Big Data -Profiling
DevPals erstellt eine Toolbox mit Geschäftsregeln und Analysealgorithmen, um große Dateninkonsistenzen zu erkennen, zu verstehen und aufzudecken. Dieses Wissen wird dann zur Verbesserung bestehender Datensätze und Systeme als wesentlicher Bestandteil des Überwachungsprozesses verwendet und kann kostspielige Fehler, die in Kundendatenbanken häufig vorkommen, beseitigen.
Wir nutzen Big Data-Analyse
basierend auf Daten von Erst- und Drittanbietern
Mehr als 40 000 Datenpunkte über Ihre Kunden, von kürzlich getätigten Käufen bis hin zu Krediten,
um wichtige Einblicke in Segmente zu gewinnen und Folgendes zu erreichen:
Gezielte Akquisition
Maßgeschneiderte Look-Alike-Modellierung für leistungsstarken Traffic
Bessere Konvertierung
Benutzerdefinierte Funnels basierend auf Profilerstellungen
Personalisierte Aufbewahrung
Kundenspezifisches Messaging und Produkterlebnis
Vertriebsautomatisierung
Messaging und Produkt, bei dem der Vertrieb keine Verbindung herstellen kann
DevPals arbeitet an der Datenschnittstelle und versteht es, Kundeninteraktionen und Geschäftsprozesse zu verbessern. Im Zeitalter der digitalen Transformation wissen wir, wie die Erstellung und Analyse von Big Data-Profilen zur Kontrolle der Datenqualität beiträgt. Wir vereinfachen die Prüfung und den Wiederaufbau komplexer Big-Data-Lakes und schaffen ein digital vernetztes Unternehmen.
Wie wählen wir eine Datenbank aus?
Wir betrachten sowohl Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) als auch NoSQL (nicht relational), um jedes Ökosystem aus der Vogelperspektive zu betrachten. Je nach Art, Datenspeicherung, Struktur und Verwendungszweck der Daten werden unterschiedliche Systeme eingesetzt, um den Anforderungen unserer Kunden besser gerecht zu werden. Darüber hinaus kann der Abfragemechanismus, bei dem Konsistenz oder Latenzbedingungen oder Transaktionsgeschwindigkeit, auch in Echtzeit, erforderlich sind, Auswirkungen auf die Entscheidung haben.
Praktiken zur Erstellung von Big Data-Profilen bei DevPals
Grundtechniken
01. Distinct Count und Prozentangaben
Identifiziert natürliche Schlüssel, unterschiedliche Werte in jeder Spalte, die bei der Verarbeitung von Einfügungen und Aktualisierungen helfen können.
02. Prozent der Null-/Leerwerte
Identifiziert fehlende oder unbekannte Daten. Hilft ETL-Architekten, geeignete Standardwerte einzurichten.
03. Mini/Maxi String-länge
Ermöglicht das Festlegen von Spaltenbreiten, die gerade breit genug für die Daten sind, um die Leistung zu verbessern.
Fortgeschrittene Techniken
01. Schlüsselintegrität
Stellt mithilfe der Null/Leer/Null-Analyse sicher, dass Schlüssel immer in den Daten vorhanden sind. Hilft bei der Identifizierung verwiesender Schlüssel, die für ETL und zukünftige Analysen problematisch sind.
02. Kardinalität
Überprüft Beziehungen wie Eins-zu-Eins, Eins-zu-Viele, Viele-zu-Viele zwischen verwandten Datensätzen. Hilft BI-Tools dabei, innere oder äußere Verknüpfungen korrekt auszuführen.
03. Verteilungen
Überprüfen, ob die Datenfelder korrekt formatiert sind. Bekannt für Datenfelder, die für die ausgehende Kommunikation verwendet werden, wie E-Mails und Telefonnummern.
Steigern Sie mit DevPals und fortschrittlichen digitalen Tools Ihren Wettbewerbsvorteil.
Setzen Sie auf uns und lassen Sie uns gemeinsam durchstarten.
Warten Sie nicht länger.
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