Como obter uma arquitetura de ciência de dados para impulsionar seu site

Como estruturar a arquitetura do seu site como um guru do cientista de dados

Toda empresa precisa de uma maneira fácil de realmente entender seus dados da Web , a visibilidade dicial de seus produtos e como os visitantes do site móvel interagem. .

Isso significa que você precisa contratar um cientista de dados para fazer as perguntas certas sobre seus dados?

A arquitetura Data Science está reunindo ideias que transformam dados em conhecimento acionável. A emoção disso é a capacidade de tomar mais decisões que resolvam problemas de receita de negócios. Para engajar o SEO semântico, é necessário ter uma estratégia, táticas e as ferramentas certas para uma abordagem estruturada aos dados e um layout de UX do site. A web moderna exige conteúdo conectado que se baseia no contexto do usuário, no reconhecimento de entidades de dados relacionadas e na forma como estão conectadas às pesquisas realizadas. Uma compreensão de linguagem natural, usuários, KPIs e sua arquitetura de dados estruturados é fundamental para gerar melhores resultados de pesquisa.

Padrões de Arquitetura de Site de Business Intelligence

Quando uma empresa tem metadados de várias fontes, eles precisam ser mesclados de forma coesa antes do desenvolvimento de novos produtos. Você precisa olhar além das tecnologias/plataformas individuais e ver de forma holística para ter uma arquitetura de site forte. O Hill Web Marketing ajuda os clientes a valorizar o conteúdo em um nível de ativos para adquirir dados. É aqui que o engenheiro ou líder de marketing digital com a mesma opinião precisa estar lá para definir o campo, capturar os dados, garantir que os registros dos sistemas os insiram e possam transportá-los para os gráficos de conhecimento do produto. Este é o “Conteúdo Inteligente”.

Ao obter um conhecimento mais profundo sobre a arquitetura UX principal de um site, você pode usá-lo para armazenar e analisar dados, especificamente dados estruturados. Crie uma estratégia de negócios clara sobre como usar os dados do Google Analytics para competir e implantar a UX, a tecnologia e a arquitetura de informações corretas para impulsionar o envolvimento do usuário. Ajustar sua cultura de negócios para criar conteúdo digital que impulsione os resultados de pesquisa e as conversões em dispositivos móveis requer uma abordagem multifacetada.

Pergunte a qualquer profissional de marketing digital bem-sucedido sobre o que eles consideram pré-requisitos essenciais para uma campanha de marketing de SEO bem-sucedida ou seu investimento em pesquisa paga e, sem dúvida, a maioria das respostas dirá algo sobre obter ou fazer integrações sábias a partir de pontos de dados. Isso ajuda a amar os dados e ser experiente o suficiente para aproveitá-los corretamente. Se um cliente ou alguém da equipe fornecer uma lista exaustiva de métricas sobre as quais deseja ver relatórios de dados, aprofunde-se no raciocínio por trás disso para garantir que eles sejam adequados para suas metas de negócios e, por fim, gerencie suas métricas do Google AdWords e publicidade em conformidade.

Vamos estabelecer uma compreensão básica dos termos usados ​​neste artigo para começar.

O que é Arquitetura de Ciência de Dados?

Data Science Architecture é a prática da ciência de dados ao escolher a melhor arquitetura de site para distribuição global de dados. Ele engloba uma arquitetura de data lake para ingerir dimensões variadas de dados de diferentes fontes, como Internet das Coisas (IoT), atividade de fluxo de cliques em sites, dados de processamento de transações online (OLTP), dados externos e locais, para nomear apenas alguns. Um objetivo final é ganhar mais cliques nas SERPs imediatas do Google .

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é a prática interdisciplinar que se preocupa com processos e sistemas para extrair conhecimento ou insights de dados em vários formatos, estruturados ou não estruturados, úteis para fornecer uma continuação para campos de análise de dados, como estatística, aprendizado de máquina, mineração de dados e previsão analítica. É semelhante ao Knowledge Discovery in Databases (KDD).

