Cómo obtener una arquitectura de ciencia de datos para impulsar su sitio web

Cómo estructurar la arquitectura de su sitio como un gurú científico de datos

Todas las empresas necesitan una manera fácil de comprender verdaderamente sus datos web , la visibilidad digital de sus productos y cómo interactúan los visitantes del sitio móvil. .

¿Significa eso que tiene que contratar a un científico de datos para hacer las preguntas correctas a partir de sus datos?

La arquitectura de la ciencia de datos reúne ideas que transforman los datos en conocimiento procesable. La emoción en esto es la capacidad de tomar más decisiones que resuelvan los problemas de ingresos comerciales. Para participar en el SEO semántico, es necesario tener una estrategia, tácticas y las herramientas adecuadas para un enfoque estructurado de los datos y un diseño UX del sitio web. La web moderna exige contenido conectado que se base en el contexto del usuario, el reconocimiento de entidades de datos relacionadas y cómo se conectan con las búsquedas realizadas. La comprensión del lenguaje natural, los usuarios, los KPI y su arquitectura de datos estructurados es fundamental para generar mejores resultados de búsqueda.

Estándares de arquitectura del sitio de Business Intelligence

Cuando una empresa tiene metadatos de múltiples fuentes, deben fusionarse de manera coherente antes del desarrollo de nuevos productos. Debe mirar más allá de las tecnologías/plataformas individuales y ver de manera integral para tener una arquitectura de sitio sólida. Hill Web Marketing ayuda a los clientes a valorar el contenido a nivel de activos para adquirir datos. Aquí es donde el ingeniero o el líder de marketing digital con ideas afines debe estar allí para definir el campo, capturar los datos, asegurarse de que los registros de sistemas los inserten y puedan llevarlos a los gráficos de conocimiento del producto. Esto es “Contenido Inteligente”.

Al obtener un conocimiento más profundo sobre la arquitectura central de UX de un sitio web, puede usarlo para almacenar y analizar datos, específicamente datos estructurados. Cree una estrategia comercial clara sobre cómo usar los datos de análisis de Google para competir e implementar la arquitectura de información, la tecnología y la UX adecuadas para impulsar la participación del usuario. Ajustar su cultura empresarial para crear contenido digital que genere resultados de búsqueda y conversiones móviles requiere un enfoque multifacético.

Pregúntele a cualquier especialista en marketing digital exitoso cuáles consideran que son los requisitos previos básicos para una campaña de marketing SEO exitosa o su inversión de búsqueda paga, y sin duda, la mayoría de las respuestas dirán algo sobre cómo obtener o hacer integraciones sabias a partir de puntos de datos. Ayuda amar los datos y ser lo suficientemente inteligente como para aprovecharlos correctamente. Si un cliente o alguien del equipo proporciona una lista exhaustiva de métricas sobre las que quiere ver informes de datos, profundice en el razonamiento detrás de esto para asegurarse de que sean las adecuadas para sus objetivos comerciales y, en última instancia, administre sus métricas de AdWords y publicidad en consecuencia.

Para comenzar, establezcamos una comprensión fundamental de los términos utilizados en este artículo.

¿Qué es la arquitectura de ciencia de datos?

Data Science Architecture es la práctica de la ciencia de datos al elegir la mejor arquitectura de sitio para la distribución global de datos. Abarca una arquitectura de lago de datos para ingerir diferentes dimensiones de datos de diferentes fuentes, como Internet de las cosas (IoT), actividad de flujo de clics en sitios web, datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP), datos tanto externos como internos, para nombrar sólo algunos. Un objetivo final es ganar más clics en SERPs inmediatos de Google .

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es la práctica interdisciplinaria que se preocupa por los procesos y sistemas para extraer conocimiento o información de los datos en varios formatos, tanto estructurados como no estructurados, útil para proporcionar una continuación para campos de análisis de datos como estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos y predictivo. analítica. Es similar a Knowledge Discovery in Databases (KDD).

¿Qué es un arquitecto de ciencia de datos?

El arquitecto de ciencia de datos (DSA, por sus siglas en inglés) determina el diseño de los procesos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos, y exige a la empresa las compensaciones de tiempo y costo involucradas. Garantiza un fácil rastreo e indexación de la arquitectura de un sitio .

¿Qué es una base de datos de gráficos?

En informática de datos, una base de datos de gráficos (GDB) es una base de datos que utiliza estructuras de gráficos para consultas de búsqueda semántica con nodos, bordes y propiedades para representar entidades y almacenar datos. El núcleo del sistema es el grafo, o mapeo de entidades de relación o de borde. El gráfico correlaciona los elementos de datos en el almacén con una colección de nodos y bordes, los bordes unen las relaciones entre los nodos.

¿Qué es la ruta en la estructura de datos del gráfico?

Un camino dirigido, también conocido como dipath, en un gráfico dirigido es una secuencia finita o infinita en serie de aristas que unen una progresión de vértices distintos, pero con el requisito adicional de que las aristas estén todas dirigidas en la misma dirección.

