Kazalo:
V svojem prispevku Hadoop Analytics: Ni tako enostavno iz več virov podatkov sem razpravljal o težavah, s katerimi se organizacije srečujejo pri poskusu uporabe Hadoopa za shranjevanje in analizo podatkov iz več notranjih virov. V tej objavi bom govoril o izzivih in prednostih dodajanja zunanjih podatkov v mešanico.
Dodajanje zunanjih podatkov izboljšuje napovedno analitiko
Organizacije vse bolj želijo analizirati podatke tretjih oseb, saj ti viri povečujejo njihovo prepoznavnost na širšem trgu, pomagajo jim napovedati prihodnja dejanja in ustvariti dodatne prodajne priložnosti. Samo analiza notranjih podatkov ponuja zgodovinsko perspektivo o kupcih in njihovih nakupih, kar je koristno za analizo trendov in vzorcev, vendar ima omejeno napovedno vrednost. Ti notranji viri zagotavljajo podatke, ki jih pogosto označujejo kot zaostale kazalnike, ker sledijo preteklim dogodkom. Čeprav lahko zaostajajoči kazalci potrdijo, da se vzorec pojavlja ali se bo kmalu pojavil, ne morejo enostavno predvideti, kaj se bo zgodilo, ali zaznati premike na trgu.
Organizacije želijo združiti vodilne tržne kazalnike iz zunanjih virov z notranjimi zgodovinskimi podatki in informacijami o prodajnih kanalih. Ta kombinacija jim omogoča boljši vpogled v vzorce in trende ter pomaga izboljšati njihovo zaupanje v napovedne modele, ki jih uporabljajo pri prodajnih in trženjskih programih, odkrivanje goljufij, analizo tveganja in drugo.
