Как PromptCloud помогает улучшить показатель TTI (Time to Insight) — PromptCloud

Если вы являетесь компанией, основанной на данных или технологиях, или у вас есть бизнес, который пытается использовать данные для роста, есть вероятность, что вам нужна масса данных для аналитики и выявления тенденций. Итак, вы можете подумать об извлечении данных из Интернета, чтобы создать лучшие модели или получить более полное представление.

Как все это произошло

Интеллектуальный анализ данных не нов. Делается это уже давно, начиная с ресурсов от газет и заканчивая веб-страницами. Однако большая часть работы выполнялась вручную, и в каждом офисе было назначено несколько человек для этой работы. Работа была громоздкой и сейчас устарела. Более того, большинство веб-сайтов сегодня имеют тысячи веб-страниц, и их невозможно очистить вручную. Самая большая опасность ручного извлечения заключается в высокой вероятности человеческой ошибки, а мы все знаем, насколько опасны грязные данные.

С другой стороны, с помощью автоматического парсинга веб-страниц экономится много времени и энергии. Кроме того, повышается точность, что, в свою очередь, делает данные более надежными и обеспечивает лучшие результаты анализа данных. Используя современные методы извлечения данных, сотни веб-страниц могут быть извлечены с почти 99-процентной точностью за считанные минуты.

Почему данные так важны?

Ценовые войны — еще одна причина, по которой компаниям, продающим какой-либо продукт в Интернете, необходим парсинг данных, чтобы сохранить своих клиентов. В наши дни даже небольшая разница в ценах может привести к изменению лояльности клиентов.

Выявление тенденций на рынке раньше всех и использование их для управления потоком может привести к тому, что вы станете лидером рынка в своем сегменте в мгновение ока за один сезон. Многие компании сегодня используют аналогичные стратегии для применения науки о данных в сегментах, которые раньше и представить себе не могли — от продвижения быстрой моды до поиска лекарства от рака.

Решение

Но, в конце концов, ключ ко всем замкам оказывается чистыми, надежными данными — то, что PromptCloud помогает вам легко получить. Веб-скрейпинг — это целая вселенная, и если вы пытаетесь интегрировать новую команду для своих нужд в веб-скрейпинге, в свою экосистему, позвольте мне сказать вам, что это утомительный и длительный процесс, который в начало проходит через множество проб и ошибок, что приводит к потере времени, крайне важного для бизнеса. Проблемы начинаются с первого шага. Для отдела вам в основном понадобятся разработчики R и Python, которые трудно найти и определенно недешевы.

Затем вам нужно убедиться, что команда парсинга знает о ваших бизнес-требованиях.

• Какой тип данных вам нужен?
• В какой структуре вам нужны данные.
• Кто ваши конкуренты и у скольких из них есть данные, которые можно извлечь?
• Какой тип тенденций вы пытаетесь найти.
• Какие точки вы на самом деле пытаетесь соединить с помощью данных, чтобы повысить ценность вашего бизнеса.

Затем начнутся итерации проб и ошибок, пока данные, извлеченные вновь сформированной командой, не будут приняты группой по управлению бизнесом, которая фактически извлечет из данных понимание.

Почему PromptCloud?

PromptCloud хочет навсегда избавиться от этих сложных процедур и головной боли, связанной с дополнительным отделом, которым нужно управлять и обрабатывать, сократив весь конвейер до двух действий:

• Вы предъявляете требования.
• Даем данные.

Не нужно больше беспокоиться о-

• Серверы.
• Стоимость контроля качества данных
• Прокси-сервисы
• Дорогие программные инструменты
• Инфраструктура, техническое обслуживание и ремонт
• Расходы на мониторинг
• Инженеры

Вместо этого вы можете потратить время на сложные алгоритмы моделирования данных и проблемы машинного обучения и обсудить, как вы хотите использовать недавно полученные суперданные из PromptCloud.

Актуальность чистых и готовых к использованию данных

PromtCloud понимает важность данных и даже может помочь вам понять, какой тип данных вам действительно нужен для вашего бизнеса. Если вы интернет-продавец, вам понадобятся данные о ценах, а также данные о различных кампаниях и предложениях, которые ваши конкуренты используют для привлечения клиентов.

В случае технологических компаний вам потребуются данные с веб-сайтов, блогов и страниц сообщества, которые связаны с вашей сферой деятельности, чтобы вы могли установить, о чем люди на самом деле говорят, чего они хотят, в продукта или услуги, почему текущий рыночный сценарий делает их недовольными и что вы можете сделать, чтобы привлечь их как постоянных клиентов.

Блог-сайты могут помочь собрать, какие темы и ключевые слова популярны в Интернете, и, таким образом, решить, на какие темы публиковать статьи в ближайшие дни, чтобы получить больше просмотров и, в свою очередь, увеличить доход.

Кроме того, некоторые компании начали интегрировать различные источники данных для подкрепления одного результата другим, чтобы принимать важные бизнес-решения. Поскольку у нас есть опыт работы с несколькими транснациональными компаниями, у нас уже есть представление о бизнес-проблемах и о том, как их решать с помощью данных. Мы верим в чистоту данных и ставим ее превыше всего и с нашими услугами; вы получаете гарантированную достоверность данных.

Будущее парсинга данных

Что касается будущего очистки данных, следует помнить о двух конкретных моментах:

Веб-сайты меняются, как и фреймворки и протоколы. Нет никакой гарантии, что то, что работает для очистки сегодня, будет работать и завтра, поскольку все больше и больше веб-сайтов пытаются помешать конкурентам очистить свои данные. Однако с..

PromptCloud, вам не нужно об этом беспокоиться, поскольку у нас есть опыт работы с тысячами веб-сайтов, и мы можем обеспечить бесперебойную работу вашего бизнеса, основанного на данных.

Другим аспектом является рост машинного обучения и искусственного интеллекта, который меняет ситуацию с появлением интеллектуального интеллектуального анализа данных. PromptCloud предоставляет такие интеллектуальные сервисы, как JobsPikr, которые помогут вам решить проблемы, для которых на самом деле не было решений еще год или два назад.