Canalizaciones de datos de aprendizaje automático para una arquitectura de ciencia de datos

Una arquitectura de ciencia de datos sienta las bases para mejores experiencias de usuario y conjuntos de datos de productos .

Una tendencia que tiene una multitud de apasionados gurús de la semántica es el desarrollo de bibliotecas que hacen que el aprendizaje automático sea más accesible que nunca. Las bibliotecas que automatizan aún más la creación de canalizaciones de datos de aprendizaje automático son TPOT y AutoML/auto-sklearn. Los algoritmos Data plus son la columna vertebral del aprendizaje automático que produce resultados inteligentes.

Al lidiar con los conceptos iniciales del aprendizaje automático, uno puede estar lleno de asombro como si todo fuera magia. En realidad, es mucho más que simplemente “entran los datos; Gemas predictivas de resultados. Se le aplica mucha lógica. Datos filtrados, algoritmos, aprendizaje profundo y modelos creados al procesar los datos a través de los algoritmos.

Si está en el negocio de obtener información procesable de los datos a través del aprendizaje automático , ayuda a que el proceso no se pierda en el asombro. Cuanto más lo entienda, mejor podrá transformar los datos en predicciones útiles, y más poderosos pueden ser para aumentar los flujos de ingresos. Los modelos de aprendizaje automático almacenan datos almacenados aplicables, lo que deja a las empresas en la necesidad de encontrar una manera de manejar estos grandes archivos de datos.

Sin embargo, interpretar los resultados de las tareas de modelado predictivo y evaluar los resultados adecuadamente siempre requerirá una cierta cantidad de conocimiento. Las herramientas que ayudan a recolectar y dar sentido a los datos no están reemplazando a los expertos humanos en el campo, pero parecen estar empoderando a una audiencia más amplia de personas que odian los detalles en el ámbito del aprendizaje automático.

La arquitectura y el análisis de Big Data estructurado

El esquema informa a los motores de búsqueda lo que "significan" sus datos, no solo lo que "dicen".

Puede que no sea necesario gastar fondos en evaluar el software de "grandes datos" para el análisis. Esto se puede utilizar para mejorar su arquitectura de ciencia de datos. Al ser una palabra de moda relacionada con el poder de cómputo y las capacidades de almacenamiento, los grandes datos se relacionan con un gran conjunto de datos o una serie de conjuntos de datos que pueden brindar información crítica sobre lo que prefieren los visitantes del sitio. Sin embargo, a menudo no proporciona una mayor probabilidad de un análisis exitoso o le da a un especialista en marketing digital la capacidad de llegar a una conclusión procesable.

Durante años, antes de que "Big Data" se convirtiera en parte de nuestro lenguaje común, los estadísticos tomaban muestras con éxito de los datos de la línea de productos y usaban pruebas de muestreo para determinar mejores decisiones de marketing. Al realizar pruebas, los valores alfa y beta pueden ser realmente bajos incluso con muestras de datos pequeñas (n>30) si la pregunta de recopilación e investigación está bien diseñada y planificada. Hoy en día, sus datos han sido tan fundamentales para los negocios en línea que incluso una pequeña empresa necesita tener datos conectados para un SEO efectivo .

Ya sea que subcontrate su SEO o lo traiga internamente, primero debe identificar su propósito para usar "big data" o pequeñas muestras de datos. Los marcos como Hadoop, Cassandra y Spark están disponibles cuando su empresa ha llegado a un estado en el que tiene sentido modificar una gran cantidad de conjuntos de datos. Las empresas que han invertido primero en arquitectura de sitio de última generación suelen tener la ventaja de conjuntos de datos más claros. Obtener las habilidades de un científico de datos o SEO orientado a los detalles se ha convertido en una ventaja competitiva directa para las empresas.

Los servicios de datos facilitan que cualquier empresa evolucione su enfoque de los datos moviéndolos al núcleo de su negocio. Todos tienen éxito: a los desarrolladores web les encanta inventar nuevas experiencias digitales, los especialistas en datos semánticos pueden descubrir tendencias de usuarios nuevas e inesperadas, los arquitectos de datos pueden combinar fuentes de datos tradicionales con otras nuevas.

La tecnología afecta los beneficios y costos de sus datos vinculados

De acuerdo con el estándar de informes de datos comerciales de EE. UU. XBRL, es decir, los beneficios y costos de los datos estructurados, "los datos que pueden ser interpretados sin ambigüedades por una computadora pueden ser automáticamente". Su misión es fomentar la participación de la información pública empresarial en un formato estandarizado. La tecnología elegida para estructurar sus datos podría afectar los beneficios y costos asociados con ella. Haga un plan sólido para toda la empresa para que pueda extraerse, consumirse y analizarse fácilmente.

