Come ottenere un'architettura di data science per lanciare il tuo sito web

Come strutturare l'architettura del tuo sito come un guru di data scientist

Ogni azienda ha bisogno di un modo semplice per comprendere veramente i propri dati Web , la visibilità digitale dei propri prodotti e il modo in cui i visitatori del sito mobile interagiscono. .

Significa che devi assumere un data scientist per porre le domande giuste dai tuoi dati?

L'architettura di Data Science sta riunendo idee che trasformano i dati in conoscenza fruibile. L'eccitazione in questo è la capacità di prendere più decisioni che risolvono i problemi di entrate aziendali. Per impegnarsi nella SEO semantica è necessario avere una strategia, tattiche e gli strumenti giusti per un approccio strutturato ai dati e un layout UX del sito web. Il web moderno richiede contenuti connessi che si basino sul contesto dell'utente, sul riconoscimento delle relative entità di dati e su come sono collegati alle ricerche effettuate. La comprensione del linguaggio naturale, degli utenti, dei KPI e dell'architettura dei dati strutturati è fondamentale per generare risultati di ricerca migliori.

Standard di architettura del sito di business intelligence

Quando un'azienda dispone di metadati provenienti da più origini, devono essere uniti in modo coeso prima dello sviluppo di un nuovo prodotto. È necessario guardare oltre le singole tecnologie/piattaforme e vedere in modo olistico per avere una solida architettura del sito. Hill Web Marketing aiuta i clienti a valutare i contenuti a livello di risorse per acquisire dati. È qui che l'ingegnere, o il leader del marketing digitale che la pensa allo stesso modo, deve essere presente per definire il campo, acquisire i dati, assicurarsi che il record di sistema lo inserisca e possa portarlo nei grafici della conoscenza del prodotto. Questo è il "Contenuto intelligente".

Acquisendo una conoscenza più approfondita dell'architettura UX di base di un sito Web, puoi utilizzarla per archiviare e analizzare i dati, in particolare i dati strutturati. Crea una chiara strategia aziendale su come utilizzare i dati di Google Analytics per competere e distribuire la giusta UX, la tecnologia e l'architettura delle informazioni per favorire il coinvolgimento degli utenti. L'adeguamento della cultura aziendale per creare contenuti digitali che promuovano i risultati di ricerca e le conversioni da dispositivi mobili richiede un approccio multiforme.

Chiedi a qualsiasi marketer digitale di successo quali siano i prerequisiti fondamentali per una campagna di marketing SEO di successo o per il tuo investimento nella ricerca a pagamento, e senza dubbio la maggior parte delle risposte dirà qualcosa sull'ottenere o effettuare sagge integrazioni dai punti dati. Aiuta ad amare i dati ed essere abbastanza esperti da sfruttarli correttamente. Se un cliente o un membro del team fornisce un elenco esauriente di metriche su cui desidera visualizzare i rapporti sui dati, approfondisci il ragionamento alla base per assicurarti che siano adatti ai suoi obiettivi aziendali e, infine, gestisci le metriche AdWords e pubblicità di conseguenza.

Per iniziare, poniamo una comprensione fondamentale dei termini utilizzati in questo articolo.

Che cos'è l'architettura della scienza dei dati?

L'architettura della scienza dei dati è la pratica della scienza dei dati nella scelta della migliore architettura del sito per la distribuzione globale dei dati. Comprende un'architettura di data lake per ingerire dimensioni variabili di dati da diverse fonti come Internet of Things (IoT), attività di clickstream su siti Web, dati di elaborazione delle transazioni online (OLTP), dati sia off-site che on-site, per nominare solo alcuni. Un obiettivo finale è quello di ottenere più clic nelle SERP di Google immediate .

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è la pratica interdisciplinare che si occupa di processi e sistemi per estrarre conoscenze o approfondimenti dai dati in vari formati, sia strutturati che non strutturati, utili a fornire una continuazione per campi di analisi dei dati come statistica, machine learning, data mining e predittiva analitica. È simile a Knowledge Discovery nei database (KDD).

Che cos'è un architetto della scienza dei dati?

L'architetto della scienza dei dati (DSA) determina la progettazione dei processi di raccolta, archiviazione e analisi dei dati e richiede all'azienda i compromessi di tempo e costi coinvolti. Garantisce una facile scansione e indicizzazione dell'architettura di un sito .

Che cos'è un database grafico?

