Geleneksel sınırların ötesinde, iş verilerinin gücünün kilidini açma

Veriler seçkin boyuttaki işletmeler amacıyla gereklidir. Henüz âlâ kararlar vermenize, ürünlerinizi ma hizmetlerinizi geliştirmenize ma becerikli müşterilere ulaşmanıza destek muhtemelen. Hem de, geleneksel data tahsil ma çözümleme etme şekilleri çoğu zaman sınırlıdır. Devamlı büyüyen data hacmine basamak uyduramazlar ma işletmelerin rekabetin önünde kalmaları amacıyla gereksinim duydukları detayları sağlayamazlar.

Bu nedenle işletmeler yavaşyavaş daha çok data ile saflık yapmanın yollarını arıyorlar. Becerikli data kaynaklarını araştırıyor, becerikli teknolojiler kullanıyor ma becerikli çözümleme şekilleri geliştiriyorlar. Işte, seçkin zamankinden henüz kapsamlı, henüz doğru ma henüz eyleme geçirilebilir olan becerikli ancak iş verisi içgörü dönemine erkân açıyor.

Işte makalede, iş data anlayışlarındaki son olarak yenilikleri keşfedeceğiz. Becerikli data kaynaklarını, becerikli teknolojileri ma becerikli çözümleme yöntemlerini tartışacağız. Ek olarak, işte yenilikleri zat işinizi geliştirmek amacıyla iyi mi kullanabileceğinize dayalı ipuçları bile sunacağız.

Becerikli Data Kaynakları

Geleneksel olarak, işletmeler zat bağırsak sistemlerinden elde edilmiş verilere güvenmiştir. Işte veriler kıymetli muhtemelen, sadece çoğu zaman kapsamı sınırlıdır. Size ancak zat müşterileriniz, zat ürünleriniz ma zat operasyonlarınızı anlatabilir.

İşletmenizin henüz bütün ancak resmini elde buyurmak amacıyla zat bağırsak verilerinizin ötesine bakmanız icap eder. Harici kaynaklardan verileri ayn önünde bulundurmanız icap eder:

• Toplumsal Medya Verileri
• Internet Gidişgeliş Verileri
• Sensör Verileri
• Jeo -uzamsal veriler
• Kılga öğrenimi verileri

Işte data kaynaklarının seçkin biri işletmenize kıymetli bilgiler sağlayabilir. Toplumsal medya verileri, müşterilerinizin hangi düşündüğünü ma hissettiğini söyleyebilir. Internet gidişgeliş verileri size müşterilerinizin nereden geldiğini ma neyle ilgilendiklerini söyleyebilir. Sensör verileri, ürünlerinizin reel dünyada iyi mi performans gösterdiğini söyleyebilir. Coğrafi veriler size müşterilerinizin nerede olduğunu söyleyebilir. Kılga öğrenimi verileri, zat gözlerinizle göremeyebileceğiniz kalıpları ma eğilimleri belirlemenize destek muhtemelen.

Birdenbire artık kaynaktan elde edilmiş verileri birleştirerek, işletmenizin henüz kapsamlı ma doğru ancak resmini oluşturabilirsiniz. Işte veriler henüz âlâ kararlar vermenize, ürünlerinizi ma hizmetlerinizi geliştirmenize ma becerikli müşterilere ulaşmanıza destek muhtemelen.

Becerikli Teknolojiler

Becerikli data kaynaklarına ayrıca, verilerle saflık akdetmek amacıyla kullanılan bir takım becerikli teknoloji dahi vardır. Işte teknolojiler şunları ihtiva eder:

• Suni Zeka (AI)
• Kılga Öğrenimi (ML)
• Organik Kurgu İşleme (NLP)
• Ağabey Data Analizi
• Endişe bilişim

Işte teknolojiler, verileri henüz ilkin asla olası sıfır şekillerde toplamayı, depolamayı, çözümleme etmeyi ma görselleştirmeyi olası kılar. Ek olarak, apaçık gözle görülmesi olanaksız olan kalıpları ma eğilimleri tanımlamayı olası kılar.

Işte becerikli teknolojileri kullanarak, işletmeler müşterileri, ürünleri ma operasyonları ile alakalı henüz ancak anlak kazanabilirler. Işte veriler henüz âlâ kararlar vermelerine, ürünlerini ma hizmetlerini geliştirmelerine ma becerikli müşterilere ulaşmalarına destek muhtemelen.

