Schritte zur Datenverschmelzung für Predictive Analytics

In den letzten Jahren haben die Menge und Vielfalt der Daten erheblich zugenommen und damit auch die Erwartungen an die Analyse. Ein herkömmliches Dashboard, das die Ereignisse des letzten Monats darstellt, ist für Entscheidungsträger nicht mehr akzeptabel.

Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und den Gewinn ihres Unternehmens zu steigern, müssen Datenanalysten verstehen, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird, damit das Unternehmen besser auf die Umsetzung bedeutender Änderungen vorbereitet ist.

Durch die Untersuchung aktueller und historischer Daten ermöglicht Predictive Analytics Unternehmen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie die Möglichkeit zukünftiger Ereignisse besser verstehen und vorhersagen.

Die schwierigste Komponente der prädiktiven Analytik ist die Vorbereitung der geeigneten Daten für die Analyse. Hier kann eine Datenmischung hilfreich sein.

Was ist Datenmischung?

Was als Mittel zum Zweck für einen Datenanalysten begann, der mit einer einzigen Datenquelle arbeitete, hat sich zu der Notwendigkeit entwickelt, verschiedene Datenquellen zu kombinieren.

Im Zuge dieses Wachstums konnten Analysten in der Branche mithilfe der Datenzusammenführung auf Daten aus zahlreichen Quellen zugreifen und diese zusammenführen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und so bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Analysten nutzen die Datenverschmelzung, um einen analytischen Datensatz zu erstellen und damit eine bestimmte Geschäftsfrage zu beantworten oder eine Chance zu nutzen. So erhalten sie Einblicke in Verbraucherpräferenzen, Ergebnisse von Marketingkampagnen, Finanztransaktionen, Site- und Warenoptimierung und vieles mehr.

Was ist die Datenmischung bei Predictive Analytics?

Um prädiktive Analysen/Modelle/Ergebnisse zu verbessern, müssen Sie sicherstellen, dass Sie mit den richtigen Daten arbeiten. Sie müssen jedoch mehr Datenquellen und -formate als je zuvor einbeziehen, um fundierte Urteile zu treffen.

Durch die Datenzusammenführung für prädiktive Analysen können Analysten mehr Aufwand in die Entwicklung, Überprüfung und Bereitstellung von Modellen stecken und müssen weniger Zeit in die Datenaufbereitung investieren.

Analysten, die sich an prädiktiver Analytik versuchen, haben mit Folgendem zu kämpfen:

• Zugriff auf die entsprechenden Arten und Systeme von Daten;
• Aufbereiten und Bereinigen von Daten;
• Zusammenführen verschiedener Datensätze;
• Bereitstellung einer wiederholbaren Methode für zukünftige Analysen; und
• Sich darauf verlassen, dass andere den benötigten Datensatz bereitstellen.

Predictive Analytics von Alteryx ermöglicht Kostensenkungen im Marketing

Southern States Cooperative verlässt sich bei der Verbesserung seiner Marketingaktivitäten in hohem Maße auf die Predictive Analytics-Lösungen von Alteryx.

Tiefere Einblicke

Das Unternehmen konnte auf alle relevanten Marketing- und Verbraucherdaten aus zahlreichen Quellen zugreifen und diese kombinieren sowie prädiktive und räumliche Analysen durchführen, um potenzielle Kunden mit hohem Potenzial für gezielte Mailings zu identifizieren.

Stunden vs. Wochen

Durch die Verkürzung der Zeit bis zum Erkenntnisgewinn von Wochen auf nur Stunden und die Steigerung der Anzahl der gewonnenen Erkenntnisse konnte das Unternehmen die Kampagnen-Antwortraten im Durchschnitt um fast 200 Prozent steigern.

Müheloser Workflow

Im gesamten Unternehmen wurden Dutzende von Analyse-Apps eingesetzt, die allesamt ohne Codierung erstellt wurden und Funktionen wie Datenextraktion, -bereinigung, -erkundung und -modellierung in einem einheitlichen Prozess ausführen.

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