lunedì, Ottobre 25, 2021
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Trasformare la mappatura dei dati con l'intelligenza artificiale

Ogni organizzazione si impegna per la crescita. Fanno sforzi e combattono per ogni possibilità di attirare nuovi clienti e affari. La strategia che usano per farlo può essere diversa, tuttavia.

Non molto tempo fa, le aziende effettuavano regolari campagne di marketing per creare un'immagine forte e aumentare le prestazioni. Sebbene i metodi utilizzati da loro abbiano contribuito a far progredire l'attività, ci sono alcune insidie ​​che non possono essere ignorate. Ritardi, imprecisioni, costi più elevati sono alcuni di questi. È giusto dire che questi metodi sono diventati obsoleti e semplicemente non li tagliano più.

Nell'attuale mondo della trasformazione digitale, battere la concorrenza non è facile. Gli utenti aziendali devono commercializzare direttamente alla fonte, soprattutto se si rivolgono alla generazione millenaria digitale.

Per sfruttare i dati per prendere decisioni, le aziende devono imparare a rivolgersi al proprio pubblico. In tal modo, devono avere accesso ai diversi aspetti del loro pubblico: a cosa sono interessati, di cosa hanno bisogno e quando è più probabile che si impegnino e rispondano. I dati non possono essere eccessivamente dettagliati su un individuo, è comunque utile identificare un gruppo.

Per le organizzazioni, in generale, scoprire come possono raggiungere un pubblico non deve essere difficile. Con una solida tecnologia di mappatura dei dati in atto, anche questo può essere più semplice e veloce. In questo post del blog imparerai a conoscere la mappatura dei dati e il suo impatto sulla tua attività.

Perché La mappatura dei dati è importante per il business

La mappatura dei dati implica un processo in cui una miriade di flussi di dati sono organizzati in un sistema gestibile e di facile comprensione. In sostanza, gli strumenti di mappatura dei dati aiutano le aziende ad abbinare i campi di dati a quelli di destinazione durante l'archiviazione.

Per la maggior parte delle organizzazioni, i dati non seguono gli stessi standard. Ad esempio, un numero di telefono può essere presente in più forme o formati. Con un potente meccanismo di mappatura dei dati in atto, le aziende possono identificare i numeri senza difficoltà.

Consente loro di mettere tutti questi numeri di telefono nello stesso campo piuttosto che farli vagare con altri nomi. Possono prendere dati organizzati per approfondimenti e prendere decisioni. Di conseguenza, possono portare avanti la loro attività.

Le aziende che si affidano ancora a strumenti legacy impiegano molto tempo e risorse per mappare i dati. Impiegano una complessa mappatura EDI che a volte richiede settimane per il completamento. Tuttavia, rinnovare il meccanismo esistente con l'intelligenza artificiale/l'apprendimento automatico può trasformare i risultati.

Avvia la trasformazione attraverso l'intelligenza artificiale

Nell'esempio citato in precedenza, sono stati discussi il consolidamento e la pulizia dei dati. Tali processi possono essere semplificati e accelerati da strumenti di mappatura dei dati basati sull'intelligenza artificiale.

Le aziende possono sfruttare questi strumenti per imparare dalle mappe di dati esistenti per prevedere e suggerire regole di mappatura dei dati alla velocità del business. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per fare previsioni che possono aiutare gli utenti ad accelerare i processi di mappatura dei dati.

Creando mappature dei dati da informazioni raccolte in precedenza, le aziende riducono al minimo la possibilità di errori, tra cui duplicazioni, valori mancanti, ecc. Dopo la mappatura dei dati, le organizzazioni possono integrare rapidamente i dati mappati in un database unificato, in cui le informazioni vengono utilizzate per prendere decisioni che hanno un impatto l'attività.

Per quanto riguarda l'esempio di cui sopra, gli strumenti di mappatura dei dati basati su ML consentono agli utenti di andare oltre il compito di riconoscere solo i numeri di telefono. Possono aiutare gli utenti a trovare errori complessi come valori mancanti o errori di battitura dalla stessa fonte.

Non solo questo processo consente di risparmiare molto tempo, ma rende anche il processo più efficace. Basti dire che le soluzioni di mappatura dei dati AI mappano con precisione diverse fonti di dati sui campi di destinazione, ma mantengono anche l'integrità dei dati per semplificare il processo decisionale e cambiare completamente il modo in cui le organizzazioni fanno affari.

La mappatura dei dati basata sull'apprendimento automatico o sull'intelligenza artificiale consente agli utenti di creare mappature di dati intelligenti in pochi minuti. La necessità per i team IT di essere coinvolti in complesse routine di mappatura EDI viene eliminata. Questo li libera di concentrarsi su attività di maggior valore, guidando l'innovazione e la crescita.

Se la tua organizzazione si astiene dall'approfondire questi strumenti di trasformazione, aumenteranno le possibilità di ritardi, imprecisioni e inefficienze. E prima lo fai, migliori saranno i risultati.

Gli strumenti di mappatura dei dati basati sull'intelligenza artificiale possono consentire agli utenti aziendali di gestire le attività di mappatura senza troppi sforzi o risorse. E quando i dati vengono mappati rapidamente, possono essere integrati e utilizzati anche più velocemente. In tal modo, accelerare il processo decisionale e aumentare la generazione di valore.

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