Becerikli çözümleme şekilleri

Becerikli data kaynaklarına ma teknolojilerine ayrıca, verilerle saflık akdetmek amacıyla kullanılan bir takım becerikli çözümleme yöntemi dahi vardır. Işte yöntemler şunları ihtiva eder:

• Tanımlayıcı analitik
• Öngörücü analitik
• Reçeteli analitik

Belirleyici analitik evveller neler bulunduğunu tarif etmek amacıyla kullanılır. Eğilimleri, kalıpları ma ilişkileri tarif etmek amacıyla kullanılabilir. Gelecekte nasıl biteceğini kestirmek amacıyla öngörücü analitik kullanılır. Talebi kestirmek, riskleri tayinetmek ma henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilir. Maruzat âlâ akım tarzını teklifetmek amacıyla kuralcı analizler kullanılır. Süreçleri optimize buyurmak, verimliliği çoğaltmak ma maliyetleri düşürmek amacıyla kullanılabilir.

Işte becerikli çözümleme yöntemlerini kullanarak, işletmeler verilerini henüz âlâ anlayabilir ma ati ile alakalı henüz âlâ kararlar alabilirler.

İşletmenizi geliştirmek amacıyla data detayları iyi mi kullanılır

Data detayları, işletmenizi muhtelif şekillerde geliştirmek amacıyla kullanılabilir. İşte az misal:

• Yapabilirsiniz
  

  Antet	Hususiyet
  İş Verileri Öngörüleri	İşletmeniz ile alakalı henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek bilgiler
  Data Analizi	Verileri tahsil, düzen ma çözümleme etme periyodu
  Bekâret	Becerikli ma geliştirilmiş mamüller, hizmetler yahut süreçler oluşturma periyodu
  Teknoloji	Sorunları deşifre etmek amacıyla enstruman ma makinelerin kullanması
  Trendler	Fakat şeyin geliştiği bulunan istikamet

  İi. Data detayları nedir?

  Data detayları, verilerden çıkarılabilecek eyleme geçirilebilir data parçalarıdır. Bunlar, işletmelerin henüz âlâ kararlar vermelerine, operasyonlarını iyileştirmelerine ma hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek içgörülerdir.

  Data detayları aşağıdakiler iç çıkmak suretiyle muhtelif kaynaklardan gelebilir:

  • Satın alan Verileri
  • Bey verileri
  • Operasyonel veriler
  • Marketing verileri
  • Toplumsal Medya Verileri

  Işte data kaynaklarını çözümleme ederek, işletmeler müşterileri, operasyonları ma marketing kampanyaları ile alakalı henüz ancak anlak kazanabilirler. Işte anlak sonrasında henüz âlâ kararlar , operasyonlarını kaldırmak ma hedeflerine aksetmek amacıyla kullanılabilir.

  

  İi. Data detayları nedir?

  Data detayları, verilerden çıkarılabilecek kıymetli data külçeleridir. İşletmelerin henüz âlâ kararlar almalarına, operasyonlarını iyileştirmelerine ma becerikli fırsatlar yaratmalarına destek olabilirler.

  Data detayları aşağıdakiler iç çıkmak suretiyle muhtelif kaynaklardan türetilebilir:

  • Satın alan Verileri
  • Bey verileri
  • Operasyonel veriler
  • Marketing verileri
  • Toplumsal Medya Verileri

  Işte verileri çözümleme ederek, işletmeler müşterileri, ürünleri ma operasyonları ile alakalı kıymetli bilgiler kazanabilirler. Işte data sonrasında aşağıdakiler şeklinde henüz âlâ kararlar amacıyla kullanılabilir:

  • Becerikli ma hizmetler geliştirmek
  • Satın alan Hizmetlerini Ihya
  • Marketing kampanyalarını optimize buyurmak
  • Maliyetleri Kısıntı
  • Verimliliği Açıkartırma

  Data detayları, seçkin boyuttaki işletmeler amacıyla kuvvetli ancak enstruman muhtemelen. Data bilgilerini kullanarak, işletmeler rakiplik pozitif yanları elde edebilir ma hedeflerine henüz müessir bir halde ulaşabilir.

