Зміст:
У своєму дописі Hadoop Analytics: Не так просто через безліч джерел даних, я обговорював проблеми, з якими стикаються організації при спробі використання Hadoop для зберігання та аналізу даних із багатьох внутрішніх джерел. У цій публікації я розповім про проблеми та переваги додавання зовнішніх даних до суміші.
Додавання зовнішніх даних покращує прогнозовану аналітику
Організації все частіше хочуть аналізувати сторонні дані, оскільки ці джерела збільшують їхню видимість на широкому ринку, допомагають їм передбачати майбутні дії та генерувати додаткові переваги у продажу. Аналіз лише внутрішніх даних дає історичну точку зору щодо клієнтів та їхніх покупок, що корисно для аналізу тенденцій та моделей, але має обмежене прогнозне значення. Ці внутрішні джерела надають дані, які часто називають відстаючими показниками, оскільки вони слідкують за минулими подіями. Незважаючи на те, що відстаючі індикатори можуть підтвердити, що закономірність виникає чи скоро відбудеться, вони не можуть легко передбачити, що відбудеться, або виявити зрушення на ринку.
Організації хочуть поєднати провідні показники ринку із зовнішніх джерел із внутрішніми історичними даними та інформацією про канал продажів. Ця комбінація надає їм кращі уявлення про закономірності та тенденції, а також допомагає покращити їхню впевненість у прогностичних моделях, які вони використовують для продажів та маркетингових програм, виявлення шахрайства, аналіз ризиків тощо.