Algunos desafíos que enfrentan las empresas para los conjuntos de datos de Google, los datos vinculados y la web semántica se están adaptando lo suficientemente rápido a las nuevas herramientas y procesos. El desarrollo de ricos gráficos de conocimiento empresarial es donde puede aprovechar los beneficios de las tecnologías de datos vinculados mediante la creación de un modelo de conocimiento basado en estándares de su dominio. Es más difícil para los sitios de negocios más pequeños o nuevos con una autoridad de dominio comparativamente más baja ganar en SERP cuando se les deja adivinar qué contenido quieren más los visitantes. Esto enfatiza por qué un proceso consistente de lectura de sus datos puede conducir a contenido de calidad para, a la larga, brindar la mejor información.

Los usuarios móviles consumen contenido en línea de manera diferente a la lectura y las ventas atribuidas a los usuarios de escritorio. Hemos visto emerger el diseño web adaptativo con desarrolladores que tienen en cuenta los diferentes patrones de usuario por dispositivo. A medida que las expectativas de los compradores digitales sobre el consumo fácil de contenido continúan superando los modelos actuales, el medio más escalable de atender esto es a través de un diseño UX semánticamente sólido y una curaduría inteligente por parte de los consumidores de datos automáticos.

Comencemos nuestro descubrimiento de cómo sus datos pueden volverse tan poderosos.

7 pasos para obtener datos que brinden valor inmediato a su empresa

Una lista general de lo que se necesita para generar conocimientos profundos y brindar valor inmediato a su negocio con una implementación fácil y precisa:

1. PLANIFICACIÓN DEL EQUIPO:

Comience utilizando las mejores prácticas en la arquitectura de su sitio web. Diseñe un wireframe detallado con un enfoque estructurado para evitar un proyecto improvisado.

Planifique una jerarquía antes de desarrollar su sitio web. Sin embargo, evite los problemas en los que incurren algunos departamentos de TI al utilizar el método de desarrollo en “cascada”. Si bien es excelente especificar absolutamente todo, hasta el tamaño en puntos de cada tipo de fuente, la longitud de línea de los encabezados de página y exactamente cómo funcionará una galería de fotos simple, el SEO exige un enfoque flexible. Y sus datos deben servir para realizar mejoras continuas para que su sitio no solo se vea bien, sino que funcione para los usuarios y genere ingresos. Su empresa puede beneficiarse de conocimientos de aprendizaje automático más avanzados sobre el comportamiento de los usuarios .

2. DESARROLLO DE NEGOCIOS Y SITIOS WEB:

Diseñe el contenido de cada página web de una manera lógica que cree una gran experiencia de usuario. Después de planificar la estética visual del proyecto con las mejores prácticas fundamentales de SEO, es hora de pasar al código. Muchas tareas principales están involucradas aquí, como construir la estructura del sitio, construir las plantillas, importar datos, actualizar contenido, llenar vacíos de contenido y agregar marcado de datos estructurados de esquema, etc.

Manténgase estrechamente alineado con sus objetivos comerciales finales.

3. OPTIMIZACIÓN DEL SITIO Y DE LA BASE DE DATOS:

Para ayudar a los motores de búsqueda a comprender este contenido, márquelo con tanto código de esquema como sea posible. Si su sitio está siendo rediseñado, todo el código y los datos necesarios para su nuevo sitio deben estar en el servidor con anticipación para que la optimización SEO básica se pueda realizar con anticipación. Para obtener los beneficios de las nuevas oportunidades de SEO de datos estructurados, planifique ahora que un especialista en SEO agregue continuamente elementos de marcado.

4. AUDITORÍA Y REPARACIÓN:

Una auditoría de datos técnicos garantizará que los especialistas en marketing digital puedan superar sus principales barreras de creación de contenido. Concluye que un proceso basado en datos es vital** para publicar el contenido correcto del que se benefician tanto el usuario como la empresa.

Utilizamos auditorías técnicas que se enfocan en aspectos específicos y brindamos un monitoreo regular para identificar y mitigar una estructura organizacional débil del sitio web. Podemos ayudarlo a revisar sus datos de Herramientas para webmasters de Google para actualizar la función técnica y la arquitectura de su sitio web.

5. ANALICE SUS CONJUNTOS DE DATOS:

Aprovechar los datos analíticos de Google y otros informes de datos para obtener información de los usuarios proporciona un camino hacia futuras mejoras. Los metadatos cuentan historias sobre sus datos. Con el tiempo, el valor de los buenos datos aumenta. Cuando un sitio web es apenas aceptable y no ofrece una ventaja competitiva, en realidad puede molestar a los clientes, dejar una impresión negativa y desalentar las visitas posteriores. Aproveche los conocimientos críticos obtenidos solo de sus datos para respaldar el contenido centrado en el usuario.

Un verdadero científico de datos tendrá habilidades como la capacidad de manipular los datos utilizando algo como un marco de datos o una matriz dask que puede leer columnas de datos en varios formatos, como CSV. La verdadera ventaja es que puede guardarse como un archivo de parquet y usarse más tarde para futuras necesidades de preprocesamiento fuera del núcleo. Para muchos de nosotros, Google 360 ​​Analytics de SEO hace un gran trabajo al proporcionar informes de datos más profundos que los que teníamos anteriormente en nuestro Google Analytics tradicional.