  IV. Data detayları iyi mi kazanılır

  Data detayları kazanmanın az yolu vardır:

  • Satın alan işlemleri, internet sayfası trafiği ma toplumsal medya etkinliği şeklinde muhtelif kaynaklardan data almak
  • Verileri doğru ma kullanılabilir olacak biçimde arıtmak ma alıştırmak
  • Eğilimleri ma kalıpları tarif etmek amacıyla verilerin çözümleme edilmesi
  • Verileri anlaşılması basit ma eyleme geçirilebilir bir halde taktim etmek

  Işte adımları izleyerek, işinize henüz âlâ kararlar vermenize destek olabilecek kıymetli bilgiler elde edebilirsiniz.

  V. Değişik data anlayışları türleri

  Verilerden elde edilebilecek birnice değişik data anlayışı türü vardır. Maruzat münteşir data içgörü türlerinden bazıları şunlardır:

  Tanımlayıcı bilgiler, evveller neler olduğu ile alakalı data sağlar. Sözgelişi, tanımlayıcı ancak içgörü, muayyen ancak kamer içerisinde müteaddit müşterinin ancak satın aldığını söyleyebilir.
  Kişileştirme detayları niçin ancak şeyin bulunduğunu anlamanıza destek sunar. Sözgelişi, ancak kişileştirme içgörü size muayyen ancak ürünün niçin beklendiği büyüklüğünde başarıya ulaşmış olmadığını söyleyebilir.
  Çama edici bilgiler, gelecekte neler olacağı ile alakalı tahminlerde bulunmanıza cevaz verir. Sözgelişi, öngörücü ancak içgörü, gelecek ay müteaddit müşterinin ancak satın alacağını söyleyebilir.
  Reçeteli içgörüler, işletmenizin iyi mi geliştirileceğine dayalı tavsiyeler sunar. Sözgelişi, kuralcı ancak içgörü, muayyen ancak ürünün satışlarını çoğaltmak amacıyla hangi yapmanız icap ettiğini söyleyebilir.

  6. Data anlayışlarının zorluklarının üstesinden iyi mi gelinir

  Data içgörüleri kazanmayı ma kullanmayı zorlaştırabilecek bir dizi müşkülat vardır. Işte müşkülat şunları ihtiva eder:

  • Data siloları. Veriler çoğu zaman değişik sistemlerde ma formatlarda saklanır, işte bile erişmeyi ma çözümleme etmeyi zorlaştırır.
  • Kabiliyet eksikliği. Birnice işletme, data almak, çözümleme buyurmak ma yormak amacıyla becerilere yahut kaynaklara haiz değildir.
  • hüküm. Veriler önyargılı muhtemelen, işte bile yanlış anlayışlara erkân açabilir.
  • Düzenlemeler. Data düzenlemeleri, data toplamayı ma kullanmayı zorlaştırabilir.

  Işte zorluklara karşın, bunların üstesinden gelmenin az yolu vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:

  • Verilerin merkezileştirilmesi. Verileri merkezileştirerek, işletmeler verilere erişmeyi ma çözümleme etmeyi kolaylaştırabilir.
  • Becerilere envestisman akdetmek. İşletmeler, çalışanların verilerle işlemek amacıyla gereksinim duydukları becerileri kazanmalarına destek çıkmak amacıyla tahsil ma geliştirmeye envestisman yapabilir.
  • Önyargıyı ele ahzetmek. İşletmeler, data tahsil ma çözümleme süreçlerindeki önyargıları ele ahzetmek amacıyla adımlar atabilir.
  • Düzenlemelere . İşletmeler, müsait siyaset ma prosedürleri uygulayarak data düzenlemelerine uyabilir.

  Data anlayışlarının zorluklarının üstesinden gelmiş olarak, işletmeler rakiplik pozitif yanları sağlayabilir. Henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla verileri kullanarak, işletmeler verimliliklerini, üretkenliklerini ma karlılıklarını artırabilir.

  Vii. Data bilgilerinin yararları

  Data detayları, işletmeler amacıyla aşağıdakiler dahi iç çıkmak suretiyle bir dizi yarar sağlayabilir:

  • Geliştirilmiş değişmeyen tevdi
  • Artan bereketlilik
  • Az maliyetler
  • Geliştirilmiş Satın alan Deneyimi
  • Artan inovasyon

  Data bilgilerini kullanarak işletmeler, kaynakların iyi mi bölme edileceği, marketing kampanyalarının iyi mi hedefleneceği ma becerikli ma hizmetler ihya hikayesinde henüz âlâ kararlar verebilir. Data anlayışları, işletmelerin verimsizlikleri belirlemelerine ma azaltmasına destek muhtemelen, işte bile maliyet tasarrufuna erkân açabilir. Buna ayrıca, data detayları işletmelerin henüz kişiselleştirilmiş ma ilgili ma hizmetler sunarak alan kişi deneyimlerini geliştirmelerine destek muhtemelen. En son, data anlayışları becerikli fırsatları ma eğilimleri belirleyerek işletmelerin henüz yenilikçi olmalarına destek muhtemelen.