Nel data computing, un database grafico (GDB) è un database che utilizza strutture a grafo per query di ricerca semantica con nodi, bordi e proprietà per rappresentare entità e archiviare dati. Il nucleo del sistema è il grafico, o mappatura dell'entità del bordo o della relazione. Il grafico correla gli elementi di dati nel negozio a una raccolta di nodi e bordi, gli archi legano insieme le relazioni tra i nodi.

Che cos'è il percorso nella struttura dei dati del grafico?

Un percorso diretto, noto anche come dipath, in un grafo diretto è una sequenza seriale finita o infinita di archi che uniscono una progressione di vertici distinti, ma con l'ulteriore requisito che gli archi siano tutti diretti nella stessa direzione.

Pipeline di dati di machine learning per un'architettura di data science

Un'architettura di data science pone le basi per esperienze utente e set di dati di prodotto migliori .

Una tendenza che ha un'intera folla di appassionati guru semantici è lo sviluppo di librerie che rendono l'apprendimento automatico più accessibile che mai. Le librerie che automatizzano ulteriormente la creazione di pipeline di dati di machine learning sono TPOT e AutoML/auto-sklearn. Gli algoritmi Data Plus sono la spina dorsale dell'apprendimento automatico che produce risultati intelligenti.

Quando si è alle prese con i concetti iniziali dell'apprendimento automatico, si potrebbe essere pieni di meraviglia dagli occhi stellati come se fosse tutta magia. In realtà, è molto di più di un semplice "entrano i dati; gemme predittive del risultato. C'è molta logica applicata ad esso. Dati filtrati, algoritmi, deep learning e modelli creati elaborando i dati attraverso gli algoritmi.

Se ti occupi di ricavare informazioni utili dai dati attraverso l'apprendimento automatico , il processo non si perde di meraviglia. Più lo comprendi, meglio sarai in grado di trasformare i dati in utili previsioni e più potenti possono essere per aumentare i flussi di entrate. I modelli di machine learning memorizzano i dati archiviati applicabili, il che lascia alle aziende la necessità di trovare un modo per gestire questi file di dati di grandi dimensioni.

Tuttavia, interpretare i risultati delle attività di modellazione predittiva e valutare i risultati in modo appropriato richiederà sempre una certa quantità di conoscenze. Gli strumenti che aiutano a raccogliere e dare un senso ai dati non stanno sostituendo gli esperti umani nel campo, ma sembrano potenziare un pubblico più ampio di individui che odiano i dettagli nel regno dell'apprendimento automatico.

L'architettura e l'analisi dei big data strutturati

Schema informa i motori di ricerca su cosa "significano" i tuoi dati, non solo su cosa "dicono".

Potrebbe non essere necessario spendere fondi per valutare il software "big data" per l'analisi. Questo può essere utilizzato per migliorare la tua architettura di data science. Essendo una parola d'ordine relativa alla potenza di calcolo e alle capacità di archiviazione, i big data si riferiscono a un set di dati di grandi dimensioni o a una serie di set di dati che possono fornire informazioni critiche su ciò che i visitatori del sito preferiscono. Tuttavia, spesso non si rivela fornire una maggiore probabilità di successo dell'analisi o dare a un marketer digitale la possibilità di raggiungere una conclusione perseguibile.

Per anni prima che i "Big Data" diventassero parte del nostro linguaggio comune, gli statistici campionavano con successo i dati della linea di prodotti e utilizzavano test di campionamento per determinare migliori decisioni di marketing. Durante il test, i valori alfa e beta possono essere molto bassi anche con campioni di dati piccoli (n>30) se la domanda di raccolta e ricerca è ben progettata e pianificata. Oggi, i tuoi dati sono stati così fondamentali per le attività online che anche una piccola impresa ha bisogno di avere dati connessi per un SEO efficace .

Sia che tu esternalizzi il tuo SEO o lo porti internamente, il tuo scopo per l'utilizzo di "big data" o piccoli campioni di dati dovrebbe essere prima identificato. Framework come Hadoop, Cassandra e Spark sono prontamente disponibili quando la tua azienda ha raggiunto uno stato in cui la modifica di molti set di dati ha senso. Le aziende che hanno investito per prime in un'architettura del sito all'avanguardia in genere hanno il vantaggio di set di dati più chiari. Acquisire le competenze di un SEO o di uno scienziato dei dati orientato ai dettagli è diventato un vantaggio competitivo diretto per le aziende.