Agregue un esquema de revisión del cliente donde corresponda para respaldar su gráfico de datos .

6. USE ML: base de datos de gráficos nativos para canalizaciones de aprendizaje automático

La gestión de datos de los almacenes de datos pasa de informar y analizar eventos históricos a impulsar la planificación de ingresos comerciales.

También proporciona los conocimientos necesarios para mejorar la experiencia del usuario del cliente (CX) en tiempo real y el rendimiento del sitio. En el futuro, espere ver un aumento en la cantidad de empresas que comienzan a usar datos en tiempo real y una canalización de ML para impulsar una experiencia de usuario personalizada a escala.

Esto se logra a menudo a través de bases de datos gráficas nativas. Una base de datos gráfica nativa utiliza la adyacencia sin índice para entrecruzar millones de registros de datos con tiempos de respuesta de menos de un segundo, incluso si esas consultas extraen datos de varias capas de profundidad.

Puede tratar las relaciones entre elementos de datos de gráficos altamente conectados como elementos de base de datos de primera clase para canalizaciones de aprendizaje automático. Construyen componentes de canalización completos con propiedades direccionales y de cuantificación utilizadas por el motor de base de datos de gráficos.

“La analítica aumentada empleará capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar automáticamente los datos de manera rápida y eficiente, reduciendo el tiempo que lleva transformar los datos en información. Esto significa que los analistas podrán dedicar más tiempo al análisis de datos en lugar de dedicar tiempo a preparar los datos para el análisis.

En 2020, los analistas de datos deberán mantenerse al tanto de los cambios en las leyes de protección de datos locales e internacionales trabajando en estrecha colaboración con los equipos y empresas de cumplimiento para manejar la información de identificación personal con cuidado. Con una mayor conciencia y énfasis en la protección de datos, las herramientas de análisis cambiarán para centrarse en proteger la privacidad y la seguridad de los datos personales de los usuarios”. – James E. Powell, director editorial de TDWI

7. PLAN DE MEJORAS CONTINUAS:

Finalmente, implemente las acciones correctas que revelan sus datos para atraer mejor a los usuarios. A veces, la capacitación de su equipo interno lo ayuda a profundizar en la administración y creación de contenido nuevo, y a familiarizarse mejor con sus informes de datos de SEO.

Con la anotación semántica, las fuentes textuales adquieren atributos de datos que las máquinas necesitan para organizar, combinar y servir contenido web de manera precisa y eficiente. Es un salto hacia la revolución de las disciplinas que utilizamos para la gestión de información de datos y un mejor conocimiento de los usuarios.

Andre Valente, Gerente de Programas Técnicos de Google, insta a los SEO a profundizar en los datos de su consola de búsqueda para implementar la estructura de datos. Ofrece una gran cantidad de informes de datos que identifican cómo se reconocen las páginas para que pueda solucionar problemas críticos. Al profundizar más, es posible ver dónde están rotos sus datos. La calidad de su marcado impacta directamente en sus conjuntos de datos.

Entonces, ¿cómo hacemos para obtener los secretos detrás de los usuarios de nuestro sitio y sus acciones?

La minería de datos revela el comportamiento de los internautas

DIVVY HQ estudió lo que necesita un especialista en marketing digital para superar sus principales barreras de creación de contenido. Concluye que un proceso basado en datos es fundamental para que las empresas se mantengan encaminadas hacia sus objetivos comerciales de crecimiento.

Descubrió que “el 64 % informó que desarrollar una estrategia de contenido integral es un gran desafío, mientras que el 46 % dijo que garantizar que las ideas de contenido se alineen con la estrategia también es difícil. Completando los 3 primeros, el 42 % de los encuestados indicó que mantiene sus datos e ideas organizados.

Para modificar su contenido web para una mejor agrupación basada en productos, primero debe tener en cuenta sus preferencias de comportamiento de usuario. Una vez que su empresa haya creado perfiles de clientes detallados, es más fácil hacer predicciones sobre lo que impulsa las ventas y el valor de por vida de cada cliente. Sus datos estructurados son fundamentales para pronosticar lo que afecta su línea de asunto, el momento de las nuevas publicaciones, dónde y cuándo publicar artículos de noticias, la cantidad de correos electrónicos enviados, si las ofertas de descuento son efectivas y más.

10 beneficios de un enfoque de ciencia de datos

Las prácticas sólidas de ciencia de datos permiten a las empresas aprovechar los grandes datos y obtener beneficios que no se pueden obtener sin ellos.

