可操作见解是基于原始数据分析的过程

根据PHP编程网_黄冈站长网  Www.0713Zz.Com报道
可操作见解是基于原始数据分析的流程。例如，业务领导者可以在平台上跟踪客户的行为，该行为可以表明他们对产品的看法。这些数据点被输入到分析平台，用户可以从中得出结论。

业务领导者可能会注意到，客户不太喜欢过去流行的产品功能，而是在寻求新功能或增强功能。社交媒体聆听策略还有助于收集原始数据，并将其转化为可操作见解。

每个行业都可以利用可操作见解。分析提供商Sisense的开发人员平台负责人Eitan Sofer表示：“通过分析和人工智能所产生的可操作见解不再是奢侈品，而是提高竞争力的必要条件。”

信息本身并不是可操作见解。如果企业收到的信息使利益相关者能够直接做出决策、修改当前流程或全面调整，那么这就是可操作见解。

现在，分析平台依靠AI和机器学习(ML)算法来获得可操作见解。例如，金融公司可以使用ML算法来快速评估贷款申请人的信誉，并向人工代理提供批准或拒绝贷款的建议。

尽管人员仍然可以自行决定流程，但该算法使他们的工作更轻松更高效。

准备数据用于分析：结构化和非结构化数据

虽然机器学习算法提供深刻的见解，但它们完全依赖于在学习和成熟阶段所接收的数据。

Sofer说：“分析人员必须处理结构化和非结构化数据，才能获得最佳结果。”

可操作见解的主要挑战之一是需要处理结构化和非结构化数据。

分析结构化数据非常简单。这些数据可以是客户生成的，也可以是用户生成的，并以预定义的模板显示。例如，客户信息表单是结构化数据的来源，因为它们具有预定义字段供客户输入信息。结构化数据存储在传统数据库中，因此高度依赖于架构。

非结构化数据更具挑战性。这些数据的示例包括原始文本、社交媒体评论、日志文件和通话记录。非结构化数据需要存储在NoSQL数据库或数据湖中，并且是自由格式且不遵循架构。

据估计，非结构化数据占所有可用数据的80%，并且使用功能强大的商业智能(BI)平台可以简化将这些数据转变为可操作见解的过程。连接到多个源的平台将使导入不同数据和创建高效工作流变得更加容易。

（编辑：唐山站长网）

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