machine learning per dei migliori risultati

 

buongiorno cari lettori,  in questo articolo parleremo di come il macine learning potrà migliorare i risultati.

La mappatura dei dati è un processo in cui diversi bit di dati sono organizzati in un sistema gestibile e facile da comprendere. Discutiamo su cos'altro possono aiutarci questi strumenti.

L'obiettivo primario di ogni azienda è quello di lottare per ogni possibilità di catturare l'attenzione del proprio pubblico. Molto tempo fa, le aziende eseguivano regolari campagne di marketing per migliorare l'immagine e le prestazioni del loro marchio. Tuttavia, questi metodi sono diventati obsoleti e non sono più sufficienti.

Nell'attuale era di trasformazione digitale, battere la concorrenza non è facile. Le aziende hanno bisogno di commercializzare direttamente alla fonte, soprattutto se si rivolgono alla generazione dei millennial. 

Per raccogliere dati, le aziende devono imparare come indirizzare il loro pubblico. E per questo, devono decifrare vari aspetti del loro pubblico - a cosa sono interessati, di cosa hanno bisogno, e quando sono più propensi a rispondere alla vostra pubblicità. 

Anche se i dati non possono essere troppo dettagliati su un individuo, è utile conoscere un gruppo. Scoprire come il pubblico target delle organizzazioni non deve essere complesso. La mappatura dei dati ha un ruolo importante da svolgere qui. 

Cos'è la mappatura dei dati?

La mappatura dei dati è un processo in cui diversi bit di dati sono organizzati in un sistema gestibile e facile da comprendere. Gli strumenti di mappatura dei dati sono impiegati per abbinare i campi di dati con i campi di destinazione mentre sono in memoria.

La verità è che è impossibile affermare che tutti i dati seguano gli stessi standard organizzativi. Per esempio, un numero di telefono può risiedere in tanti modi diversi quanti se ne possano immaginare. Con l'aiuto di uno strumento di mappatura dei dati, gli utenti possono riconoscere i numeri di telefono nella realtà. Inoltre, può metterli tutti nello stesso campo piuttosto che averli alla deriva con altri nomi.

Incorporare questa tecnica può aiutare gli utenti aziendali a prendere dati organizzati e mettere insieme un quadro più grande. Questo li aiuta a conoscere meglio il loro pubblico di riferimento, a imparare quali tipi di cose hanno in comune e persino a scoprire alcune discrepanze che devono essere affrontate. 

Con l'aiuto di tutte queste informazioni, la vostra azienda può prendere decisioni più intelligenti e ridurre i costi generali, offrendo il massimo valore ai vostri clienti.

Incorporare l'apprendimento automatico nella mappatura dei dati per migliorare i risultati

Tuttavia, gli strumenti convenzionali per la mappatura dei dati non sono accurati e richiedono molto sforzo manuale. Di conseguenza, i risultati della mappatura vengono compromessi. L'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico possono essere di grande valore qui. 

 

Come può il machine learning migliorare la mappatura dei dati?

Nell'esempio precedente della valutazione dei numeri di telefono, sono stati discussi l'unificazione e la pulizia dei dati. Tali processi sono spesso alimentati da meccanismi di apprendimento automatico. 

Gli utenti possono sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per fare previsioni invece di eseguire un singolo compito, rendendo il compito molto più veloce e migliore. Per quanto riguarda l'esempio, gli strumenti di mappatura dei dati alimentati dall'apprendimento automatico possono essere utilizzati per identificare un numero di telefono e assegnarlo alla sua giusta categoria per scopi futuri.

L'apprendimento automatico permette agli utenti di andare oltre il compito di riconoscere semplicemente i numeri di telefono. Questa tecnologia può anche identificare errori complicati come valori mancanti o errori di battitura e raggruppare le informazioni dalla stessa fonte.

Questo è ciò che comprende l'unificazione e la pulizia dei dati - per pulire i dati senza intervento manuale e presentare i dati puliti nel modo più preciso. Non solo questo processo fa risparmiare molto tempo, ma rende anche il processo più efficace.

In definitiva, i dati possono essere esposti nel modo in cui un'organizzazione ha bisogno di vederli. Per esempio, i dati geospaziali sono un percorso che gli strumenti alimentati da ML possono prendere e creare senza alcun input. In realtà, i dati geospaziali sono dati che risultano dalla traduzione dei dati in una mappa e dal tracciare luoghi fisici e percorsi che i clienti usano ogni giorno. 

In poche parole, gli strumenti di mappatura dei dati basati sull'apprendimento automatico consentono agli utenti aziendali di creare mappature di dati intelligenti in pochi minuti. Senza questa tecnologia, i risultati della mappatura dei dati saranno soggetti a errori e lenti, poiché sarà necessario un grande sforzo manuale. 

Non importa se l'utente ha competenze tecniche o meno, può sfruttare questi strumenti per mappare i dati con velocità e precisione. I dati mappati possono essere ulteriormente integrati in un database unificato senza difficoltà. L'intero processo non ha bisogno del supporto dei team IT in quanto gli strumenti alimentati da ML sono piuttosto facili da usare. Questo libera l'IT, i team, per concentrarsi su compiti più strategicamente impegnativi, il che, a sua volta, aiuta le aziende a intraprendere un viaggio di innovazione e crescita. 

Essenzialmente, l'uso dei dati può essere ottimizzato se gli strumenti di intelligenza artificiale/machine learning vengono utilizzati per la mappatura e l'integrazione dei dati. 

spero che questo articolo ti sia piaciuto, e ci vedremo ad un prossimo.