Datenanalyse - von der Analyse zur Vorhersage

Da wir immer mehr vernetzt sind und unser Leben von digitalen Erfahrungen geprägt ist, haben sich soziale Medien, mobile Plattformen, Cloud-Infrastrukturen und Datenanalysen zu den wichtigsten Störfaktoren entwickelt. In den letzten Jahren haben Big-Data-Analysetechnologien eine immer größere Rolle bei der Unterstützung von Geschäftsentscheidungen und Business Intelligence gespielt. Die nächsten Jahre sind spannend für Daten und hier sind einige Dinge, die Sie erwarten sollten!

Vernetzte Datenanwendungen

Moderne Anwendungen und Daten müssen über eine Plattform verbunden sein. Solche modernen Datenanwendungen sind portabel, modular und verbunden. Diese Anwendungen würden die traditionellen vertikal integrierten Anwendungen ersetzen.

Daten als Produkt

Obwohl dies bereits der Fall ist, haben Daten einen Wert, der monetarisiert werden kann und der wie bei jedem anderen Produkt steigt oder sinkt. Ein Großteil der neuen Unternehmen, vor allem der Start-ups, ist bestrebt, Daten als Vermögenswert zu monetarisieren. Darüber hinaus konzentrieren sich die Unternehmen auf die Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Analysemodellen, um das gleiche Maß an Flexibilität zu erreichen, das heute in der Softwareentwicklung zu beobachten ist.

Präventive Analytik

Heutzutage erfolgt die Analyse in erster Linie nach einem Ereignis und hilft bei der Änderung oder Optimierung ähnlicher zukünftiger Transaktionen. Wir beobachten jedoch eine Entwicklung hin zu Echtzeit- oder präventiven Analysen. Dies führt zu neuen Erfahrungen für den Benutzer und kann sogar dazu beitragen, neue Einnahmequellen zu identifizieren.

Maschinelles Lernen in Echtzeit

Die Geräte könnten in Echtzeit zusammenarbeiten und analysieren. Echtzeit-ML-Algorithmen im Kern moderner Datenanwendungen wären in der Lage, die Entscheidungsfindung und operative Transaktionen in Echtzeit voranzutreiben. Das maschinelle Lernen würde auch auf einen breiteren historischen Datenstrom angewandt werden, um den Kontext des neu eintreffenden Datenstroms besser zu verstehen.

Neuzeitliche digitale CRMs wie CRM4u nutzen die Fähigkeit von Webkomponenten, Datenströme zu erzeugen. Diese Datenströme helfen CRM4u bei der Erstellung von Berichten und können in Zukunft von fortschrittlichen Analysemaschinen analysiert werden, um noch bessere Einblicke zu erhalten.

• Geschrieben von Mansi Jain für RationalSelling