Data Services consente a qualsiasi azienda di evolvere facilmente il proprio approccio ai dati spostandolo al centro della propria attività. Tutti hanno successo: gli sviluppatori web adorano inventare nuove esperienze digitali, gli specialisti di dati semantici possono scoprire nuove e inaspettate tendenze degli utenti, gli architetti di dati possono fondere fonti di dati tradizionali con nuove.

La tecnologia influisce sui vantaggi e sui costi dei tuoi dati collegati

Secondo l'XBRL US Business Data Reporting Standard, ovvero i vantaggi ei costi dei dati strutturati, "I dati che possono essere interpretati in modo univoco da un computer possono essere automaticamente". La sua missione è promuovere il coinvolgimento delle informazioni commerciali pubbliche in un formato standardizzato. La tecnologia scelta per strutturare i tuoi dati potrebbe incidere sui benefici e sui costi ad essa associati. Crea un solido piano aziendale in modo che possa essere facilmente estratto, consumato e analizzato.

Alcune sfide che le aziende devono affrontare per i set di dati di Google, i dati collegati e il web semantico si stanno adattando abbastanza velocemente a nuovi strumenti e processi. Lo sviluppo di grafici avanzati della conoscenza aziendale è il luogo in cui puoi sfruttare i vantaggi delle tecnologie dei dati collegati creando un modello di conoscenza basato su standard del tuo dominio. È più difficile per i siti aziendali più piccoli o nuovi con un'autorità di dominio relativamente inferiore vincere nelle SERP quando vengono lasciati a indovinare quali contenuti i visitatori desiderano di più. Ciò sottolinea il motivo per cui un processo coerente di lettura dei dati può portare a contenuti di qualità così a lungo termine per fornire le migliori informazioni.

Gli utenti mobili consumano i contenuti online in modo diverso da quelli letti e dalle vendite attribuite agli utenti desktop. Abbiamo visto emergere un web design adattivo con gli sviluppatori che tengono conto dei diversi modelli utente per dispositivo. Poiché le aspettative degli acquirenti digitali per un facile consumo di contenuti continuano a superare i modelli attuali, il mezzo più scalabile per soddisfare questo obiettivo è attraverso un design UX semanticamente valido e la cura intelligente da parte dei consumatori di dati macchina.

Iniziamo la nostra scoperta di come i tuoi dati possono diventare così potenti.

7 passaggi per ottenere dati che forniscono valore immediato alla tua attività

Un elenco generale di ciò che serve per generare approfondimenti e fornire valore immediato alla tua azienda con un'implementazione facile e precisa:

1. PIANIFICAZIONE DELLA SQUADRA:

Inizia utilizzando le migliori pratiche nell'architettura del tuo sito web. Progetta un wireframe dettagliato con un approccio strutturato per prevenire un progetto "wing it".

Pianifica una gerarchia prima di sviluppare il tuo sito web. Tuttavia, evita i problemi in cui incorrono alcuni dipartimenti IT utilizzando il metodo di sviluppo "a cascata". Sebbene sia fantastico specificare assolutamente tutto, fino alla dimensione in punti di ciascun tipo di carattere, alla lunghezza della riga delle intestazioni delle pagine e esattamente come funzionerà una semplice galleria di foto, la SEO richiede un approccio flessibile. E i tuoi dati dovrebbero servire a apportare miglioramenti continui in modo che il tuo sito non sia solo bello da vedere, ma funzioni per gli utenti e aumenti le entrate. La tua azienda può trarre vantaggio da approfondimenti di machine learning più avanzati sul comportamento degli utenti .

2. SVILUPPO COMMERCIALE E SITI WEB:

Disporre i contenuti di ogni pagina Web in modo logico che crea un'esperienza utente eccezionale. Dopo aver pianificato l'estetica visiva del progetto con le migliori pratiche SEO di base, è il momento di passare al codice. Molte attività principali sono coinvolte qui come la costruzione della struttura del sito, la costruzione dei modelli, l'importazione dei dati, l'aggiornamento del contenuto, il riempimento delle lacune del contenuto e l'aggiunta del markup dei dati strutturati dello schema, ecc.

Rimani strettamente allineato con i tuoi obiettivi aziendali finali.

3. OTTIMIZZAZIONE DEL SITO E DEL DATABASE:

Per aiutare i motori di ricerca a comprendere questo contenuto, contrassegnalo con quanto più codice di schema possibile. Se il tuo sito viene riprogettato, tutto il codice e i dati necessari per il tuo nuovo sito dovrebbero essere sul server in anticipo in modo che l'ottimizzazione SEO di base possa essere eseguita in anticipo. Per ottenere i vantaggi delle nuove opportunità SEO per dati strutturati, pianifica ora che uno specialista SEO aggiunga continuamente elementi di markup.

