Big Data-profilering
DevPals skapar en verktygslåda med affärsregler och analysalgoritmer för att upptäcka, förstå och potentiellt avslöja inkonsekvenser av stordata. Denna kunskap används sedan för att förbättra befintliga datamängder och system som en väsentlig del av övervakningsprocessen och kan eliminera kostsamma 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
Bättre konvertering
Personlig lagring
Försäljningsautomation
Skräddarsydda likadana profiler för bästa prestanda
Anpassade kanaler baserade på profilering
Anpassade meddelanden och produktupplevelse
Meddelanden och produkt där försäljningen inte kan ansluta
Fem data genombrott att förvänta sig - klicka här
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.
Hör av dig till oss så ska vi göra det tillsammans.
Vänta inte längre!
Org.nr : 559236-2353 | Jörgen Ankersgatan 11, Malmö 211 47 | info@devpals.se | 040 6820504 | Villkor | Integritetspolicy | Cookies | Anmärkning om kön