* Impulsar la participación del usuario en el sitio

* Tasa de abandono más baja

* Mejorar las tasas promedio de clics

* Impulsar las tasas de conversión

* Aumento de los ingresos de las campañas de marketing

* Vence a tu competencia

* Encuentre crecimiento de manera innovadora al revelar nuevas oportunidades

* Ayude a su empresa a adoptar la eficiencia y la integración de datos

* Obtener una infraestructura lista para producción escalable

* Aumentar la colaboración productiva

* Si tiene varias ubicaciones, la UX estructurada mejora el marketing de búsqueda local

Bases de datos de grafos y sistemas analíticos

Los sistemas de administración de bases de datos relacionales convencionales RDBMS siguen siendo el núcleo de muchas empresas que administran sus datos. Sin embargo, la estructura tabular de tales RDBMS frecuentemente desafía algunos tipos de análisis avanzados. Una cosa es capturar y almacenar datos en el RDBMS, pero registrar y comprender las características de las relaciones entre sus entidades clave puede ser un dolor de cabeza. Lo mejor es utilizar un enfoque estructurado del contenido para aumentar la participación del usuario .

La actualización a un modelo relacional como las bases de datos de gráficos es una forma de obtener una mayor flexibilidad para analizar las entidades modeladas a la luz de sus relaciones. “Las bases de datos de gráficos y los sistemas analíticos, basados ​​en la abstracción de gráficos matemáticos para representar la conectividad, se basan en un enfoque alternativo para la representación de datos que captura información sobre las entidades y sus atributos y eleva las relaciones entre las entidades para que sean objetos de primera clase”, según David Loshin de Integridad del Conocimiento. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Una arquitectura de datos bien definida brinda a las empresas la capacidad de enfrentar los desafíos del volumen de datos. Funciona como huella y guía para proyectos de datos actuales y futuros que respaldan las decisiones de marketing de alto nivel. Si es necesario, podemos ayudarlo a implementar un plan que lo ayudará a obtener el valor total de los datos de su sitio web.

Tomar las decisiones correctas basadas en los datos correctos

A medida que la búsqueda personalizada de Google se hace cargo de un mayor porcentaje de los resultados de búsqueda, los SEO se enfrentan a nuevos desafíos. Durante mucho tiempo, el seguimiento de las clasificaciones de un sitio ha sido uno de los KPI principales de SEO, que se basa en la precisión de los datos. La nueva fuente de noticias de Google también enfrenta el desafío de la ubicación del usuario, el análisis de búsquedas anteriores y el historial del navegador, lo que afecta los resultados que obtienen los usuarios. El alcance de la precisión de los datos en sí está borroso en la vaguedad. Dado que la búsqueda personalizada ahora significa infinitas variaciones de SERP, según las ubicaciones y la forma en que los usuarios cambian la configuración de su dispositivo móvil, el significado de "datos precisos" parece estar cambiando.

Cada vez es más difícil sentirse seguro de que sus datos de clasificación no están torcidos o deformados por alguna forma de personalización que no se tuvo en cuenta. ¿Cómo puede su equipo de marketing estar seguro de que está tomando las mejores decisiones basándose en datos precisos?

Los SERP varían para cada usuario en función de su ubicación, lo que dificulta el seguimiento preciso de la clasificación, pero sigue siendo importante. Primero, determine cuáles son sus ubicaciones de destino y luego seleccione una herramienta de verificación de clasificación para realizar un seguimiento de las clasificaciones individuales. Ya sea que tenga una empresa física local o varias direcciones físicas, es necesario identificar las ubicaciones de destino y realizar un seguimiento de cada una de ellas a lo largo del tiempo para generar datos suficientes para analizar y confiar.

Al realizar auditorías regulares del sitio , su empresa puede tomar las decisiones correctas con información basada en datos.

Diseño de infraestructura del futuro: arquitectura centrada en datos

Con una mayor dependencia del aprendizaje automático y las tecnologías de inteligencia artificial, los datos han pasado de ser considerados importantes para los activos de información a ser el núcleo de la innovación. Ya no basta con basarse únicamente en los datos: las organizaciones deben centrarse en los datos.
Una encuesta reciente dirigida por MIT Technology Review a pedido de Pure Storage informa que "un abrumador 86 por ciento de los líderes dice que los datos son la base para tomar decisiones comerciales, mientras que el 87 por ciento dice que es clave para brindar resultados a los clientes". Inside Big Data continúa hablando de los desafíos que enfrentan las empresas al usar los datos de manera inteligente en su publicación del 24 de mayo de 2018. El 79% dice que garantizar que la empresa utilice fuentes de datos relevantes es un desafío.

Presente primero los conceptos clave y el contenido

A los robots de búsqueda y a los usuarios no les gusta cuando se necesitan demasiados clics para llegar a una página desde su página de inicio. Es mejor tener estructuras de enlaces horizontales o “arquitectura de sitio delgado” versus una vertical profunda. Si bien una función de búsqueda interna puede ser útil, si los usuarios necesitan confiar en ella con frecuencia, esto se convierte en un claro indicador de que profundizar en el sitio o encontrar su contenido es un desafío.

Luego busque extensiones en una etapa utilizable de desarrollo que ayude a hacer que este contenido principal esté ampliamente disponible para los bots de búsqueda y el aprendizaje automático.

