Back to Question Center
0

Semalt Compartilha Um Segredo Sobre Como Thêm bài này vào danh sách Video của bạn Download bài này Como Se Tornar Bem Sucedido No Mundo Dos Dados De Lances

1 answers:

Trong thế giới kinh doanh, phân tích kinh doanh thường được coi làlĩnh vực của các nhà phân tích não trái, trong khi các công việc định tính, chẳng hạn như quảng cáo và tiếp thị, các lĩnh vực của các loại sáng tạo não phải. Hai hoạt động này, mặc dù đều cần thiết cho sự thành công của doanh nghiệp, nhưng hầu như không nói được cùng một ngôn ngữ.(số 8)

Igor Gamanenko, Giám đốc Thành công Khách hàng của Semalt Dịch vụ kỹ thuật số, tuyên bố rằng các thủy triều của dữ liệu lớn đã thay đổi nguyên trạng. Người tạo ra dữ liệu lớn này là bởi tất cả các định nghĩa lênvà thế hệ tiếp theo. Họ sống cuộc sống của họ trên các phương tiện truyền thông xã hội, có thực tế tất cả các hoạt động hàng ngày của họ được ghi lại trong tin nhắn văn bản,hình ảnh kỹ thuật số và danh sách phát của họ cũng như các sở thích của họ bị bắt bởi các cookie trên internet - best teleprompter app for ipad. (số 8)

Họ nói chuyện bằng chữ, emoji và memes, tất cả đều truyền qua kỹ thuật số và chuyển đổi sang dữ liệu, về cơ bản được mã hoá bằng bit và byte. Đây là hình thức dữ liệu tiếp thị kỹ thuật số, được sinh ra bởi phương tiện truyền thông kỹ thuật số và xã hội đã mang hai hoạt động này lại với nhau. Do đó, để thành công, các nhà quản lý kinh doanh ở thời đại này cũng phải học cách nói chuyện bằng geeknhư chiến lược và cú pháp của cả hai phong cách là dữ liệu.(số 8)

Nếu bạn không muốn doanh nghiệp của bạn bị bỏ lại, bạn cần nắm lấy dữ liệu dân chủ. Dữ liệu lớn đã trở thành mạch máu của hoạt động kinh doanh, do đó tạo ra một nền dân chủ mới của dữ liệu..Nó được mở nguồn vàđóng góp cộng đồng. Ngoài ra, khối lượng và chủng loại của nó là rất lớn, làm cho nó khó khăn để duy trì các quy trình báo cáo truyền thống về cơ bảncung cấp dữ liệu trong một quá trình được xác định rõ ràng.(số 8)

Thay vào đó, các nhà phân tích nghiệp vụ cần triển khai phân tích tự phục vụ để đảm bảocác nhà quản lý tuyến đầu nhận được dữ liệu họ yêu cầu để đưa ra các quyết định và hành động hợp lệ. Với lượng dữ liệu lớn hơn có sẵn trong một biểu mẫu ít được xử lý, doanh nghiệp có thể thực hiện quản trị dữ liệu, phân tích, bảo mật và báo cáo như là đường ray bảo vệ để đảm bảo thông tingiữ dòng chảy an toàn và chính xác.(số 8)

Các nhà tiếp thị đã phải học cú pháp mới của dữ liệu và phân tích. Không còn nữađủ để nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên nhân khẩu học tĩnh. Bây giờ, họ cần học cách xác định và phản ứng với các mẫu hành vi đang nổi lênvà sở thích mà họ lượm lặt từ các dấu vết kỹ thuật số của khách hàng.(số 8)

Tương tự như vậy, các nhà phân tích đang học ngôn ngữ tiếp thị và làm thế nào để có thểchuyển thành hành vi và sở thích của khách hàng có thể được đo và phân tích. Bằng cách này, cả nhà tiếp thị và nhà phân tích đều có thể cùng nhauphát triển các mô hình báo cáo và phân tích dữ liệu phù hợp với yêu cầu cho cả dữ liệu kết thúc và báo cáo kết thúc.cho nó.(số 8)

Hầu hết các khách hàng mục tiêu là rất lỏng, và do đó không thể bị bắt trong một cố định thiết lập các chi tiết kỹ thuật. Chúng là những vật thể không thường xuyên xuất hiện và đi, giống như sóng biển, và trong hầu hết các trường hợp, sóng đã biến mất từ ​​lâu một báo cáo được tạo ra và phân phối.(số 8)

Vì vậy, nếu bạn muốn thành công trong thế giới đương đại của dữ liệu lớn, bạn cần phải học cách tích hợp các quy trình định lượng như phân tích kinh doanh và khoa học dữ liệu với quy trình định tính, ví dụ, chiến lược tiếp thị và phân tích quyết định. Bằng cách này, bạn sẽ đặt mình vào thành công trong phong cảnh kỹ thuật số mới.(số 8)

November 28, 2017