O que é um arquiteto de ciência de dados?

O arquiteto de ciência de dados (DSA) determina o design dos processos de coleta, armazenamento e análise de dados e exige da empresa as compensações de tempo e custo envolvidas. Garante fácil rastreamento e indexação da arquitetura de um site .

O que é um banco de dados de gráficos?

Na computação de dados, um banco de dados gráfico (GDB) é um banco de dados que utiliza estruturas gráficas para consultas de pesquisa semântica com nós, arestas e propriedades para representar entidades e armazenar dados. O núcleo do sistema é o gráfico, ou mapeamento de entidade de borda ou relacionamento. O gráfico correlaciona os itens de dados no armazenamento a uma coleção de nós e arestas, as arestas unem os relacionamentos entre os nós.

O que é caminho na estrutura de dados do gráfico?

Um caminho direcionado, também conhecido como dipath, em um grafo direcionado é uma sequência serial finita ou infinita de arestas que unem uma progressão de vértices distintos, mas com o requisito adicional de que as arestas sejam todas direcionadas na mesma direção.

Pipelines de dados de aprendizado de máquina para uma arquitetura de ciência de dados

Uma arquitetura de ciência de dados estabelece a base para melhores experiências do usuário e conjuntos de dados de produtos .

Uma tendência que tem uma multidão de gurus semânticos apaixonados é o desenvolvimento de bibliotecas que tornam o aprendizado de máquina mais acessível do que nunca. As bibliotecas que automatizam ainda mais a construção de pipelines de dados de machine learning são TPOT e AutoML/auto-sklearn. Dados mais algoritmos são a espinha dorsal do aprendizado de máquina que produz resultados inteligentes.

Ao lidar com os conceitos iniciais de aprendizado de máquina, pode-se ficar maravilhado como se tudo fosse mágico. Na realidade, é muito mais do que apenas “entrar os dados; gemas preditivas de resultado. Há muita lógica aplicada a ele. Dados filtrados, algoritmos, aprendizado profundo e modelos criados pelo processamento dos dados por meio dos algoritmos.

Se você está no negócio de derivar insights acionáveis ​​de dados por meio de aprendizado de máquina , isso ajuda para que o processo não se perca em maravilhas. Quanto mais você entender, melhor será capaz de transformar dados em previsões úteis e mais poderosas elas serão para aumentar os fluxos de receita. Os modelos de aprendizado de máquina armazenam dados armazenados aplicáveis, o que faz com que as empresas precisem encontrar uma maneira de lidar com esses grandes arquivos de dados.

No entanto, interpretar os resultados das tarefas de modelagem preditiva e avaliar os resultados adequadamente sempre exigirá uma certa quantidade de conhecimento. As ferramentas que ajudam a coletar e dar sentido aos dados não estão substituindo os especialistas humanos no campo, mas parecem estar capacitando um público mais amplo de indivíduos que odeiam os detalhes no domínio do aprendizado de máquina.

A Arquitetura e Análise de Big Data Estruturado

O Schema informa aos mecanismos de pesquisa o que seus dados “significam”, não apenas o que eles “dizem”.

Pode não ser necessário gastar fundos na avaliação de software de “big data” para análise. Isso pode ser usado para melhorar sua arquitetura de ciência de dados. Sendo uma palavra da moda relacionada ao poder de computação e recursos de armazenamento, big data refere-se a um grande conjunto de dados ou a uma série de conjuntos de dados que podem gerar insights críticos sobre o que os visitantes do site preferem. No entanto, nem sempre isso fornece uma probabilidade maior de análise bem-sucedida ou dá a um profissional de marketing digital a capacidade de chegar a uma conclusão acionável.

Durante anos, antes que o “Big Data” se tornasse parte de nossa linguagem comum, os estatísticos coletavam amostras com sucesso de dados da linha de produtos e usavam testes de amostragem para determinar melhores decisões de marketing. Ao testar, os valores alfa e beta podem ser muito baixos mesmo com amostras de dados pequenas (n>30) se a coleta e a pergunta de pesquisa forem bem projetadas e planejadas. Hoje, seus dados são tão essenciais para os negócios on-line que até mesmo uma pequena empresa precisa ter dados conectados para um SEO eficaz .

