Big Data-profilering


DevPals skapar en verktygslåda med affärsregler och analytiska algoritmer för att upptäcka, förstå och potentiellt avslöja inkonsekvenser i din data. Denna kunskap används sedan för att förbättra befintliga datamängder och system som en väsentlig del av övervakningen och kan eliminera kostsama fel som är vanliga i kunddatabaser.

Vi använder Big Data-analys baserad på data från första och tredje part

Mer än 40 000 datapunkter, från nya köp till lån, till dina kunder, till att släppa in insikter om segment och för att uppnå:

Målinriktat förvärv

Skräddarsydda likadana profiler för bästa prestanda

Bättre konvertering

Anpassade kanaler baserade på profilering

Personlig lagring

Anpassade meddelanden och produktupplevelse

Försäljningsautomation

Meddelanden och produkt där försäljningen inte kan ansluta
Värdet på din data beror på hur väl du kapitaliserar den. Idag uppfyller ungefär 3% av uppgifterna kvalitetsriktlinjer. Det betyder att dåligt hanterande av data kostar organisationer miljontals dollar i outnyttjad potential och bortslösad tid.
DevPals är i intersektionen av data och förstår den organisatoriska önskan att förbättra affärsprocesser och kundinteraktion. Vi vet hur mycket dataprofilering och analys hjälper till för att få kontroll över datakvaliteten i en tid av digital transformation. Vi kan göra det enkelt att utforska och transformera stora komplexa datasjöar och hjälpa till att skapa en helt digitalt ansluten organisation.

Hur väljer vi en databas?


Vi tittar på både Relational Database Management Systems (RDBMS) och NoSQL (icke-relationella), för att få fram ett fågelperspektiv över varje ekosystem. Beroende på typ, datalager, struktur och avsett användningsfall för data, används olika system för att passa in bättre på våra kunders krav. Dessutom kan frågningsmekanismen med krav på konsistens- eller latensförhållanden eller transaktionshastighet (inklusive realtid), påverka beslutet.

DevPals Big Data-profilering

Grundläggande tekniker

01. Särskilt antal och procent

Identifierar naturliga nycklar, olika värden i varje kolumn som kan hjälpa till att bearbeta infogningar och uppdateringar.

02. Procent av noll/tomt värde

Identifierar saknad eller okänd data. Hjälper ETL-arkitekter att ställa in lämpliga standardvärden.
03. Mini/maxi-stränglängd
Gör det möjligt att ställa in kolumnbredder som är tillräckligt breda för data för att förbättra prestandan.

Avancerade tekniker

01. Nyckelintegritet

Se till att nycklar alltid finns i data med hjälp av noll/tomt/ogiltig-analys. Hjälper till att identifiera överblivna nycklar, som är problematiska för ETL och framtida analys.

02. Kardinalitet

Kontrollerar relationer som en-till-en, en-till-många, många-till-många, mellan relaterade datamängder. Hjälper BI-verktyg att utföra inre eller yttre förbindelser korrekt.
03. Distributioner
Kontrollera att datafälten är formaterade korrekt. Jättebra för datafält som används för utgående kommunikation, till exempel e-postmeddelanden och telefonnummer.

Låt DevPals förbättra ditt företags konkurrenskraft med avancerade digitala verktyg.

Vänta inte längre. Hör av dig till oss så ska vi göra det tillsammans.
 
DevPals AB Org.nr : 559236-2353 Jörgen Ankersgatan 11, Malmö 211 47 info@devpals.se | 040 6820504 Villkor | Integritetspolicy | Cookies