Contenu
- Qu'est-ce que Con?
- Pourquoi le problème est-il si important?
- Comment con peut être intégré avec l'analyse prédictive
- Comment l'intégration conuelle aide à la prédiction réussie
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Quelques implémentations pratiques
- L'avenir de l'intégration conceptuelle
- Conclusion
Source: Alexraths / Dreamstime.com
À emporter:
L'ajout de con à Big Data peut rendre ces données beaucoup plus puissantes et précieuses.
Con avec l'analyse prédictive est le différentiateur clé pour toute recommandation réussie. Ce n'est pas seulement la qualité, la disponibilité ou le prix du produit, mais le "con" (qui est en temps réel) qui permet de faire la recommandation la plus appropriée à ses utilisateurs. Un consommateur peut être placé dans différents profils pour différents achats. Par conséquent, la configuration en temps réel dans laquelle le consommateur effectue l'achat est très importante pour pouvoir formuler des recommandations correctement. (Pour plus d'informations sur l'analyse prédictive, voir Comment l'analyse prédictive peut améliorer les soins médicaux.)
Qu'est-ce que Con?
Le monde devient de plus en plus intelligent et de plus en plus interconnecté chaque jour qui passe. Maintenant, grâce à l'utilisation régulière d'Internet, une quantité énorme de données est produite chaque jour, et elle est en augmentation constante. Souvent, lorsque nous pensons au Big Data, nous pensons à sa taille énorme et aux problèmes liés à sa gestion. Mais ce n'est pas tout, car ces données peuvent être utilisées pour améliorer les ventes de différentes entreprises grâce à l'utilisation des données contextuelles créées à partir de quantités énormes de données volumineuses.
Con est en réalité une donnée historique sur un objet donné. L'objet peut être n'importe quoi, de différents endroits physiques aux personnes elles-mêmes. Ces données sont extrêmement importantes car elles peuvent être utilisées pour analyser différentes situations et prendre ensuite des décisions pertinentes. L'inconvénient est essentiel pour les entreprises car, sans cela, les décisions risquent de mal tourner. En utilisant ces informations avec le Big Data, les entreprises peuvent en apprendre davantage sur les tendances historiques et les tendances actuelles. Ainsi, ce type de données est utile pour les entreprises qui souhaitent prendre des décisions importantes en se basant sur des faits et non des suppositions.
Pourquoi le problème est-il si important?
Les données classiques sont extrêmement importantes, car une analyse correcte peut augmenter la productivité de nombreuses organisations et entreprises. Il peut fournir des informations importantes nécessaires pour guider les plans de ces organisations. Les techniques modernes de traitement de données volumineuses peuvent être utilisées pour traiter de grandes quantités d’informations provenant d’Internet ou du monde réel. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer la société par de meilleures méthodes de prévision, ce qui permettra plus de profits aux entreprises et des solutions intelligentes aux consommateurs.
Ces données peuvent être encore plus utiles avec l'intégration de techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. De cette manière, les données peuvent même être utilisées pour prédire avec précision des catastrophes naturelles telles que des séismes, ou pour prévoir le temps avec précision. Les entreprises doivent analyser en permanence de nouvelles données afin de traiter de nouvelles informations contextuelles, afin de fournir des services efficaces à leurs clients. Pour cela, ils doivent extraire des données de s, smartphones et médias sociaux. Ils devront également traiter toutes ces données en temps réel.
Comment con peut être intégré avec l'analyse prédictive
L’analyse prédictive n’est pas une avancée récente, elle a été découverte il y a de nombreuses années. Cependant, les techniques les plus récentes, faisant appel aux technologies les plus récentes, font avancer le mouvement plus rapidement que prévu et fournissent des prévisions extrêmement précises presque à chaque fois. Les récents progrès dans le domaine des technologies de l’information et de l’intelligence artificielle ont permis à de nombreuses entreprises de dépasser leurs bénéfices estimés, mais il est possible de réaliser encore plus.
Cela peut se faire en comprenant que les données ne peuvent pas être utiles sous un seul angle. Il doit être envisagé sous différents angles, ce qui peut être réalisé en créant également un profil improvisé des consommateurs. C’est ici que les données contextuelles entrent en jeu. Elles peuvent être utilisées pour hiérarchiser un aspect particulier, ce qui peut générer davantage de profit. Alors que les enregistrements normaux tels que les journaux transactionnels peuvent ne pas donner d’informations très importantes relatives à un sujet, les données contextuelles telles que les journaux de comportement peuvent fournir des informations essentielles permettant de faire des prévisions précises.