4. VERIFICA E RIPARAZIONE:

Un audit dei dati tecnici garantirà che i marketer digitali possano superare le loro principali barriere nella creazione di contenuti. Conclude che un processo basato sui dati è fondamentale** per pubblicare il contenuto giusto da cui traggono vantaggio sia l'utente che l'azienda.

Utilizziamo audit tecnici incentrati su aspetti specifici e forniamo un monitoraggio regolare per identificare e mitigare una struttura organizzativa debole del sito web. Possiamo aiutarti a rivedere i dati di Strumenti per i Webmaster di Google per aggiornare la funzione tecnica e l'architettura del tuo sito web.

5. ANALIZZA I TUOI SET DI DATI:

Sfruttare i dati di Google Analytics e altri rapporti sui dati per raccogliere informazioni dettagliate sugli utenti offre un percorso per miglioramenti futuri. I metadati raccontano storie sui tuoi dati. Nel tempo, il valore dei buoni dati aumenta. Quando un sito web è a malapena passabile e non offre alcun vantaggio competitivo, può effettivamente infastidire i clienti, lasciare un'impressione negativa e scoraggiare le visite successive. Sfrutta le informazioni critiche raccolte solo dai tuoi dati per supportare i contenuti incentrati sull'utente.

Un vero data scientist avrà abilità come la capacità di manipolare i dati usando qualcosa come un dataframe dask o un array in grado di leggere colonne di dati in vari formati, come CSV. Il vero vantaggio è quando può essere salvato come un file parquet e utilizzato in seguito per future esigenze di pre-elaborazione out-of-core. Per molti di noi Google 360 ​​Analytics di SEO fa un ottimo lavoro nel fornire rapporti di dati più profondi rispetto a quelli che avevamo in precedenza nel nostro tradizionale Google Analytics.

Aggiungi lo schema di revisione del cliente dove appropriato per supportare il tuo grafico di dati .

6. USE ML: database grafico nativo per pipeline di machine learning

La gestione dei dati dei data warehouse passa dal reporting e dall'analisi degli eventi storici alla pianificazione dei ricavi aziendali.

Fornisce inoltre le informazioni necessarie per migliorare l'esperienza utente (CX) del cliente in tempo reale e le prestazioni del sito. In futuro, prevedi di assistere a un aumento del numero di aziende che iniziano a utilizzare dati in tempo reale e una pipeline ML per promuovere un'esperienza utente personalizzata su larga scala.

Ciò si ottiene spesso tramite database di grafi nativi. Un database grafico nativo utilizza l'adiacenza priva di indici per incrociare milioni di record di dati con tempi di risposta inferiori al secondo, anche se tali query estraggono dati a più livelli di profondità.

È possibile trattare le relazioni tra elementi di dati grafici altamente connessi come elementi di database di prima classe per pipeline di machine learning. Costruiscono componenti della pipeline completi di proprietà direzionali e di quantificazione utilizzate dal motore di database dei grafici.

"L'analisi aumentata sfrutterà le capacità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per elaborare automaticamente i dati in modo rapido ed efficiente, riducendo il tempo necessario per trasformare i dati in informazioni dettagliate. Ciò significa che gli analisti potranno dedicare più tempo all'analisi dei dati piuttosto che dedicare tempo alla preparazione dei dati per l'analisi.

Nel 2020, gli analisti di dati dovranno stare al passo con le modifiche alle leggi locali e internazionali sulla protezione dei dati, lavorando a stretto contatto con i team di conformità e le aziende per gestire con cura le informazioni di identificazione personale. Con una maggiore consapevolezza ed enfasi sulla protezione dei dati, gli strumenti di analisi si sposteranno per concentrarsi sulla protezione della privacy e della sicurezza dei dati personali degli utenti". – James E. Powell, direttore editoriale di TDWI

7. PIANO DI MIGLIORAMENTI IN CORSO:

Infine, implementa le azioni giuste che i tuoi dati rivelano per coinvolgere meglio gli utenti. A volte la formazione per il tuo team interno ti aiuta ad approfondire la gestione e la creazione di nuovi contenuti e a familiarizzare meglio con i loro rapporti sui dati SEO.

