Mapeo de datos usando Machine Learning

Mapeo de datos usando Machine Learning

Desde pequeñas a grandes empresas, casi todas las compañías están luchando por la oportunidad de llamar la atención de su audiencia. Las campañas de marketing regulares realizadas hace 20 años simplemente ya no son suficientes. Para adelantarse a la curva y vencer a sus competidores, a menudo tiene que comercializar directamente a la fuente, especialmente si atiende a la generación milenaria.

La recopilación de datos es una forma en que muchas empresas aprenden a apuntar a su audiencia. Para comercializar directamente a su comprador potencial, necesita saber en qué están interesados, qué necesitan, dónde están y dónde es más probable que respondan a sus anuncios.

Si bien los datos no pueden ser demasiado detallados sobre un individuo, es realmente bueno conocer a un grupo. Averiguar cómo actúa su público objetivo no tiene que ser difícil si puede utilizar los datos de manera efectiva. Una forma de hacerlo es mediante el mapeo de datos.

¿Qué es el mapeo de datos?

El mapeo de datos es una forma de organizar varios bits de datos en un sistema manejable y fácil de entender. Este sistema hace coincidir los campos de datos con los campos de destino durante el almacenamiento.

En pocas palabras, no todos los datos siguen los mismos estándares organizacionales. Pueden referirse a un número de teléfono de tantas maneras diferentes como se le ocurra. El mapeo de datos reconoce los números de teléfono por lo que son y los pone a todos en el mismo campo en lugar de hacerlos derivar con otros nombres.

Con esta técnica, podemos tomar los datos organizados y armar una imagen más grande. Puede averiguar dónde vive la mayoría de su público objetivo, aprender qué tipo de cosas tienen en común e incluso resolver algunas controversias que no debe tocar.

Armado con esta información, su empresa puede tomar decisiones más inteligentes y gasta menos dinero mientras distribuyes tus productos y servicios a tu audiencia.

Mapeo de datos y aprendizaje automático

El ejemplo anterior de reconocimiento de números de teléfono tiene mucho que ver con algo llamado unificación y limpieza de datos . Estos procesos a menudo están impulsados ​​por el aprendizaje automático, que no debe confundirse con la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático utiliza patrones e inferencia para ofrecer predicciones en lugar de realizar una sola tarea, que es más un subconjunto de la tecnología de inteligencia artificial que cualquier otra cosa. En el ejemplo anterior, el aprendizaje automático se utiliza para reconocer un número de teléfono y asignarlo a su categoría adecuada para fines organizativos.

Sin embargo, el aprendizaje automático va un paso más allá del simple reconocimiento de números de teléfono. La tecnología puede reconocer errores como valores faltantes o errores tipográficos y agrupar información de la misma fuente.

Eso es lo que realmente significa la limpieza y la unificación de datos: limpiar todos los datos sin intervención humana y presentar la información en su forma más perfecta y precisa. Este proceso ahorra tiempo y también es más efectivo con respecto a cuán correcta será la información.

Los datos se pueden mostrar de casi cualquier manera que una persona o empresa necesite verlos. Por ejemplo, los datos geoespaciales son una ruta que el aprendizaje automático puede tomar y crear automáticamente sin entrada. Los datos geoespaciales son básicamente traduciendo datos en un mapa y trazando ubicaciones físicas y rutas que su público objetivo toma todos los días. Esta técnica puede proporcionar una ayuda única para su próxima campaña publicitaria.

Por qué el aprendizaje automático es importante para el mapeo de datos

El aprendizaje automático permite que el mapeo de datos sea más preciso. Sin esa tecnología, el mapeo de datos sería muy rudimentario o tendría que hacerse de forma completamente manual.

Suponiendo que sigamos la ruta rudimentaria, una simple hoja de cálculo podría tomar información y conectarla a su mejor conjetura de una categoría adecuada. Los errores tipográficos no se corregirían, los valores faltantes seguirían faltando y parte de la información se dispersaría en lugares aleatorios.

Intentar completar el mapeo de datos manualmente sería peor. Por un lado, una persona nunca podría mantenerse al día con el flujo de información, sin mencionar la acumulación de información que ya está oculta y que necesita clasificar en Internet de las Cosas. Suponiendo que alguien pueda mantenerse al día con el flujo, todavía habrá errores, ya que la gran cantidad de datos llevará al ser humano a no ser capaz de notar conexiones como una máquina.

Por qué la asignación de datos es importante para usted

El uso de datos es una parte extremadamente importante del marketing moderno. Conocer el mejor lugar y tiempo posibles para llegar a los clientes le permitirá dirigirse a su audiencia de manera más eficiente.

Incluso las grandes industrias que pueden darse el lujo de exponer sus nombres en todos los medios de comunicación posibles utilizan el mapeo de datos para ahorrar dinero y parecer más leales a sus clientes. base de clientes.

Grande o pequeño, puede usar esta información y adelantarse a todos los que compiten por la atención de sus clientes. La competencia es densa en estos días, por lo que adelantarse a la curva y mantenerse a la vanguardia es un arte que todos intentan perfeccionar. El mapeo de datos puede ayudarlo a llegar lo antes posible.