Se você terceiriza seu SEO ou o traz internamente, seu propósito de usar “big data” ou pequenas amostras de dados deve ser identificado primeiro. Estruturas como Hadoop, Cassandra e Spark estão prontamente disponíveis quando sua empresa atingiu um estado em que a modificação de muitos conjuntos de dados faz sentido. As empresas que investiram primeiro em arquitetura de site de última geração normalmente têm a vantagem de conjuntos de dados mais claros. Adquirir as habilidades de um SEO ou cientista de dados detalhista tornou-se uma vantagem competitiva direta para as empresas.

O Data Services facilita para qualquer empresa evoluir sua abordagem aos dados, movendo-os para o centro de seus negócios. Todos se tornam bem-sucedidos: desenvolvedores da Web adoram inventar novas experiências digitais, especialistas em dados semânticos podem descobrir tendências de usuários novas e inesperadas, arquitetos de dados podem combinar fontes de dados tradicionais com novas.

A tecnologia afeta os benefícios e custos de seus dados vinculados

De acordo com o XBRL US Business Data Reporting Standard, ou seja, os benefícios e custos dos dados estruturados, “dados que podem ser interpretados de forma inequívoca por um computador podem ser automaticamente”. Sua missão é fomentar o engajamento de informações públicas de negócios em um formato padronizado. A tecnologia escolhida para estruturar seus dados pode afetar os benefícios e custos associados a eles. Faça um plano sólido para toda a empresa para que possa ser facilmente extraído, consumido e analisado.

Alguns desafios que as empresas enfrentam para conjuntos de dados do Google, dados vinculados e a web semântica estão se adaptando com rapidez suficiente a novas ferramentas e processos. O desenvolvimento de gráficos de conhecimento empresarial avançados é onde você pode colher os benefícios das tecnologias de dados vinculados, criando um modelo de conhecimento baseado em padrões de seu domínio. É mais difícil para sites de negócios menores ou novos com uma autoridade de domínio comparativamente menor ganhar em SERPs quando deixados para adivinhar qual conteúdo os visitantes mais desejam. Isso enfatiza por que um processo consistente de leitura de seus dados pode levar a conteúdo de qualidade para, a longo prazo, fornecer as melhores informações.

Os usuários de dispositivos móveis consomem conteúdo on-line de maneira diferente da leitura e das vendas atribuídas aos usuários de desktop. Vimos o web design adaptativo surgir com os desenvolvedores levando em consideração os diferentes padrões de usuário por dispositivo. À medida que as expectativas dos compradores digitais para o consumo fácil de conteúdo continuam a exceder os modelos atuais, o meio mais escalável de atender a isso é por meio de um design UX semanticamente sólido e curadoria inteligente por consumidores de dados de máquina.

Vamos começar nossa descoberta de como seus dados podem se tornar tão poderosos.

7 etapas para obter dados que fornecem valor imediato ao seu negócio

Uma lista geral do que é necessário para gerar insights profundos e agregar valor imediato ao seu negócio com implantação fácil e precisa:

1. PLANEJAMENTO DA EQUIPE:

Comece usando as melhores práticas na arquitetura do seu site. Projete um wireframe detalhado com uma abordagem estruturada para evitar um projeto “wing it”.

Planeje uma hierarquia antes de desenvolver seu site. No entanto, evite problemas que alguns departamentos de TI incorrem usando o método de desenvolvimento “cascata”. Embora seja ótimo especificar absolutamente tudo, até o tamanho do ponto de cada tipo de fonte, o comprimento da linha dos cabeçalhos das páginas e exatamente como uma galeria de fotos simples funcionará, o SEO exige uma abordagem flexível. E seus dados devem servir para fazer melhorias contínuas para que seu site não tenha apenas uma ótima aparência, mas funcione para os usuários e gere receita. Sua empresa pode se beneficiar de insights de aprendizado de máquina mais avançados sobre o comportamento do usuário .

