如何利用联合数据进行数据分析

传统的银团数据是由市场研究公司收集并出售给对该市场感兴趣的企业的聚合市场数据.

例如, 零售品牌可能会购买并使用按邮政编码聚合的行为数据来计划地理上有针对性的促销活动.

零售和消费品(CPG)公司多年来一直在使用联合数据, 但直到最近, 只有大公司才有能力这么做. Now, 多亏了科技的进步, 中等市场的公司可以开始在他们的数据分析策略中更好地使用联合数据, 更明智的预测和计划.

考虑使用联合数据的一个原因是数据的可能边界正在扩大. 现在，小型公司使用联合数据不仅更容易，而且成本更低, 但是越来越多类型的联合数据可用. 例如, 联合数据被用来预测更广泛的气候变化，以及它将如何影响作物产量, 水分分配和其他影响农业规划的因素.

另一个变化是数据更有意义，因为它现在通常是接近实时的. So, 而不是在促销活动结束12周后评估其效果, 一家公司可以使用联合的社交数据来跟踪其品牌和产品的近乎实时的情绪.

使用联合数据的五种方法

在过去, 数据分析需要昂贵的招聘费用, 高技能的专业人员，他们会使用时间和资源密集型的流程来分析数据. Today, 云平台，如微软Dynamics 365，包括为业务用户自动化数据分析的工具. 这使得任何用户都可以使用联合数据进行数据分析.

同时, 其他的进步——比如高速网络和应用程序接口(api)——使得新组织更容易提供联合数据, 传统上来自少数几家占主导地位的公司.

但随着技术的不断发展，产生的数据量呈指数级增长, 没有什么可以限制任何类型的第三方数据被聚合，也没有什么可以限制企业如何使用这些聚合数据进行更明智的预测和规划.

考虑以下例子:

1. 领先指标:有时联合数据用于长期规划, 但它也可以用于短期预测和规划. 在大流行危机期间, 例如, 敏捷是关键, 因此，零售商使用计量经济学因素的联合数据作为领先指标，预测哪些产品和产品组合提供三个, 6个月和12个月.
2. 智能预测:向现有数据集添加联合数据可以提供足够的数据来使用机器学习(ML)模型进行更智能的预测或提高现有ML模型的效率. 当智能数据模型被输入更广泛的信号集时, 由此产生的见解更受数据驱动，更具有预测性.
3. 选址和容量规划: 对于资本密集型企业，如工业和零售连锁店, 联合数据可以提供关于需求将在何处的额外信号, 同样，必要的资源——比如拥有合适技能的员工——也更有可能出现. 随着远程工作变得越来越普遍，以及越来越多与天气有关的事件意外地扰乱运营和供应链，这一点尤其重要.
4. 测试模型和假设: 使用数据分析的风险之一是拥有一个有偏差的模型，因为这可能会使结果分析不完整或有偏差. 使用第三方数据集来测试模型可以帮助团队识别偏差并进行调整. 如果添加联合数据时指标有显著不同, 对于instane, 这可能是一种偏见的迹象.

同样的道理, 联合数据可用于任何假设的额外风险测试, 比如计划交易的投资理论. 在尽职调查阶段, 联合数据可以添加上下文，并阐明应该在测试中考虑的被忽视的因素.

1. 探索: Forbes 估计创建的数据量, captured, 世界上的复制和消费增长了5%,从2010年到2020年. 有迹象表明，这一速度正在加快, 执行数据分析的技术正在变得更快、更容易使用. 由于这些趋势，最靠谱的网赌软件正生活在一个发掘新知识的黄金时代, 任何数据分析策略的一部分都应该是增长组织知识和机会.

联合数据在战术层面上是这种探索的重要组成部分. 也许一个团队正在考虑五种常见的行为因素来模拟产品偏好的场景. 当他们添加了之前没有考虑过的六分之一时会发生什么? 他们可能会发现一个新的指标，在预测偏好甚至影响策略方面是有益的.

从强势的位置开始

拥有强大的数据基础设施是有效地将联合数据添加到数据分析策略的基线. 尽管现代应用程序使执行数据分析变得更容易, 这些只是有效数据策略的一部分.

能够安全地吸收, 与正确的人管理和共享联合数据也是必不可少的, 这些任务通常落在组织的肩上. 这对许多中端市场公司来说可能是一个沉重的负担, 因此，一些公司选择与最靠谱的网赌软件等业务和技术顾问合作，帮助他们设计和部署有效的数据策略, 或者他们使用顾问的托管服务来帮助处理工作负载.

现在是检查数据基础设施和数据分析策略的好时机，以确定您的组织是否准备好利用使用联合数据的所有好处.