• Si trabaja en la industria automotriz y tiene varias tiendas locales, use auto.schema.org para diferenciar las ubicaciones de las direcciones para los buscadores locales.

• Para recursos bibliográficos y cuando lo necesite el sector bibliotecario, aproveche bib.schema.org

• Para Internet de las cosas (IoT), pruebe iot.schema.org

• Los sitios en el nicho médico pueden tener como fuente health-lifesci.schema.org

• Sigue fibo.schema.org (un nombre pendiente) si tu nicho es el sector financiero

Considere cuidadosamente la cantidad y calidad de sus datos de entrada. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen un enorme "apetito de datos" que a menudo requiere millones de puntos de datos para alcanzar niveles de rendimiento aceptables. Combinado con los sesgos de los científicos de datos en la recopilación de datos, puede reducirse sustancialmente. Muchos en el nicho médico están gastando enormes recursos para acumular niveles suficientes de datos imparciales de alta calidad para alimentar sus algoritmos y los datos existentes en los registros de salud electrónicos (EHR). Si cae en este nicho, un enfoque basado en datos para los listados de negocios de Google de los sitios de atención médica es vital. Incorpore las reseñas de sus pacientes en su sitio web utilizando el marcado de esquema de reseñas.

Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) dicen que “el aprendizaje automático no resuelve ninguno de los problemas fundamentales de la inferencia causal en conjuntos de datos observacionales. La medicina clínica siempre ha requerido que los médicos manejen enormes cantidades de datos, desde fisiología y comportamiento a nivel macro hasta estudios de laboratorio e imágenes y, cada vez más, datos "ómicos". La capacidad de manejar esta complejidad siempre ha distinguido a los buenos médicos”. El artículo del 9 de septiembre de 2016 titulado Predecir el futuro: Big Data, Machine Learning y Clinical Medicine enfatiza que, al final, los datos deben analizarse, interpretarse y actuar en consecuencia.

Blueshift clasifica la ciencia de datos procesada y en tiempo real como la tendencia de marketing de crecimiento número 1 para 2017. “Los datos son el bloque de construcción, la base, de la identidad y el comportamiento del cliente que impulsa los modelos de aprendizaje automático y varias aplicaciones de marketing. Como especialistas en marketing de crecimiento, buscamos accionar estos datos cada vez más rápido. Las perspectivas son excelentes, sin embargo, necesitamos formas de cortar y trocear los datos de forma manual y automática para afectar realmente nuestro resultado final”, afirma Uruba Niazi.

La web semántica constituye entidades de datos comunes y conocimiento accionable

El Dr. Mirek Sopek, fundador de la agencia de soluciones digitales MakoLab SA, es el líder presidente de su división de I+D orientada a la Web Semántica. Además, como presidente de Chemical Semantics Inc., su experiencia en la Web Semántica es amplia. En el evento de la Conferencia Enterprise Data World 2017, enumeró cómo abarca entidades de datos comunes, acciones y la intersección de sus relaciones.

Los sitios de negocios líderes de hoy en día están encontrando una ventaja en la búsqueda que es posible a través de un conocimiento más profundo del marco oportuno de schema.org para construir y entregar ontologías específicas de nicho, una subclase de ontologías de dominio, y personificar conceptos vitales para el esquema de una industria determinada. Puede usar schema.org en todos los dominios, para cualquier idioma.

A partir de hoy:

* Contiene más de 2000 términos, 753 tipos, 1200 propiedades y 220 enumeraciones.

* Schema.org cubre entidades, relaciones entre entidades y acciones.

* Alrededor de 15 millones de sitios usan Schema.org.

* Los rastreos aleatorios pero representativos (Web Data Commons) muestran que alrededor del 30% de las URL en la web devuelven algún tipo de triples de schema.org.

Así como una página de producto individual necesita un anidamiento adecuado debajo de una página que contiene todos los productos vendidos, el esquema de su producto debe organizarse y anidarse de manera estructurada.

Arquitectura de ciencia de datos: ingerir, procesar, almacenar y analizar sus datos

Después de leer varios artículos en Google Cloud and Machine Learning Blog, cambié mi sitio a Google Cloud Platform (GCP) a principios de este año. Estoy en un emocionante camino de aprendizaje obteniendo experiencia de primera mano sobre su uso para obtener mejores datos para predecir la intención del usuario . Un artículo que me inspira, publicado el 21 de febrero de 2017 por Lorenzo Ridi es Agregar aprendizaje automático a una canalización de análisis de datos sin servidor .

Es un ejemplo fascinante de cómo una empresa, ACME, utilizó varios componentes de GCP para crear una canalización de análisis de datos sin servidor y luego mezcló funcionalidades de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos a través de una API REST altamente consumible. Se adhiere a un proceso simple que involucra un patrón común en proyectos de análisis de datos en tiempo real. Reconocerá esta secuencia de flujo de datos: ingerir, procesar, almacenar y analizar sus datos.