Con l'annotazione semantica, le fonti testuali acquisiscono gli attributi dei dati di cui le macchine hanno bisogno per organizzare, abbinare e servire i contenuti Web in modo accurato ed efficiente. È un salto verso la rivoluzione delle discipline che utilizziamo per la gestione delle informazioni sui dati e una migliore conoscenza degli utenti.

Andre Valente, Technical Program Manager di Google esorta i SEO a scavare nei dati nella tua Search Console per l'implementazione dei dati della tua struttura. Offre una raccolta di report di dati che identificano come le pagine vengono riconosciute in modo da poter risolvere i problemi critici. Approfondindo, è possibile vedere dove i tuoi dati sono rotti. La qualità del tuo markup ha un impatto diretto sui tuoi set di dati.

Quindi, come possiamo ottenere i segreti dietro gli utenti del nostro sito e le loro azioni?

Il data mining rivela il comportamento degli utenti di Internet

DIVVY HQ ha studiato cosa serve a un marketer digitale per superare le principali barriere nella creazione di contenuti. Conclude che un processo basato sui dati è fondamentale affinché le aziende rimangano in linea con i propri obiettivi di crescita.

Ha scoperto che "il 64% ha riferito che lo sviluppo di una strategia di contenuto completa è una sfida principale, mentre il 46% ha affermato che anche garantire che le idee di contenuto siano allineate con la strategia è difficile. Completando i primi 3, il 42% degli intervistati ha indicato che sta mantenendo organizzati i propri dati e idee.

Per modificare i tuoi contenuti web per un migliore clustering basato sui prodotti, devi prima pensare alle tue preferenze di comportamento degli utenti. Una volta che la tua azienda ha creato profili cliente approfonditi, è più facile fare previsioni su ciò che guida le vendite e sul valore della vita di ciascun cliente. I tuoi dati strutturati sono fondamentali per prevedere ciò che influisce sulla tua riga dell'oggetto, i tempi di nuovi post, dove e quando pubblicare articoli di notizie, il numero di e-mail inviate, se le offerte di sconto sono efficaci e altro ancora.

10 vantaggi di un approccio alla scienza dei dati

Le solide pratiche di Data Science consentono alle aziende di sfruttare i big data e ottenere vantaggi irraggiungibili senza di loro

* Aumenta il coinvolgimento degli utenti in loco

* Abbassare il tasso di abbandono

* Migliora le percentuali di clic medie

* Guida i tassi di conversione

* Aumento delle entrate dalle campagne di marketing

* Batti la concorrenza

* Trova la crescita in modo innovativo svelando nuove opportunità

* Aiuta la tua azienda ad abbracciare l'efficienza e l'integrazione dei dati

* Ottieni un'infrastruttura scalabile pronta per la produzione

* Aumenta la collaborazione produttiva

* Se disponi di più sedi, l'esperienza utente strutturata migliora il marketing di ricerca locale

Database a grafi e sistemi analitici

I sistemi di gestione di database relazionali convenzionali RDBMS sono ancora il fulcro di molte aziende che gestiscono i propri dati. Tuttavia, la struttura tabellare di tale RDBMS mette spesso alla prova alcuni tipi di analisi avanzate. Una cosa è acquisire e archiviare dati nell'RDBMS, ma la registrazione e la comprensione delle caratteristiche delle relazioni tra le tue entità chiave può essere un mal di testa. È meglio utilizzare un approccio strutturato al contenuto per aumentare il coinvolgimento degli utenti .

L'aggiornamento a un modello relazionale come i database di grafi è un modo per ottenere una maggiore flessibilità per l'analisi delle entità modellate alla luce delle loro relazioni. "I database grafici e i sistemi di analisi, basati sull'astrazione di grafi matematici per rappresentare la connettività, si basano su un approccio alternativo alla rappresentazione dei dati che acquisisce informazioni sulle entità e sui loro attributi ed eleva le relazioni tra le entità a oggetti di prima classe", secondo David Loshin dell'integrità della conoscenza. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Un'architettura dei dati ben definita offre alle aziende la possibilità di affrontare le sfide del volume di dati. Funziona come impronta e guida per progetti di dati attuali e futuri che supportano decisioni di marketing di alto livello. Se necessario, possiamo aiutarti a mettere in atto un piano che ti aiuterà a realizzare il pieno valore dei dati del tuo sito web.

