Como extrair o significado de grandes dados de inteligência competitiva ?? ?? Por meio de análise externos

No contexto dos negócios, inteligência especificamente competitiva, análise é o processo de obtenção de dados grandes e transformando-o em inteligência acionável que leva a uma mudança positiva. É caracterizada pelo seguinte:

• Big data: Analytics faz inferências a partir de big data, uma coleção de dados que é demasiado grande para meros mortais de gerir.

• Significado baseada em computação: Analytics utiliza tecnologia de computador para desenhar o que significa que a partir de dados. Se você quiser saber como os consumidores se sentem sobre seus produtos ou sua organização, por exemplo, você pode aplicar análise a-atendimento ao cliente e-mails e redes sociais.

• dashboards: software Analytics normalmente exibe um ou mais painéis que apresentam dados em formatos mais significativas: gráficos. Um único painel pode exibir o número diário de visitantes ao seu site, o número de novos e antigos visitantes, onde os visitantes chegaram de, e a taxa de rejeição (a porcentagem de visitantes que chegam ao local e deixam sem fazer nada).

• Eficiente e em tempo real insight: Analytics realiza o trabalho de centenas de pessoas para apresentar idéias imediatamente como se tornam disponíveis dados.

análise de negócios, na verdade, tem duas aplicações:

• resumos de dados: Analytics pode incluir um resumo simples dos dados organizados em torno de uma área específica, como o número de visitantes de um site e click-through taxas (que medem o sucesso das campanhas de publicidade on-line).

• análise de texto: Às vezes referido como meaning-computação baseada ou aprendizagem estatística-teste padrão, análise de texto é muito mais profundo em um corpo de dados estruturados ou não estruturados e pode pegar em sentimento, significado ou outros aspectos importantes dos dados. Geralmente, quando as pessoas usam a analítica prazo hoje, eles estão falando sobre análise de texto.

Para embrulhar seu cérebro em torno dos conceitos de grandes análises de dados e texto, veja a nuvem de palavras criado pelo Tagxedo de “inteligência competitiva.” Você pode dizer com um rápido olhar para esta palavra nuvem que as palavras são mais comumente associado com a frase “inteligência competitiva” na web. Analytics é uma maneira de Minas e esmagou-se o significado de idéias-chave em um grande corpo de informações.

Os investidores têm utilizado analytics para analisar tweets sobre o mercado de ações e, posteriormente prever onde ele estava indo. Google usa análise para determinar o ranking de resultados de motores de busca e quais anúncios para mostrar.

Video: Banco de Dados em Video - O que é DML | DDL | DCL | DQL

Aqui estão algumas das maneiras que as organizações estão usando grandes dados e análises externas para melhorar as operações:

• Analisando milhões de mensagens de mídia social para avaliar o sentimento do cliente sobre um produto, a fim de desenvolver melhorias futuras

• Monitoramento milhões de transações de cartão de crédito para reconhecer padrões que podem indicar o uso fraudulento do cartão de crédito

• Estreitando segmentação de clientes para mais precisamente alfaiate produtos e serviços aos clientes

• Combinando análises com as nuvens de palavras para proporcionar aos executivos e analistas com uma compreensão imediata de grandes temas (tais como problemas de produtos ou reclamações) para que ações imediatas podem ser tomadas

• Monitoramento call centers de atendimento ao cliente para entender a verdadeira natureza das conversas e melhorar a satisfação do cliente

Como encontrar uma solução de análise de inteligência competitiva

Analytics tem uma ampla gama de aplicações que podem beneficiar a maioria das áreas em uma organização. Para descobrir quais áreas são susceptíveis de beneficiar a maioria e encontrar provedores de soluções que podem atender às suas necessidades e orçamento, siga os seguintes passos:

Video: What's new in Android development tools - Google I/O 2016

1. Eduque-se por visitar sites de vários dos jogadores-chave na tecnologia de análise, incluindo o seguinte:

2. Oráculo

3. IBM

4. HP Labs

5. 
   
   
   

   SAS

Visita KD Nuggets para uma longa lista de provedores de análise.

6. Pergunte representantes de vendas de diferentes empresas de análise para ajudar você a entender como a análise pode beneficiar sua organização especificamente.

7. Pergunte gestores em sua organização, se eles já estão usando análise eo que eles estão usando para isso.

   Sua organização já pode estar usando analytics para acompanhar as tendências de produtos, eficiência website, ou uma série de outras questões relacionadas com o marketing. Se a sua organização já está usando analytics, providenciar para que o acesso à informação que já existe.

8. Consulte gerentes e outros tomadores de decisão para identificar áreas onde analytics externos podem ser benéficas.

   Considere gestores perguntando e outros tomadores de decisão as seguintes perguntas:

9. Que os concorrentes que você precisar de mais informações sobre?

10. Quais as tecnologias que precisamos para seguir?

11. Que futuro questões que a empresa deverá enfrentar são os maiores incógnitas?

12. O que te mantém acordado à noite?

13. Existem quaisquer áreas externas onde atualmente não têm inteligência suficiente para nos ajudar a tomar boas decisões?

14. Desenvolver uma lista abrangente de análise de necessidades para todos que é susceptível de pôr analytics para uma boa utilização.

    Você precisa esta lista quando você começar a fazer compras para uma solução. Você quer uma solução que atenda às necessidades de todos para que todas as informações podem ser armazenados, acessados, e gerenciado centralmente.

15. Comece comprar soluções de análise que atendam às suas necessidades e orçamento.

    Muitos dos jogadores-chave mencionadas na Etapa 1 são também os maiores provedores de soluções.

A melhor solução não é necessariamente aquele que tem o maior número de sinos e assobios ou a maioria das marcas de verificação em sua lista de funcionalidades. A solução ideal deve atender aos seguintes critérios:

• Rápido para implantar: Algumas soluções podem levar de seis meses a um ano para desenvolver e implantar. Olhar para um fornecedor que tem um historial de implantar sua solução, ou pelo menos os módulos mais críticos, em 30 a 60 dias.

• Acessível: Você não quer o produto mais barato, mas você precisa ter certeza de que o produto que você escolher atenda às suas necessidades de orçamento.

• Fácil de usar: Facilidade de uso é fundamental para realmente levar as pessoas a usar o sistema e obter buy-in de executivos e gerentes. Saiba quanto tempo leva para o usuário médio para chegar até a velocidade sobre o software.

• Flexível: Procurar uma solução que atenda às suas necessidades de análise atuais, mas é suficientemente flexível para acomodar mudanças no caminho. Saiba quanto tempo leva para adicionar uma nova fonte de dados e novas ferramentas de análise para um pacote existente.