Nos llevó meses elegir entre Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure y otros. Hasta ahora, encontramos que el escalado bajo demanda en GCP está produciendo ahorros de costos en comparación con nuestro host web anterior, al mismo tiempo que brinda agilidad operativa adicional para nuestras necesidades de procesamiento de datos.

Al decidir sobre una práctica de Data Science (DS) en su organización, incluso los entornos de datos complejos aún se benefician de la metodología Keep It Simple Stupid (KISS). Si bien es posible ejecutar su arquitectura de ciencia de datos exclusivamente desde sus máquinas internas, en algún momento la mayoría de las empresas descubren que no escalará para satisfacer las necesidades.

Profundice en los datos de su consola de búsqueda para su implementación de datos estructurados. Ofrece una gran cantidad de informes de datos que identifican cómo se reconocen las páginas para que pueda solucionar problemas críticos. Al profundizar más, es posible ver dónde están rotos sus datos. La calidad de su marcado impacta directamente en sus conjuntos de datos.

Búsqueda de palabras clave de bases de datos relacionales

A menudo confiamos en Ahrefs, ya que opera con dos índices de palabras clave independientes que nos ayudan a evaluar grandes cantidades de datos para tomar decisiones de marketing de búsqueda. Es una fuente de datos más grande de 4.600 millones de índices de palabras clave que identifican frases de búsqueda ideales para estudiar los patrones de búsqueda de los usuarios de Internet cuando usan su Explorador de palabras clave. El secundario consta de 429 millones y es una de nuestras fuentes de referencia para investigar qué consultas de búsqueda clasifica un sitio en los resultados de búsqueda orgánicos, esta vez utilizando Site Explorer de Ahref .

Datos de Google Cloud extendidos para fines de auditoría

Un anuncio del 21 de agosto de 2017 establece que “el período de retención para todos los registros de auditoría de actividad de administración de Google Cloud Platform (GCP) aumentará a 13 meses (del período de retención actual de 1 mes) para cualquier registro recibido a partir del 12 de septiembre de 2017. ”.

Este aumento de retención se limita a los registros de auditoría de actividad de GCP, que se encuentran en Stackdriver Logging y Activity Stream y están disponibles por un total de 400 días. “Todos los demás tipos de registro seguirán reteniéndose durante 7 días en el nivel básico y 30 días en el nivel premium”, dice el anuncio. La intención de Google es facilitar tanto el cumplimiento de los datos como la ejecución de auditorías. Los registros de auditoría de actividad en GCP a partir del 12 de septiembre de 2017 se almacenarán y estarán listos para 13 meses de uso en Stackdriver Logging.

Si su empresa hace las preguntas equivocadas a partir de sus datos, es posible que pierda un tiempo precioso con horas limitadas en su jornada laboral para usar sus datos de manera efectiva. Más bien, potencia a tu Asistente de Google respondiendo las preguntas que los consumidores hacen con más frecuencia. Su empresa puede establecer los KPI correctos y saber qué preguntas hacer al analizar los resultados en la búsqueda móvil . Hill Web Marketing se asegura de que encuentre respuestas procesables, priorizadas y relevantes.

Bases de datos relacionales

Personalización y experiencia del usuario: desbloquee el potencial de sus datos, escuche el comportamiento del consumidor y aborde las necesidades no satisfechas.

Los administradores de campañas de SEO y SEM suelen profundizar en gráficos, estadísticas e informes detallados que los ayudan a realizar un análisis de datos. Ofrecer eso a otros de una manera fácil de revisar ayuda a todos en una organización a comprender mejor el marketing relacional.

Con Big Data proyectado para impulsar los gastos de tecnología empresarial a un nuevo nivel cercano a los $ 242 mil millones según Gartner, la extracción de Query Data llegó para quedarse y, como resultado, más empresas de todos los tamaños están ingresando a datos de bases de datos relacionales. Para muchas empresas de nivel empresarial, los modelos de aprendizaje automático son un activo estratégico. Todos los clientes, socios comerciales, proveedores, transacciones, abandonos, carritos abandonados, pagos devueltos y quejas existentes pueden brindarle a su empresa una gran cantidad de datos relacionados con las relaciones de los que aprender. Esto potenciará su capacidad para responder más preguntas en SERPs inmediatos . Desde la perspectiva del individuo que usa Internet, cada solicitud escrita o activada por voz, cada venta completada, información de producto solicitada, medicamento recetado buscado y anomalía ambiental, está siendo rastreada e integrada en gráficos de bases de datos por alguien.

Las bases de datos relacionales proporcionan un medio comúnmente aceptado para almacenar y acceder a extensos conjuntos de datos. Machine Learning Practitioner Jason Brownlee says, “Internally, the data is stored on disk can be progressively loaded in batches and can be queried using a standard query language (SQL). Free open-source database tools like MySQL or Postgres can be used and most (all?) programming languages and many machine learning tools can connect directly to relational databases”.

