Một trong số các blog trước đây của tôi đã giới thiệu cho bạn về các ngôn ngữ lập trình cho Khoa học dữ liệu. Tôi đã đề cập, đó là phần cuối của các công cụ thuộc các lớp kiến trúc chức năng khác nhau. Nhưng không phải là kết thúc của Dữ liệu lớn. Kiến thức về Dữ liệu lớn cũng đồ sộ như chính Dữ liệu lớn.
Biết về kiến trúc của Dữ liệu lớn và các công cụ khác nhau hiện có trên thị trường để hoạt động với Dữ liệu lớn là chưa đủ. Miền Dữ liệu lớn có nhiều ngành dọc hơn chúng ta có thể nghĩ tới. Hầu như tuần nào cũng có sự phát triển mới.
Nhưng tôi sẽ đơn giản hóa ngay từ đầu. Dưới đây là các mẹo cơ bản và hữu ích nhất để trích xuất Thông tin chi tiết từ Dữ liệu lớn.
Mục đích chính đằng sau bức tranh toàn cảnh về Dữ liệu lớn là về những hiểu biết sâu sắc mà chúng ta có thể thu được từ Dữ liệu lớn. Thông tin chi tiết có thể chứng minh là hữu ích
- trong việc phân tích giá trị hiện tại của doanh nghiệp bạn
- trong việc dự đoán sự phát triển trong tương lai của doanh nghiệp bạn
- trong việc lập chiến lược theo những cách có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn
- biết được nhu cầu của đội quân người tiêu dùng khổng lồ
Và danh sách vẫn tiếp tục. Có một số điều chúng ta nên ghi nhớ trong khi trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ Dữ liệu lớn.
Dưới đây là danh sách một số mẹo chiến lược cần tuân theo trước khi bắt đầu quy trình trích xuất thông tin chi tiết của bạn.
- Sử dụng dữ liệu sạch –
Bất kỳ thông tin chi tiết nào mà chúng tôi thu được từ dữ liệu đều là do dữ liệu chúng tôi phải đưa vào quá trình phân tích. Do đó, điều quan trọng hơn là chúng tôi đang thu thập đúng dữ liệu. Và cùng với đó, điều quan trọng không kém là dữ liệu được nhập vào công cụ phân tích phải hoàn toàn được tổ chức tốt và cần thiết nhất. Với điều này, các doanh nghiệp cũng cần tạo và lưu trữ càng nhiều dữ liệu càng tốt. Bạn nên có thêm dữ liệu trong tay trước khi rút ra bất kỳ kết luận nào từ thông tin chi tiết.
- Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu để có được bức tranh toàn cảnh –
Tất cả chúng ta đều biết hàng năm, mọi doanh nghiệp đều tạo ra rất nhiều dữ liệu mà nếu được phân tích đúng cách sẽ tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể chứng minh là có lợi cho các kế hoạch kinh doanh. Nhưng chúng ta cần nhìn vào bức tranh lớn hơn để hiểu Dữ liệu lớn. Trong tất cả các dữ liệu hiện có trên thế giới, dữ liệu của một công ty duy nhất chỉ tạo thành một phần của dữ liệu đó. Do đó, kết quả rút ra từ nó sẽ chỉ cho bạn cái nhìn một phần về những gì đang diễn ra trên thế giới.
Chà, đây hoàn toàn không phải là một nhiệm vụ rườm rà, các công cụ và quy trình phù hợp có thể giúp bạn giám sát và quản lý nhiều luồng dữ liệu. Bằng cách tổng hợp và liên kết dữ liệu, bạn có thể suy ra mối quan hệ với các nguồn cung cấp cho bạn bức tranh chính xác hơn về thị trường kinh doanh của bạn.
- Tính toàn vẹn của dữ liệu là nỗ lực của nhóm –
Thành công hay thất bại của chiến lược dữ liệu đều phụ thuộc vào cách doanh nghiệp duy trì cơ sở dữ liệu của họ. Mọi chi tiết liên quan đến doanh nghiệp phải được cập nhật để dựa vào thông tin mà chiến lược dữ liệu của bạn cung cấp. Chúng tôi cũng cần có các bản cập nhật trực tiếp từ các nguồn bên ngoài và tương tự đối với các nguồn dữ liệu nội bộ. Việc duy trì dữ liệu là trách nhiệm của tất cả mọi người trong doanh nghiệp như nhóm CNTT, nhân viên bán hàng tuyến đầu và những người khác tham gia vào quy trình.