Prendere le decisioni giuste sulla base dei dati giusti

Poiché la ricerca personalizzata di Google occupa una percentuale maggiore dei risultati di ricerca, i SEO sono affiancati da nuove sfide. Per molto tempo, il monitoraggio delle classifiche di un sito è stato uno dei principali KPI SEO, che si basa sull'accuratezza dei dati. Il nuovo feed di notizie di Google è anche messo alla prova con la posizione dell'utente, l'analisi delle ricerche precedenti e la cronologia del browser che influiscono sui risultati ottenuti dagli utenti. La portata dell'accuratezza dei dati stessa è offuscata nella vaghezza. Poiché la ricerca personalizzata ora significa infinite variazioni della SERP, per località e come gli utenti cambiano le impostazioni mobili, il significato di "dati accurati" sembra cambiare.

Sta diventando più difficile avere la certezza che i dati della tua classifica non siano distorti o deformati da qualche forma di personalizzazione in cui non sei stato preso in considerazione. Come può il tuo team di marketing essere sicuro di prendere le decisioni migliori sulla base di dati accurati?

Le SERP variano per ogni utente in base alla loro posizione, il che rende più difficile il tracciamento preciso del ranking, ma rimane importante. Innanzitutto, determina quali sono le tue posizioni di destinazione e quindi seleziona uno strumento di controllo del ranking per tenere traccia delle singole classifiche. Indipendentemente dal fatto che tu abbia un'attività commerciale locale o più indirizzi fisici, è necessario identificare le posizioni di destinazione e tracciare ciascuna di esse nel tempo per generare dati sufficienti da analizzare e considerare attendibili.

Conducendo controlli regolari del sito , la tua azienda può prendere le decisioni giuste con informazioni dettagliate basate sui dati.

Progettazione delle infrastrutture del futuro: architettura incentrata sui dati

Con una maggiore dipendenza dalle tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, i dati sono passati dall'essere considerati importanti per le risorse informative a essere al centro dell'innovazione. Non è più sufficiente essere solo basati sui dati: le organizzazioni devono essere incentrate sui dati.
Un recente sondaggio condotto da MIT Technology Review su richiesta di Pure Storage riporta che "un schiacciante 86% dei leader afferma che i dati sono la base per prendere decisioni aziendali, mentre l'87% afferma che sono la chiave per fornire risultati ai clienti". Inside Big Data prosegue parlando delle sfide che le aziende devono affrontare utilizzando saggiamente i dati nel suo post del 24 maggio 2018. Il 79% afferma che garantire che l'azienda utilizzi fonti di dati pertinenti è una sfida.

Presenta prima i concetti chiave e il contenuto

Ai robot di ricerca e agli utenti non piace quando sono necessari troppi clic per raggiungere una pagina dalla tua home page. È meglio avere strutture di collegamento orizzontali o "architettura del sito sottile" rispetto a una verticale profonda. Sebbene una funzione di ricerca interna possa essere utile, se gli utenti devono fare affidamento su di essa spesso, questo diventa un chiaro indicatore del fatto che approfondire il sito o trovare i tuoi contenuti è una sfida.

Quindi controlla le estensioni in una fase di sviluppo utilizzabile che aiuti a rendere ampiamente disponibile questo contenuto principale per i robot di ricerca e l'apprendimento automatico.

• Se operi nel settore automobilistico e disponi di diversi negozi locali, utilizza auto.schema.org per differenziare le posizioni degli indirizzi per i ricercatori locali.

• Per le risorse bibliografiche e quando serve il settore bibliotecario, fare leva su bib.schema.org

• Per l'Internet delle cose (IoT) prova iot.schema.org

• I siti di nicchia medica possono reperire health-lifesci.schema.org

• Segui fibo.schema.org (un nome in sospeso) se la tua nicchia è il settore finanziario

Considera attentamente la quantità e la qualità dei tuoi dati di input. Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno enormi "appetiti di dati" che spesso richiedono milioni di punti dati per raggiungere livelli di prestazioni accettabili. Combinato, con i pregiudizi degli scienziati dei dati nella raccolta dei dati, può essere sostanzialmente ridotto. Molti nella nicchia medica stanno spendendo risorse enormi per accumulare livelli sufficienti di dati imparziali e di alta qualità per alimentare i loro algoritmi e i dati esistenti nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR). Se rientri in questa nicchia, un approccio basato sui dati alle schede di attività commerciali di Google dei siti sanitari è fondamentale. Incorpora le recensioni dei tuoi pazienti sul tuo sito Web utilizzando il markup dello schema di revisione.

