Étapes de la fusion des données pour l'analyse prédictive

Ces dernières années, la quantité et la diversité des données ont considérablement augmenté, tout comme les attentes en matière d'analyse. Un tableau de bord classique représentant les événements du mois précédent n'est plus acceptable pour les décideurs.

Afin de garder une longueur d'avance sur la concurrence et d'améliorer les résultats de leur entreprise, les analystes de données doivent comprendre ce qui est susceptible de se produire à l'avenir afin que l'entreprise soit mieux préparée à mettre en œuvre des changements importants.

En examinant les données actuelles et historiques, l’analyse prédictive permet aux entreprises d’obtenir un avantage concurrentiel en comprenant et en prédisant mieux la possibilité d’événements futurs.

L'étape la plus difficile de l'analyse prédictive est la préparation des données appropriées à l'analyse. Dans ce cas, le mélange des données peut s'avérer utile.

Qu'est-ce que le Data Blending ?

Ce qui a commencé comme un moyen pour un analyste de données qui travaillait avec une seule source de données a évolué vers la nécessité de combiner différentes sources de données.

Tout au long de cette croissance, le mélange de données a permis aux analystes du secteur d’activité d’accéder et de combiner des données provenant de nombreuses sources pour offrir des connaissances plus approfondies qui permettent de prendre de meilleures décisions commerciales.

Les analystes utilisent la fusion de données pour créer un ensemble de données analytiques afin de répondre à un problème commercial particulier ou de capitaliser sur une opportunité, en obtenant un aperçu des préférences des consommateurs, des résultats des campagnes marketing, des opérations financières, de l'optimisation des sites et des marchandises, et bien plus encore.

Qu'est-ce que le mélange de données de Predictive Analytics ?

Pour obtenir de meilleurs résultats/analyses prédictives, vous devez vous assurer que vous traitez les données appropriées. Cependant, vous devez inclure plus de sources et de formats de données que jamais auparavant pour pouvoir prendre les décisions les plus éclairées.

La fusion de données pour l’analyse prédictive permet aux analystes de consacrer plus d’efforts au développement, à la révision et au déploiement du modèle, et moins de temps à la préparation des données.

Les analystes qui tentent de réaliser des analyses prédictives sont confrontés à :

• Accéder aux types et systèmes de données appropriés ;
• Préparation et nettoyage des données ;
• Joindre différents ensembles de données ;
• Fournir une méthode reproductible pour les analyses futures ; et
• Compter sur d’autres pour fournir l’ensemble de données dont ils ont besoin.

L'analyse prédictive d'Alteryx permet de réduire les coûts du marketing

Southern States Cooperative s'appuie fortement sur les solutions d'analyse prédictive d'Alteryx pour améliorer ses opérations marketing.

Des informations plus approfondies

L'organisation a pu accéder et combiner toutes les données marketing et consommateurs pertinentes provenant de nombreuses sources et effectuer des analyses prédictives et spatiales pour identifier les prospects à fort potentiel pour les mailings ciblés.

Heures vs. Semaines

En réduisant le temps d’obtention d’informations de plusieurs semaines à quelques heures seulement et en augmentant le nombre d’informations obtenues, l’entreprise a pu augmenter les taux de réponse aux campagnes de près de 200 % en moyenne.

Flux de travail sans effort

Dans l’ensemble de l’organisation, des dizaines d’applications analytiques ont été déployées, toutes créées sans codage et exécutant des fonctions telles que l’extraction, la purification, l’exploration et la modélisation des données dans un processus unifié.

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