المشي أولاً ، ثم تشغيل: لماذا تعتبر أفضل ممارسات إدارة البيانات ضرورية للنمذجة المتقدمة

في عالم التسويق ، لن تكون حوكمة البيانات محور التركيز أبدًا من منظور تحليلات فاشلة. بصفتي مدير التحليل الرقمي في Wpromote ، أعرف مدى أهمية البيانات النظيفة والمتسقة للنماذج المتقدمة والتنبؤات التي يعشقها مديرو التسويق ، لكنني شاهدت أيضًا بشكل مباشر مقاومة إنفاق الوقت والجهد على البيانات الأساسية التي تجعل هذه النماذج تعمل.

من المفهوم أن يكون التنفيذيون أكثر حماسًا بشأن الأدوات الجديدة اللامعة وعائد الاستثمار المحتمل. ولكن إذا تجاوزت الخطوة التأسيسية المتمثلة في تصنيف بياناتك وإدارتها وتحديثها باستمرار ، فقد يضيع عملك مئات الساعات ويفقد ملايين الدولارات على نماذج لن تنجح أبدًا.

بجدية. ملايين.

قمامة في ، قم بإخراج القمامة: لماذا تترك الإدارة السيئة للبيانات نتائج نمذجة البيانات المتقدمة في حالة من الفوضى

لذلك دعنا نخرج الأخبار السيئة من الطريق: إذا كانت علامتك التجارية جديدة متألقة وجديدة خارج الصندوق ، فإن نموذج التسويق المتقدم مبني على بيانات سيئة ... إنه هراء.

إذا كنت محظوظًا ، فقد ينجح الأمر لبعض الوقت ، لكن لن تتمكن أبدًا من جعله يعمل على المدى الطويل. لأنه تم بناؤه وتدريبه على المدخلات السيئة. وغالبًا ما تكون الطريقة التي يحاول بها الأشخاص "إصلاح" نموذج معطل هي بناء شيء أكثر تعقيدًا. إذا لم تكن قد أصلحت العيوب الأولية في البيانات ، فلا تزال معطلة.

فكر في الأمر مثل ناطحة سحاب: الجزء الرائع من البرج الفاتن الذي يسعد الجميع به هو نموذجك المتقدم. ولكن إذا كان برجك مبنيًا على أساس سيء أو معيب ، فستواجه بعض المشكلات الرئيسية (فقط اسأل السكان في 432 Park Ave).

قد يؤدي بناء مجموعة من السقالات المعقدة لدعم برجك دون معالجة ما هو مكسور في الأساس إلى تحسين الأمور لبعض الوقت ، ولكنه لا يعالج المشكلة الأساسية. إذا كانت البيانات التي تم إنشاؤها بالكامل لا تزال سيئة ، فقد يسير نموذجك الجميل في نهاية المطاف في طريق جسر لندن.

سقوط الكل: مقايضة التحيز والتباين وحكايات أخرى عن إدارة البيانات السيئة

من الصعب تجاهل السحب المغناطيسي للنموذج المتمحور حول النموذج (على عكس نهج البيانات أولاً) لتحليل البيانات المتقدم. لكن الخبراء الرواد في هذا المجال مثل Andrew Ng يدفعون علماء البيانات لمقاومة جاذبية بناء نماذج فاخرة لتناسب البيانات الفوضوية. أحد الاعتبارات الرئيسية لأي محلل يستخدم النمذجة الإحصائية هو مفاضلة التحيز-التباين.

إذا كنت تعتمد على نمذجة البيانات المتقدمة ، فأنت بحاجة إلى توظيف أشخاص لديهم مجموعة نادرة من المواهب. ولكن مع اتباع نهج يركز على البيانات ، قد لا تحتاج في الواقع إلى توظيف وحيد القرن يجمع بين خبرة التسويق الرقمي والنمذجة الإحصائية ومهارات علوم الكمبيوتر.

يعني استخدام بيانات أفضل أن نماذج التعلم الآلي التقليدية الأقل تعقيدًا من المرجح أن تحل مشاكلك ، مما يعني أنك لا تحتاج بالضرورة إلى علماء بيانات ذوي خبرة للقيام بهذا العمل. بدلاً من ذلك ، يمكن لمحللي البيانات استخلاص رؤى قيمة من هذه النماذج الأبسط أثناء تعلم صواميل ومسامير علم البيانات في بيئة نظيفة (نسبيًا).

"عندما لا يعمل النظام بشكل جيد ، تحاول العديد من الفرق بشكل غريزي تحسين الكود. ولكن بالنسبة للعديد من التطبيقات العملية ، من الأكثر فعالية بدلاً من ذلك التركيز على تحسين البيانات ".

لكن هذا ليس الجزء الوحيد من استراتيجيتك التي يجب عليك إعادة النظر فيها. يجب على المنظمات التي تطرح نماذج متقدمة مثل الشبكات العصبية في مشاكل ذات تحيز كبير أن تتوقف وتقيّم نهجها. إنهم في خطر استخدام بعض أنواع الباندا باهظة الثمن على جرح لن يلتئم أبدًا دون العودة إلى البداية: البيانات.

وكل هذا يمكن منعه.