Il National Institutes of Health (NIH) afferma che "l'apprendimento automatico non risolve nessuno dei problemi fondamentali dell'inferenza causale nei set di dati osservazionali. La medicina clinica ha sempre richiesto ai medici di gestire enormi quantità di dati, dalla fisiologia e comportamento a livello macro a studi di laboratorio e di imaging e, sempre più, dati "omici". La capacità di gestire questa complessità ha sempre contraddistinto i bravi medici”. L'articolo del 9 settembre 2016 intitolato Predicting the Future — Big Data, Machine Learning e Clinical Medicine sottolinea che, alla fine, i dati devono essere analizzati, interpretati e agiti.

Blueshift classifica la scienza dei dati in tempo reale e actionized come la tendenza di marketing in crescita numero 1 per il 2017. "I dati sono gli elementi costitutivi, le basi dell'identità e del comportamento dei clienti che alimentano i modelli di apprendimento automatico e varie applicazioni di marketing. In qualità di esperti di marketing in crescita, stiamo cercando di rendere operativi questi dati sempre più velocemente. Le informazioni sono ottime, tuttavia, abbiamo bisogno di modi per suddividere e tagliare i dati manualmente e automaticamente per influenzare davvero i nostri profitti", afferma Uruba Niazi.

Il Web semantico costituisce entità di dati comuni e conoscenza attuabile

Il dottor Mirek Sopek, il fondatore dell'agenzia di soluzioni digitali MakoLab SA, è il leader della sua divisione di ricerca e sviluppo orientata al Web semantico. Inoltre, in qualità di presidente di Chemical Semantics Inc., la sua esperienza è vasta nel Web semantico. All'evento Enterprise Data World 2017 Conference, ha enumerato il modo in cui comprende le entità di dati comuni, le azioni e l'intersezione delle loro relazioni.

I principali siti aziendali di oggi stanno trovando un vantaggio nella ricerca grazie a una conoscenza più approfondita di schema.org quadro opportuno per costruire e fornire ontologie specifiche di nicchia, una sottoclasse di ontologie di dominio e per incarnare concetti vitali per lo schema di un determinato settore . Puoi utilizzare schema.org in tutti i domini, per qualsiasi lingua.

Come oggi:

* Contiene oltre 2.000 termini, 753 tipi, 1.200 proprietà e 220 enumerazioni.

* Schema.org copre entità, relazioni tra entità e azioni.

* Circa 15 milioni di siti utilizzano Schema.org.

* Scansioni casuali ma rappresentative (Web Data Commons) mostrano che circa il 30% degli URL sul Web restituisce una qualche forma di triple da schema.org.

Proprio come una singola pagina di prodotto deve essere nidificata in modo appropriato in una pagina contenente tutti i prodotti venduti, allo stesso modo il tuo schema di prodotto deve essere organizzato e nidificato in modo strutturato.

Architettura della scienza dei dati: acquisisci, elabora, archivia e analizza i tuoi dati

Dopo aver letto diversi articoli sul blog di Google Cloud e Machine Learning, all'inizio di quest'anno sono passato al mio sito su Google Cloud Platform (GCP). Sono su un entusiasmante percorso di apprendimento che acquisisce l'esperienza di prima mano sul suo utilizzo per ottenere dati migliori per prevedere l'intento dell'utente . Un articolo che mi ispira, pubblicato il 21 febbraio 2017, da Lorenzo Ridi è l'aggiunta dell'apprendimento automatico a una pipeline di analisi dei dati serverless .

È un esempio affascinante di come un'azienda, ACME, abbia utilizzato diversi componenti GCP per creare una pipeline di analisi dei dati serverless, e quindi ha combinato funzionalità di apprendimento automatico per l'analisi del sentiment tramite un'API REST ad alto consumo. Aderisce a un processo semplice che utilizza uno schema comune nei progetti di analisi dei dati in tempo reale. Riconoscerai questa sequenza di flusso di dati: acquisisci, elabora, archivia e analizza i tuoi dati.

Ci sono voluti mesi per scegliere tra Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure e altri. Finora, abbiamo riscontrato che il ridimensionamento on-demand su GCP sta producendo risparmi sui costi rispetto al nostro precedente host Web, fornendo al contempo ulteriore agilità operativa per le nostre esigenze di elaborazione dei dati.

