Talaan ng mga Nilalaman:
Sa aking post, ang Hadoop Analytics: Hindi Madali Sa Mabilis na Maramihang Mga Mapagkukunan ng Data, tinalakay ko ang mga isyu na kinakaharap ng mga organisasyon kapag sinusubukang gamitin ang Hadoop upang mag-imbak at mag-aralan ng data mula sa maraming mga panloob na mapagkukunan. Sa post na ito, tatalakayin ko ang tungkol sa mga hamon at benepisyo ng pagdaragdag ng panlabas na data sa halo.
Ang Pagdaragdag ng Panlabas na Data Nagpapabuti ng Predictive Analytics
Ang mga organisasyon ay lalong nais na pag-aralan ang data ng mga third-party dahil ang mga mapagkukunan na ito ay nagdaragdag ng kanilang kakayahang makita sa mas malawak na pamilihan, tulungan silang mahulaan ang mga pagkilos sa hinaharap at makabuo ng mga karagdagang lead lead. Ang pagsusuri sa panloob na data lamang ay nagbibigay ng pananaw sa kasaysayan tungkol sa mga customer at kanilang mga pagbili, na kung saan ay kapaki-pakinabang para sa trending at pattern ng pagsusuri, ngunit may limitadong mahuhulaan na halaga. Ang mga panloob na mapagkukunan na ito ay nagbibigay ng data na madalas na tinutukoy bilang mga natitirang mga tagapagpahiwatig dahil sinusunod nila ang mga nakaraang kaganapan. Kahit na ang mga nahuli na tagapagpahiwatig ay maaaring kumpirmahin ang isang pattern na nagaganap o malapit nang maganap, hindi nila madali mahulaan kung ano ang mangyayari o makita ang mga paglilipat sa merkado.
Nais ng mga samahan na pagsamahin ang nangungunang mga tagapagpahiwatig ng merkado mula sa mga panlabas na mapagkukunan na may panloob na makasaysayang data at impormasyon sa sales channel. Ang kumbinasyon na ito ay nagbibigay sa kanila ng mas mahusay na pananaw tungkol sa mga pattern at mga uso, at tumutulong upang mapagbuti ang kanilang tiwala sa mga mahuhulaan na modelo na sila ay gumagamit ng mga programa sa pagbebenta at pagmemerkado, pagtuklas ng pandaraya, pagsusuri sa peligro at marami pa.