2. DESENVOLVIMENTO DE NEGÓCIOS E SITE:

Layout do conteúdo de cada página da web de uma maneira lógica que cria uma ótima experiência do usuário. Depois de planejar a estética visual do projeto com as melhores práticas básicas de SEO, é hora de pular para o código. Muitas tarefas principais estão envolvidas aqui, como construir a estrutura do site, construir os modelos, importar dados, atualizar conteúdo, preencher lacunas de conteúdo e adicionar marcação de dados estruturados de esquema, etc.

Mantenha-se alinhado com seus objetivos de negócios finais.

3. OTIMIZAÇÃO DE SITE E BANCO DE DADOS:

Para ajudar os mecanismos de pesquisa a entender esse conteúdo, marque-o com o máximo de código de esquema possível. Se o seu site está sendo redesenhado, todo o código e dados necessários para o seu novo site devem estar no servidor com antecedência para que a otimização básica de SEO possa ser feita com antecedência. Para obter os benefícios das novas oportunidades de SEO de dados estruturados, planeje agora ter um especialista em SEO para adicionar itens de marcação continuamente.

4. AUDITORIA E CORREÇÃO:

Uma auditoria de dados técnicos garantirá que os profissionais de marketing digital possam superar suas principais barreiras de criação de conteúdo. Ele conclui que um processo orientado a dados é vital** para publicar o conteúdo certo que tanto o usuário quanto a empresa ganham.

Utilizamos auditorias técnicas que se concentram em aspectos específicos e fornecem monitoramento regular para identificar e mitigar uma estrutura organizacional fraca do site. Podemos ajudá-lo a revisar seus dados das Ferramentas do Google para webmasters para atualizar a função técnica e a arquitetura do seu site.

5. ANALISE SEUS CONJUNTOS DE DADOS:

Aproveitar os dados do Google Analytics e outros relatórios de dados para coletar insights do usuário fornece um caminho para melhorias futuras. Metadados contam histórias sobre seus dados. Com o tempo, o valor de bons dados aumenta. Quando um site é pouco transitável e não oferece vantagem competitiva, ele pode realmente incomodar os clientes, deixar uma impressão negativa e desencorajar visitas de retorno. Aproveite as informações críticas obtidas apenas de seus dados para oferecer suporte ao conteúdo focado no usuário.

Um verdadeiro cientista de dados terá habilidades como a capacidade de manipular os dados usando algo como um dataframe ou matriz dask que pode ler colunas de dados em vários formatos, como CSV. A vantagem real é quando ele pode ser salvo como um arquivo de parquet e usado posteriormente para futuras necessidades de pré-processamento fora do núcleo. Para muitos de nós, o Google 360 ​​Analytics do SEO faz um ótimo trabalho ao fornecer relatórios de dados mais profundos do que tínhamos anteriormente em nosso Google Analytics tradicional.

Adicione o esquema de revisão do cliente onde for adequado para dar suporte ao seu gráfico de dados .

6. USE ML: banco de dados de gráfico nativo para pipelines de aprendizado de máquina

O gerenciamento de dados de data warehouses muda de relatórios e análises de eventos históricos para direcionar o planejamento de receita de negócios.

Ele também fornece insights necessários para melhorar a experiência do usuário do cliente (CX) em tempo real e o desempenho do site. No futuro, espere ver um aumento no número de empresas que começam a usar dados em tempo real e um pipeline de ML para impulsionar a experiência do usuário personalizada em escala.

Isso geralmente é alcançado por meio de bancos de dados gráficos nativos. Um banco de dados gráfico nativo usa adjacência livre de índice para cruzar milhões de registros de dados com tempos de resposta de menos de um segundo – mesmo que essas consultas minerem dados em várias camadas.