لهذا السبب يرتبط كل عميل يستخدم Growth Planner ، نموذجنا للوسائط المختلطة عالية السرعة في Polaris ، ارتباطًا وثيقًا بعرض حوكمة البيانات الخاص بنا. هذا ليس لأننا نعني ، بل لأننا نعلم أن Growth Planner (أو أي نموذج لهذا الأمر) لن يعمل إذا كان يعتمد على بيانات سيئة. إنها الطريقة التي نعرف بها أن الرؤى من Growth Planner دقيقة وقابلة للتنفيذ وتعزز القيمة الفعلية. نمارس ما نبشر به.

قيمة أكبر ، تكلفة أقل: تطبيق مبدأ 80/20 على تحليل البيانات

هناك حقيقة قديمة في عالم علم البيانات: يجب أن تنفق 80٪ من وقتك وجهدك في تنظيف البيانات و 20٪ على نمذجةها.

الشيء مع تلك الأقوال القديمة؟ غالبًا ما تكون صحيحة.

من خلال إنشاء أفضل ممارسات حوكمة البيانات الناضجة ، يمكن لعلماء البيانات لديك بناء نماذج متقدمة تعمل وتوفر رؤى قيمة تدفع نمو الأعمال.

يمكن للمؤسسات توفير ملايين الدولارات من خلال تخطي حساباتها وتنقيطها باستخدام حوكمة البيانات التي تضمن أن أساس تحليلك المتقدم سليم لأنه مبني على التصنيفات الصحيحة ، وهو نظيف ، وكامل.

لكن حوكمة البيانات لا تتعلق فقط بتوفير الأموال التي قد تتخلص منها بخلاف ذلك. يتعلق الأمر بالنمو المربح. قد لا يكون من الممتع التحدث عن التفاصيل الدقيقة لكيفية تعامل عملك مع تسميات الدولة (هل تستخدم اسم الحالة الكامل أو الاختصار؟) ، ولكنها الطريقة الوحيدة التي ستتمكن من بناء ونشر النماذج المتقدمة التي تمنحك الأعمال التجارية ميزة تنافسية من خلال التحليل الدقيق والرؤى والتنبؤات.

أفضل ممارسات إدارة البيانات: 4 طرق تفتح حوكمة البيانات الميزة التنافسية

عندما يتعلق الأمر بالمسارات النحاسية ، فإن حوكمة البيانات هي مجرد عمل جيد. الشركات التي تتبنى أفضل ممارسات حوكمة البيانات ستفوز في عصر الذكاء الاصطناعي القادم. الشركات التي تتجاهل إنشاء هذه العمليات سوف يتم المناورة بها.

فيما يلي 4 مزايا يمكنك فتحها باستخدام أساس بيانات قوي وموثوق:

1. تحسين وقتك: مع وجود حوكمة قوية للبيانات ، يمكن لمحللي البيانات قضاء المزيد من الوقت في بناء النماذج ووقت أقل في تنظيف ما لا يعمل بعد الحقيقة. كما أنه يهيئك لتجنب إضاعة الوقت في تشغيل نماذج متطورة فقط لتجد أن نتائجك لا قيمة لها.
2. أنفق أقل ، واحصل على قيمة أكبر: كلما كانت بياناتك أفضل ، كلما احتاجت الخوارزميات إلى أن تكون أقل تعقيدًا. من خلال القيام بالأعمال الأساسية لترتيب بيت البيانات الخاص بك قبل بناء النموذج الخاص بك ، ستتمكن من استخدام نماذج أبسط تتطلب استثمارات أقل ولكنها تنتج نتائج استثنائية.
3. إضفاء الطابع الديمقراطي على تحليل البيانات الخاصة بك: عندما تقوم بتشغيل عدد أقل من النماذج الباروكية ، فلن تضطر إلى توظيف فريق كامل من علماء البيانات المسلحين بأطباء الدكتوراه لفهم المخرجات. يمكنك السماح للمحللين الأقل خبرة بالتعامل مع الوظيفة وتقديم رؤى عالية الجودة بشكل موثوق.
4. اتخاذ قرارات تسويقية أفضل: عندما تقوم بتحسين وقتك ، وتقليل الإنفاق على التكنولوجيا ، وجعل تحليل البيانات الخاص بك أكثر سهولة ، فأنت بالفعل تتمتع بميزة تنافسية هائلة من منظور توفير التكاليف. ولكن لديك أيضًا فرصة لبناء نماذج أفضل ، ونماذج جميلة ، ونماذج تتنبأ وتتنبأ بدقة بما تحتاج إلى القيام به بعد ذلك أو المكان الذي تحتاج إلى إنفاقه ، أو القنوات التي ستشهد أفضل عائد على الاستثمار. النماذج التي تعمل.

وخذها من عالم بيانات: النماذج الأكثر جاذبية من النماذج المتقدمة هي النوع المبني على أرضية صلبة لأنها تستند إلى بيانات صلبة.

تعرف على المزيد حول نهج Wpromote لحوكمة البيانات وكيف يغير نموذج مخطط النمو لدينا اللعبة بأحدث ما توصلت إليه Polaris ، منصة التكنولوجيا الخاصة بنا.