  Data içgörülerinin zorlukları

  Data bilgileriyle ilişkili bir takım güçlük vardır:

  • Data kalitesi: Verilerin kalitesi doğru bilgiler kurmak amacıyla gereklidir. Hem de, veriler çoğu zaman noksan, yanlış yahut tutarsızdır. Işte, verilerden manidar sonuçlar çıkarmayı zorlaştırabilir.
  • Data siloları: Veriler çoğu zaman değişik sistemlerde ma formatlarda saklanır, işte bile erişmeyi ma çözümleme etmeyi zorlaştırır. Işte, kuruluşların verilerinin anda ancak resmini almasını engelleyebilir.
  • Kabiliyet eksikliği: Birnice kurum, verileri müessir bir halde çözümleme etme becerilerinden ma uzmanlıktan yoksundur. Işte, değişmeyen amacıyla içgörüleri tanımlamayı ma kullanmayı zorlaştırabilir.
  • Peşinfikir: Veriler önyargılı muhtemelen, işte bile yanlış yahut yanıltıcı bilgilere erkân açabilir. Peşinfikir potansiyelinin bilincinde çıkmak ma onu azaltmak amacıyla adımlar alaşağıetmek önemlidir.

  Işte müşkülat verilerden kıymetli bilgiler elde etmeyi zorlaştırabilir. Hem de, işte zorlukları ele alarak kuruluşlar, henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla data kullanma kabiliyetlerini geliştirebilirler.

  İx. Data içgörülerinin zorluklarının üstesinden iyi mi gelinir

  Data içgörüleri kazanmayı ma kullanmayı zorlaştırabilecek bir dizi müşkülat vardır. Işte müşkülat şunları ihtiva eder:

  • Data Siloları: Veriler müteaddit sistemlerde saklandığında, ulaşmak ma çözümleme buyurmak kuvvet muhtemelen.
  • Pis Data: Yanlış, noksan yahut çelişkili olan veriler, doğru sonuçlar çıkarmayı zorlaştırabilir.
  • Kabiliyet eksikliği: Birnice işletme, data almak, çözümleme buyurmak ma yormak amacıyla yetenek yahut kaynaklara haiz değildir.
  • Medeni Metanet: Birtakım insanoğlu değişime dirençlidir ma becerikli data odaklı teknolojiler yahut süreçler benimsemeye gönülsüz olabilirler.

  Işte zorluklara karşın, bunların üstesinden gelmenin az yolu vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:

  • Fakat data yönetişimi stratejisi uygulayın: Işte, verilerin insicamlı bir halde toplandığından, depolanmasını ma yönetilmesini sağlamaya destek olacaktır.
  • Data kalitesi araçlarını kullanın: Işte araçlar data hatalarının tanımlanmasına ma düzeltilmesine destek muhtemelen.
  • Tahsil ma öğretime envestisman yapın: Işte, verileri müessir bir halde işletmek amacıyla ihtiyaç duyulan yetenek ma detayları meydana getirmeye destek olacaktır.
  • Data odaklı ancak değişmeyen tevdi kültürü oluşturun: Işte, verilerin bilgili kararlar amacıyla kullanılmasını sağlamaya destek olacaktır.

  Data anlayışlarının zorluklarının üstesinden gelmiş olarak, işletmeler henüz âlâ kararlar alarak, alan kişi hizmetlerini iyileştirerek ma maliyetleri azaltarak rakiplik pozitif yanları sağlayabilir.

  S: Maruzat mühim se data anlayışı türü nedir?

  C: Maruzat mühim se data anlayışı türü alan kişi detayları, ortalık detayları ma rekabetçi bilgilerdir.

  S: İşletmenizi geliştirmek amacıyla data bilgilerini kullanmanın yararları nedir?

  C: Data detayları, alan kişi deneyiminizi geliştirmenize, henüz âlâ kararlar vermenize ma kârınızı artırmanıza destek muhtemelen.

  S: Data bilgilerini kullanmanın zorlukları nedir?

  C: Data bilgilerini kullanmanın zorlukları data kalitesi, data erişilebilirliği ma data yorumlamasını ihtiva eder.