Você pode tratar relacionamentos entre elementos de dados de gráfico altamente conectados como elementos de banco de dados de primeira classe para pipelines de aprendizado de máquina. Eles constroem componentes de pipeline completos com propriedades direcionais e de quantificação usadas pelo mecanismo de banco de dados gráfico.

“A análise aumentada empregará recursos de IA e aprendizado de máquina para processar dados automaticamente de maneira rápida e eficiente, reduzindo o tempo necessário para transformar dados em insights. Isso significa que os analistas passarão mais tempo na análise de dados em vez de gastar tempo preparando os dados para análise.

Em 2020, os analistas de dados precisarão estar a par das mudanças nas leis de proteção de dados locais e internacionais, trabalhando em estreita colaboração com equipes e empresas de conformidade para lidar com informações de identificação pessoal com cuidado. Com maior conscientização e ênfase na proteção de dados, as ferramentas de análise mudarão para se concentrar na proteção da privacidade e segurança dos dados pessoais dos usuários.” – James E. Powell, diretor editorial da TDWI

7. PLANO PARA MELHORIAS EM CURSO:

Por fim, implemente as ações certas que seus dados revelam para engajar melhor os usuários. Às vezes, o treinamento para sua equipe interna ajuda você a se aprofundar no gerenciamento e na criação de novos conteúdos e a se familiarizar melhor com os relatórios de dados de SEO.

Com a anotação semântica, as fontes textuais assumem atributos de dados que as máquinas precisam para organizar, combinar e servir o conteúdo da web com precisão e eficiência. É um salto para revolucionar as disciplinas que usamos para gerenciamento de informações de dados e melhor conhecimento do usuário.

Andre Valente, Gerente Técnico de Programas do Google, incentiva os SEOs a investigar os dados em seu Search Console para a implementação de dados de estrutura. Ele oferece vários relatórios de dados que identificam como as páginas são reconhecidas para que você possa corrigir problemas críticos. Ao aprofundar, é possível ver onde seus dados estão quebrados. A qualidade de sua marcação afeta diretamente seus conjuntos de dados.

Então, como vamos descobrir os segredos por trás dos usuários do nosso site e suas ações?

Mineração de dados revela o comportamento dos usuários da Internet

A DIVVY HQ estudou o que é preciso para um profissional de marketing digital superar suas principais barreiras de criação de conteúdo. Ele conclui que um processo orientado a dados é fundamental para que as empresas permaneçam no caminho certo com suas metas de negócios para o crescimento.

Ele descobriu que “64% relataram que desenvolver uma estratégia de conteúdo abrangente é um grande desafio, enquanto 46% disseram que garantir que as ideias de conteúdo estejam alinhadas com a estratégia também é difícil. Completando o top 3, 42% dos entrevistados indicaram que está mantendo seus dados e ideias organizados.

Para ajustar seu conteúdo da Web para um melhor agrupamento baseado em produto, você deve primeiro se concentrar nas preferências de comportamento do usuário. Depois que sua empresa tiver perfis de clientes detalhados criados, é mais fácil fazer previsões sobre o que impulsiona as vendas e o valor da vida útil de cada cliente. Seus dados estruturados são essenciais para prever o que afeta sua linha de assunto, o tempo de novas postagens, onde e quando publicar artigos de notícias, o número de e-mails enviados, se as ofertas de desconto são eficazes e muito mais.

10 benefícios de uma abordagem de ciência de dados

As práticas sólidas de ciência de dados capacitam as empresas a alavancar big data e obter benefícios inatingíveis sem eles

* Aumente o envolvimento do usuário no local

* Menor taxa de churn

* Melhorar as taxas médias de cliques

* Impulsione as taxas de conversão

* Aumento da receita de campanhas de marketing

* Vença sua concorrência

* Encontre crescimento de forma inovadora, revelando novas oportunidades

* Ajude sua empresa a adotar a eficiência e a integração de dados

* Obtenha uma infraestrutura escalável pronta para produção

* Aumente a colaboração produtiva

* Se você tiver vários locais, o UX estruturado melhora o marketing de pesquisa local

Bancos de dados gráficos e sistemas analíticos

Os sistemas convencionais de gerenciamento de banco de dados relacional RDBMS ainda são o núcleo de muitas empresas que gerenciam seus dados. No entanto, a estrutura tabular de tal RDBMS frequentemente desafia alguns tipos de análises avançadas. Uma coisa é capturar e armazenar dados no RDBMS, mas registrar e entender as características dos relacionamentos entre suas principais entidades pode ser uma dor de cabeça. É melhor usar uma abordagem estruturada ao conteúdo para aumentar o envolvimento do usuário .

