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Na minha postagem, Hadoop Analytics: Não é tão fácil em várias fontes de dados, discuti os problemas que as organizações enfrentam ao tentar usar o Hadoop para armazenar e analisar dados de várias fontes internas. Neste post, falarei sobre os desafios e benefícios da adição de dados externos ao mix.
Adicionar dados externos melhora a análise preditiva
As organizações querem cada vez mais analisar dados de terceiros porque essas fontes aumentam sua visibilidade no mercado mais amplo, ajudam a prever ações futuras e geram leads de vendas adicionais. Somente a análise de dados internos fornece uma perspectiva histórica sobre os clientes e suas compras, o que é útil para análise de tendências e padrões, mas possui valor preditivo limitado. Essas fontes internas fornecem dados geralmente chamados de indicadores de atraso porque seguem eventos passados. Embora os indicadores atrasados possam confirmar que um padrão está ocorrendo ou prestes a ocorrer, eles não podem prever facilmente o que ocorrerá ou detectar mudanças no mercado.
As organizações desejam combinar os principais indicadores de mercado de fontes externas com dados históricos internos e informações do canal de vendas. Essa combinação fornece a eles melhores insights sobre padrões e tendências e ajuda a melhorar sua confiança nos modelos preditivos que eles estão alavancando para programas de vendas e marketing, detecção de fraudes, análise de riscos e muito mais.
