสียมูลค่าเนื่องจากคุณภาพข้อมูลไม่ดี โปรดจำไว้ว่า “5 Vs”: ปริมาณ ด้วยการเติบโตของการใช้วัตถุที่เชื่อมต่อ การพัฒนาตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และการเพิ่มขึ้นของการวิเคราะห์ในการตลาดดิจิทัล ปริมาณข้อมูลที่จะจัดเก็บและประมวลผลได้ระเบิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา กำหนดปริมาณข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลของคุณเพื่อเป็นแนวทางในการจัดการข้อมูลของคุณ และอย่าลังเลที่จะยอมรับการย่อขนาดให้น้อยที่สุดเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น Variety Data อาจมีความซับซ้อนและหลากหลาย รวมทั้งมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง (เสียง ธุรกรรม การวิเคราะห์ทางดิจิทัล ข้อความ รูปภาพ ฯลฯ) นอกจากนี้ยังสามารถมาจากระบบสารสนเทศที่หลากหลาย จับภาพในตำแหน่งต่างๆ รวมศูนย์ และตรวจสอบเพื่อจับคู่ข้อมูลทั้งหมดของคุณอย่างละเอียดถี่ถ้วน ความรวดเร็ว เนื่องจากเราอยู่ในยุคของความฉับไว การปรับให้เข้ากับบุคคล และการตลาดเชิงคาดการณ์ เราจำเป็นต้องเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและเชิงรุกมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า เลือกซอฟต์แวร์ประสิทธิภาพสูงพร้อมความสามารถในการคำนวณที่ทรงพลังซึ่งยืดหยุ่นและรวมเอาการเรียนรู้ของเครื่องที่ล้ำสมัย ตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานของคุณเพื่อเลือกเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ตรงกับความต้องการของคุณ และสร้างฐานทางเทคนิคที่ดี ความถูกต้อง นี่เป็นหนึ่งในวัตถุประสงค์หลักในการประมวลผลข้อมูล ความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่รวบรวมและประมวลผลสามารถถูกคุกคามได้หลายวิธี: ข้อผิดพลาดในการประกาศ (แบบฟอร์ม) ความหลากหลายของจุดรวบรวม การกระทำของบอท การกระทำที่เป็นอันตรายและข้อบกพร่องอื่นๆ ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และอื่นๆ การวิเคราะห์อาจมีอคติมากมาย ด้วยเหตุนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญมากที่ต้องทำการวินิจฉัยคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลทั้งหมดของคุณ ความคุ้มค่า ข้อมูลที่คุณใช้ต้องสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจและการตลาดขององค์กรของคุณอย่างสมบูรณ์ และสร้างมูลค่าให้กับทั้งแบรนด์และลูกค้าของคุณ ในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลมากเกินไป เป็นเรื่องเกี่ยวกับความสามารถในการรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณให้เป็นหนึ่งเดียว และเฉพาะข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับคุณ และดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อสร้างผลกำไรหรือความรู้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button