- Dữ liệu tổng hợp có thể cho bạn biết bất cứ điều gì, nếu truy vấn được cấu trúc đúng –
Thu thập và lưu trữ tất cả dữ liệu của doanh nghiệp thôi là chưa đủ. Và nhìn rộng hơn về nó để phân tích cũng là chưa đủ. Dữ liệu bạn có trong tay có thể cho bạn biết nhiều điều hơn những gì bạn thực sự nghĩ tới. Tuy nhiên, toàn bộ trò chơi xoay quanh cách bạn truy vấn dữ liệu của mình để rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu đó.
Các nhà khoa học dữ liệu nói rằng phân tích dữ liệu vừa là nghệ thuật vừa là khoa học. Và khi phân tích dữ liệu kinh doanh, thủ phạm được giấu trong các chi tiết nhỏ nhặt. Do đó, điều quan trọng là phải đi sâu vào các chi tiết để tìm ra thông tin chi tiết thực sự.
- Giới thiệu phân tích theo dõi pixel –
Các công ty nên thiết kế trang web của mình sao cho có thể giúp họ thu thập dữ liệu liên quan đến quảng cáo tiếp thị và doanh số bán sản phẩm. Nó sẽ làm cho trang web trở thành một công cụ tạo dữ liệu thay vì chỉ là một nền tảng tiếp thị và bán hàng.
Có một phương pháp gọi là theo dõi pixel có thể tạo ra lợi ích to lớn cho công ty. Bộ phận CNTT và tiếp thị nên hợp tác với nhau để khắc sâu tính năng theo dõi pixel trên các trang web khác nhau được công ty sử dụng cho dù đó là trang web di động, trang web nhỏ hay vị trí khác. Dữ liệu cũng có thể được theo dõi từ các trang web truyền thông xã hội bằng cách sử dụng theo dõi pixel truyền thông xã hội. Việc theo dõi này cũng cung cấp cho bạn thông tin về thiết bị của người dùng. Thông tin này có thể giúp bạn hiểu được doanh số bán hàng đến từ người tiêu dùng trên thiết bị di động hay trên web.
- Sử dụng mô hình thống kê –
Trước khi phát triển quảng cáo truyền hình, Nhà tiếp thị nên tận dụng các cải tiến trong Thu thập dữ liệu để giúp họ so khớp các chiến dịch của mình với kết quả thực tế. Để tạo các chỉ số mô hình thống kê trên các đài, quy mô phát sóng, thông tin nhân khẩu học, hoạt động trên màn hình thứ hai, v.v. nên được kết hợp.
- Nhắm mục tiêu nhân khẩu học cụ thể –
Điều kiện tiên quyết đối với các nhà tiếp thị là thiết kế chiến lược của họ xung quanh nhóm người, người tiêu dùng hoặc địa điểm mục tiêu. Cần phải biết thói quen tìm kiếm của họ, thiết bị họ đang sử dụng và các chỉ số hành vi khác để tận dụng nhiều ROI hơn từ dữ liệu được thu thập từ phương tiện kỹ thuật số và các vị trí trên TV.
- Sử dụng mô hình đa phương tiện –
Để lập kế hoạch tương lai tốt hơn, giải pháp tốt nhất cho doanh nghiệp là sử dụng kỹ thuật lập mô hình đa phương tiện. Việc phân tích dữ liệu bán hàng và phản hồi tạo thành cơ sở của nó. Nó giúp các nhà tiếp thị đánh giá kỹ lưỡng tất cả các kênh phân phối. Do đó, họ có thể loại bỏ các kênh hoạt động kém hiệu quả và dành nhiều ngân sách hơn cho các kênh tạo ra lợi nhuận.
- Đo giá bán lẻ –
Thông tin của nhà bán lẻ là dữ liệu tốt nhất giúp đánh giá sở thích của khách hàng. Dữ liệu giúp bạn biết được mối tương quan giữa các tác động có thể gây ra bởi hai hành động của chính sách tiếp thị. Hiểu được phản hồi của khách hàng có thể trực tiếp giúp bạn tăng doanh số bán sản phẩm và nhu cầu.
Chúng ta có thể học hỏi từ Amazon về cách hãng tận dụng tốt nhất Dữ liệu lớn. Cách công ty cung cấp các gợi ý cho người dùng về các sản phẩm mà họ có thể thích và cách công ty xử lý hàng triệu giao dịch và lô hàng. Bằng cách phân tích Dữ liệu lớn của mình, Amazon cố gắng mang lại lợi ích cho hoạt động kinh doanh của mình theo hai cách – một là cải thiện các quy trình của chính mình theo thông tin chi tiết và thứ hai là cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Amazon không đơn độc sử dụng kỹ thuật cải thiện tiến độ kinh doanh thông qua Phân tích dữ liệu lớn. Hầu như tất cả các công ty nổi tiếng hàng đầu đang làm điều đó. Do đó, tôi hy vọng những mẹo trên sẽ giúp bạn cải thiện quy trình trích xuất và tăng lợi nhuận kinh doanh.