Quando si decide su una pratica di Data Science (DS) nella propria organizzazione, anche gli ambienti di dati complessi beneficiano comunque della metodologia Keep It Simple Stupid (KISS). Sebbene sia possibile eseguire la tua architettura di data science esclusivamente dalle tue macchine interne, a un certo punto la maggior parte delle aziende scopre che non sarà scalabile per soddisfare le esigenze.

Analizza i dati nella tua Search Console per l'implementazione dei dati strutturati. Offre una raccolta di report di dati che identificano come le pagine vengono riconosciute in modo da poter risolvere i problemi critici. Approfondindo, è possibile vedere dove i tuoi dati sono rotti. La qualità del tuo markup ha un impatto diretto sui tuoi set di dati.

Ricerca per parole chiave di banche dati relazionali

Spesso ci affidiamo ad Ahrefs poiché gestisce due indici di parole chiave indipendenti che ci aiutano a valutare grandi quantità di dati per le decisioni di marketing dei motori di ricerca. È una fonte di dati più ampia di 4,6 miliardi di indici di parole chiave che identifica le frasi di ricerca ideali per studiare i modelli di ricerca degli utenti di Internet quando utilizzano il suo Esplora parole chiave. Quello secondario è composto da 429 milioni ed è una delle nostre fonti di riferimento per la ricerca delle query di ricerca per le quali un sito si classifica nei risultati di ricerca organici, questa volta utilizzando Site Explorer di Ahref .

Dati Google Cloud estesi per scopi di controllo

Un annuncio del 21 agosto 2017 afferma che "il periodo di conservazione per tutti i log di controllo delle attività di amministrazione di Google Cloud Platform (GCP) aumenterà a 13 mesi (dall'attuale periodo di conservazione di 1 mese) per tutti i log ricevuti a partire dal 12 settembre 2017 ”.

Questo aumento della conservazione è limitato ai log di controllo delle attività GCP, che si trovano in Stackdriver Logging and Activity Stream e disponibili per un totale di 400 giorni. "Tutti gli altri tipi di registro continueranno a essere conservati per 7 giorni nel livello Base e 30 giorni nel livello Premium", afferma l'annuncio. L'intento di Google è quello di semplificare sia la conformità dei dati che l'esecuzione degli audit. I registri di controllo delle attività su GCP a partire dal 12 settembre 2017 saranno archiviati e pronti per l'uso in Stackdriver Logging per 13 mesi.

Se la tua azienda fa le domande sbagliate sui tuoi dati, potresti perdere tempo prezioso con ore limitate nella tua giornata lavorativa per utilizzare i tuoi dati in modo efficace. Piuttosto, potenzia il tuo Assistente Google rispondendo alle domande che i consumatori si pongono più spesso. La tua azienda può impostare i KPI giusti e sapere quali domande porre durante l'analisi dei risultati nella ricerca mobile . Hill Web Marketing ti assicura di trovare risposte attuabili, prioritarie e pertinenti.

Database relazionali

Personalizzazione ed esperienza utente: sblocca il potenziale dei tuoi dati, ascolta il comportamento dei consumatori e individua le esigenze insoddisfatte.

I gestori delle campagne SEO e SEM sono in genere approfonditi in grafici, statistiche e report dettagliati che li aiutano a condurre un'analisi dei dati. Offrirlo agli altri in modo facile da rivedere aiuta tutti in un'organizzazione a comprendere meglio il marketing relazionale.

Con i Big Data progettati per portare la spesa tecnologica aziendale a un nuovo livello vicino a $ 242 miliardi secondo Gartner, il mining di Query Data è qui per restare e, di conseguenza, sempre più aziende di ogni dimensione stanno entrando nei dati di database relazionali. Per molte aziende a livello aziendale, i modelli di machine learning sono una risorsa strategica. Ogni cliente esistente, partner commerciale, fornitore, transazione, defezione, carrello abbandonato, pagamento rimbalzato e reclamo può fornire alla tua azienda una vasta gamma di dati relativi alle relazioni da cui imparare. Ciò aumenterà la tua capacità di rispondere a più domande nelle SERP immediate . Dal punto di vista dell'individuo che utilizza Internet, ogni richiesta digitata o attivata dalla voce, ogni vendita completata, informazioni sul prodotto richieste, ricerca di farmaci prescritti e anomalie ambientali, viene tracciata e integrata in grafici di database da qualcuno.

I database relazionali forniscono un mezzo comunemente accettato per archiviare e accedere a set di dati estesi. 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.

SOMMARIO

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

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