For an easier approach, he recommends first experimenting with SQLite. There are many examples and conversations on GitHub on how to read and manage data files. Or consider reaching out to Brownlee for computer science-related questions. What everyone does agree on is that your site's composite architecture and the data you gain when someone visits it is growing in importance. It helps if you see your data in a new light; it is rich with insights on you can be more customer-focused.

Your Evergreen Content Needs to Becomes More Personal and Compelling

The future of digital marketing is not like it was yesterday. Today you can win best in organic search with the best evergreen content in your niche . Businesses must create a lasting and meaningful relational bridge with consumers that proves mindfulness of their shopping preferences and builds loyalty among their clientele.

Content is no longer simply words on a web page. Today, it must be richer, better than your competition, better prepared for visual search with items like videos, slides, meaningful white papers, infographics, etc. Then they can become entities that add richness to your Knowledge Graph .

We have evolved to a new form of content marketing that requires using personalized marketing technology to deliver the right content to the right person with compelling responsive web pages, mobile apps, in paid search Ad copy, and more. It is pretty tough to reach the ideal consumer at the ideal time with the ideal message without data science technology to get it done.

You can use your data to tell the future. No, it is not guesswork nor is it mystical. Semantic search, based on machine learning, is the contemporary science of finding consumer patterns and making predictions from data drawn from multivariate statistics, data mining, pattern recognition, and sophisticated predictive analytics. It lets you anticipate what your prospective buyers want and need even before they think of it.

Semantic Big Data Analysis

People, like you and I, probably many times a day, use contextual clues surrounding the words and phrases we read to better understand the implied or practical meaning of what is said. That's semantic analysis (SA). As human beings, we do this intuitively, efficiently, and often without a conscious effort. We sort out the context surrounding a word, phrase, image, or situation, pull out what seems most relevant, compare that to our past experiences, and use them to determine our take on the content at hand. Proper UX Design for e-Commerce resolves technical issues that may otherwise be missed.

Machines have historically performed poorly at this because they were deficient of that filter. They must decipher what is relevant and why a different way. Advances in Machine Intelligence and Natural Language Processing (NLP) have dramatically improved deep semantic analysis. Without our human intuition, they lean heavily on advanced algorithms, computers, and a lot of data collection and crunching.

The number of relational data patterns machines can determine and how well they can connect the relationships determines the relevance of the data. That relevance is both the goal and the unit of measure when it comes to Semantic Big Data Analysis. If your business can understand the content, intent, and user behavior at a deep level, you can provide more relevant content and thereby create a more resonant user experience.

Two Major Challenges for Reliable Linked Data

1. Business leaders often struggle to take the time to become sufficiently informed to understand the value of the latest advances in linked data technologies.

2. The cost of updating to newer data systems across large enterprises is often organizationally complex, time-consuming, and costly. One has to find sufficient promise in a data upgrade to believe that real-life problems they are currently facing can be fixed by deploying linked data technologies.

A practical business application for pages with referential information – If your data shows that a great post is dropping from consumer interest, in the event of related breaking news, this content with referential information might be bumped from their original rankings in favor of breaking news. So updating your existing post or a page to include current information about what's happening might be a good way to keep the post live.

Data Products created by Data Science Teams

Data products fueled by machine learning and Artificial Intelligence may source prevailing methods of solving users' needs that outpace your competition. Give data science teams a role in your decision-making processes. This can balance and liven up different roles in the organization. Having data science leaders involved in product and business strategy discussions accelerates data product development. It creates a co-operative effort that successful semantic search strategies and implementation strong> and visual search require.

”The lifecycle of a so-called “data product” mirrors standard product development: identifying the opportunity to solve a core user need, building an initial version, and then evaluating its impact and iterating. But the data component adds an extra layer of complexity. To tackle the challenge, companies should emphasize cross-functional collaboration, evaluate and prioritize data product opportunities with an eye to the long-term, and start simple.” – Emily Glassberg Sands on Harvard Business Review

“Data science today is fundamentally different from what it was before. Over the past year, machine learning has gone mainstream. Gartner forecasted the growth of predictive analytics by $1.1 billion in two years and scientists have been using deep learning algorithms everywhere from medicine to space exploration.” – Altexsoft

“Think of content writing as sowing seeds of collaboration, of business, of exchange. Think of text that communicates messages and values in a conversational, ready to engage in a dialogue way. Think of data as one of your best friends, think Vision vs Data.+ – Theodora Petkova

“Data is becoming the currency of marketing, and marketers will now have access to more data than ever…marketers will be able to use data to create more personalized and targeted products, messages, and customer engagements than ever before.” – Steve Fund, CMO of Intel

The bottom line is that you need to know what people prefer, their preferences, if your site's architecture and categories helping them find solutions, and how to improve. It is called customer-centric marketing . We can help you explore your data in more detail and then design content to answer the questions they ask and that fit how algorithms link a search query to the best content.

RESUMEN

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* https://machinelearningmastery.com/large-data-files-machine-learning/

** https://divvyhq.com/2017-content-planning-report/