Tsjintwurdich mear as ea is it essensjeel om de wearde fan ‘e ynformaasje foar briuwen it measte te meitsjen sawol fan merkgegevens as har eigen gegevens. Mei passende Big Data-beheartechniken kinne briuwen har strategyske briuwsplaning optimalisearje.
Big data is ûntstien as in krêftich ark dat organisaasjes kinne brûke om gegevens-oandreaune beslútfoarming te benutten foar bettere strategyske planning bepale hokker merknissen fan har produkten groeie of krimp krije ferkearsgegevens fan har winkels of webside bepale wêr’t se komme fan hokker soarte fan apparaten sy brûke dwelling tiid en foet ferkear patroanen foar in help analysearje hokker promoasjes en ynspannings binne mei súkses ride harren briuw.
“Dizze ôfbylding fertsjintwurdiget in mobiliteitsanalyse en karakterisearring fan in punt fan belang bekend as Zona Rosa yn Meksiko-Stêd mei geospatiale gegevens mei in ekstra laach fan Facebook’s relative rykdomsyndeks.”
Briuwen yn ferskate yndustry moatte har gegevens effektyf beheare by it plannen en útfieren fan elke briuwsstrategy dúdlikens jaan yn alle ynterne en eksterne aspekten fan marketing en finânsjes oant operaasjes produkten tsjinsten tsjinsten.
Lês ek: “Grutte gegevens om de omset en ynkomsten fan konkurrinten te skatten.”
Hjir binne de stappen om Big Data te feroarjen yn ynformaasje dy’t helpt om de strategyske plannen fan in briuw te definiearjen:
Doelplanning
De earste stap is om te fokusjen op ‘e doelen dy’t gegevens kinne helpe te berikken it identifisearjen fan de problemen dy’t oplossingen of antwurden nich binne. Dit soarte oplossing begelit de kolleksje fan gegevens dy’t kinne helpe by planning it oannimmen fan in lykwichtich perspektyf fan alle eleminten fan it briuw it krijen fan in dúdlik begryp fan hoe’t dizze gegevensboarnen besibbe binne.
Data mining
De twadde stap is om ynsjoch te krijen fan meardere gegevensboarnen fan sosjale mia ynteraksjes tûke technologyen sensoren meters mobile apparaten en ûntelbere oare boarnen.
Om’t in protte fan dizze gegevens wurdt generearre troch persoanlike gewoanten grach en aktiviteiten befettet it weardefolle aksjebere ynformaasje dy’t besluten kin ynformearje en briuwen helpe om mear rjochte personaliseare briuwstrategyen te formulearjen.
It útfieren fan de analyze
Nei it begripen fan briuwsdoelen en it útfieren. Fan data mining is it tiid om troch te gean nei de trde stap analyse. It útfieren fan analyse fan grutte gegevens. Fereasket it learen fan in set fan nije ark en feardigens lykas lokaasje-yntelliginsje. Mobiliteitsanalytyk masine learen en foarsizzend modellering.
Tools foar grutte gegevens meitsje it gebrûk fan foarsizzend. Modellewurk en masine learen mooglik om ynformaasje te generearjen. Oer takomstige List fan yndustry e-post keapgrach fan klanten ynformaasje dy’t kin wurde brûkt om briuwsstrategyen te foarmjen en saaklike resultaten te optimalisearjen.
Jo kinne ynteressearje yn: “Site seleksje mei Big Data”
Nim aksje op it plan
Ienris dizze analysesyklus is foltôge is de fjirde stap it plan. Yn aksje te bringen. Grutte gegevens foeget it krityske elemint. Ta om feitlike resultaten te brûken om te ferifiearjen. Dat in strategy wurket lykas boeld. Yn guon gefallen sil dit betsjutte dat jo de strategy opnij oanpasse. Yn oare situaasjes sille ûnboelde gefolgen. It briuw yn in Wie bereits oben erwähnt: Wenn ein Kandidat eine Aufgabe nije rjochting bringe mei in bettere útkomst.
Kontrolearje de resultaten
De lêste en fyfde stap is om te soargjen dat jo net. Fertrouwe op gegevensboarnen dy’t jo yn ‘e ferkearde rjochting lie. By it plannen en meitsjen fan saaklike besluten basearre op. Analytyk moatte jo derfoar soargje dat jo in solide basis fan ynformaasje hawwe.
By PRIK Data-Driven helpe wy ús kliïnten meardere. Opsjes te generearjen foar har briuwsplannen en modellen om ynkomsten. Te maksimalisearjen en azb directory kosten te optimalisearjen.