Comment l'intégration conuelle aide à la prédiction réussie
De nombreuses organisations analysent les ressources Big Data pour en savoir plus sur les entités cibles et utilisent également ces informations pour élaborer leurs plans d’entreprise. Pour comprendre cela, nous pouvons utiliser le simple exemple de sites de réseaux sociaux, sur lesquels les utilisateurs génèrent de nombreuses informations sur leurs préférences et leurs aversions. Ces sites peuvent être vérifiés régulièrement pour des données comportementales importantes, qui peuvent être utilisées pour effectuer des analyses de connexion en temps réel. Des méthodes plus efficaces de détection de formes peuvent également être utilisées dans les endroits où une grande quantité de données est générée régulièrement.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Les mégadonnées ont un potentiel énorme pour l’analyse prédictive. Les informations dérivées de données contextuelles sont également très importantes pour une analyse prédictive réussie. Cependant, pour que cela soit vraiment efficace, les organisations auront besoin de connaissances, de manière à appliquer correctement un arnaque au Big Data. Cela réduira les risques d'erreur. (Pour plus d'informations sur l'analyse de données volumineuses, voir Retour à l'école avec l'analyse de données volumineuses.)
La combinaison de mégadonnées et d’analyses numériques peut être un outil puissant qui peut aider à prédire différents résultats et d’autres facteurs. L’utilisation de con analytics présente également certains autres avantages: elle permet à l’entreprise d’utiliser les inconvénients pour modéliser correctement une solution pour les utilisateurs et de permettre des observations comportementales correctes à partir de ces données.
Quelques implémentations pratiques
Les informations pratiques sont nombreuses. Par exemple, un vendeur de pièces d'ordinateurs en ligne appelé ReplaceDirect a récemment commencé à utiliser ce service pour gérer efficacement son budget tout en obtenant le maximum de vues et de clients. Cette société a utilisé des informations contextuelles pour la prédiction de nombreux éléments, tels que les mots clés les plus souhaitables qui seraient utilisés pour rechercher leur site et les meilleurs prix d'enchères sur les termes les plus recherchés en fonction des données.
Certains services de vidéo à la demande intègrent également l’utilisation de telles informations contextuelles pour prévoir les films les plus souhaitables à présenter aux clients et les meilleurs créneaux horaires pour des visionnages maximum.
L'avenir de l'intégration conceptuelle
L'intégration progressive est très importante pour les entreprises qui souhaitent tirer le maximum de profit de l'utilisation de l'analyse prédictive. Avec l’arrivée de plus en plus d’appareils, plus de données seront générées et pourraient être extraites à l’aide de logiciels avancés d’exploration de données. Les données peuvent ensuite être rapidement transformées en informations utiles.
Les techniques avancées de traitement de données et de traitement de données, qui seront pleinement déployées dans un avenir proche, permettront de mieux comprendre les données et de traiter de grandes quantités de données numériques en temps quasi réel. Une modélisation précise peut également être effectuée à l'aide de ces données. À l’avenir, ces données pourraient également trouver une application dans de nombreux domaines autres que les secteurs commerciaux, telles que la détermination des caractéristiques des séismes pour prédire la prochaine attaque ou la modélisation simple d’une carte de l’épidémie.
Conclusion
L'analyse efficace des informations contextuelles est un trait important que les organisations devront adapter et améliorer pour le déploiement réussi de tout service et pour la prévision d'un résultat. Les données peuvent également être intégrées à un modèle pour les rendre encore plus précises. Les inconvénients peuvent aussi aider à la modélisation de la visualisation. Les informations classiques, si elles sont traitées en temps réel, peuvent révéler beaucoup d'informations sur une entité, par exemple sur le fait que sa popularité augmente ou diminue.
L'intégration progressive peut également aider les clients à naviguer facilement et rapidement vers un lieu souhaité et à obtenir le service souhaité. De la même manière, les organisations peuvent accéder plus facilement aux informations souhaitées. Cela peut aider les entreprises à réaliser d’énormes profits et à accroître la satisfaction de la clientèle.