A atualização para um modelo relacional como bancos de dados de gráficos é uma maneira de obter maior flexibilidade para analisar entidades modeladas à luz de seus relacionamentos. “Bancos de dados gráficos e sistemas analíticos, baseados na abstração de gráficos matemáticos para representação de conectividade, contam com uma abordagem alternativa para representação de dados que captura informações sobre entidades e seus atributos e eleva os relacionamentos entre as entidades a serem objetos de primeira classe”, de acordo com David Loshin da Integridade do Conhecimento. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Uma Arquitetura de Dados bem definida oferece às empresas a capacidade de enfrentar os desafios do volume de dados. Ele funciona como uma pegada e guia para projetos de dados atuais e futuros que dão suporte a decisões de marketing de alto nível. Se necessário, podemos ajudá-lo a implementar um plano que o ajudará a perceber o valor total dos dados do seu site.

Tomando as decisões certas com base nos dados certos

À medida que a pesquisa personalizada do Google assume uma porcentagem maior dos resultados de pesquisa, os SEOs são acompanhados de novos desafios. Por muito tempo, acompanhar as classificações de um site tem sido um dos principais KPIs de SEO, que depende da precisão dos dados. O novo Google News Feed também é desafiado com a localização do usuário, analisando pesquisas anteriores e histórico do navegador que impactam os resultados que os usuários obtêm. O escopo da precisão dos dados em si é confuso na imprecisão. Como a pesquisa personalizada agora significa infinitas variações de SERP, por locais e como os usuários alternam suas configurações móveis, o significado de “dados precisos” parece estar mudando.

Está se tornando mais desafiador sentir-se confiante de que seus dados de classificação não são distorcidos ou malformados por alguma forma de personalização que você não considerou. Como sua equipe de marketing pode ter certeza de que está tomando as melhores decisões com base em dados precisos?

Os SERPs variam para cada usuário com base em sua localização, o que dificulta o rastreamento preciso da classificação - mas continua sendo importante. Primeiro, determine quais são seus locais de destino e, em seguida, selecione uma ferramenta de verificação de classificação para rastrear classificações individuais. Se você tem um negócio local de tijolo e argamassa ou vários endereços físicos, é necessário identificar seus locais de destino e rastrear cada um deles ao longo do tempo para gerar dados suficientes para analisar e confiar.

Ao realizar auditorias regulares no site , sua empresa pode tomar as decisões certas com insights orientados por dados.

Projeto de infraestrutura do futuro: arquitetura centrada em dados

Com mais dependência de tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial, os dados deixaram de ser considerados importantes para os ativos de informação para estarem no centro da inovação. Não é mais suficiente apenas ser orientada por dados – as organizações devem ser centradas em dados.
Uma pesquisa recente liderada pelo MIT Technology Review, a pedido da Pure Storage, relata que “um esmagador 86% dos líderes dizem que os dados são a base para a tomada de decisões de negócios, enquanto 87% dizem que são a chave para fornecer resultados para os clientes”. Inside Big Data continua falando sobre os desafios que as empresas enfrentam usando dados com sabedoria em seu post de 24 de maio de 2018. 79% dizem que garantir que a empresa esteja usando fontes de dados relevantes é um desafio.

Apresente os principais conceitos e conteúdo primeiro

Os bots de pesquisa e os usuários não gostam quando são necessários muitos cliques para acessar uma página da sua página inicial. É melhor ter estruturas de links horizontais ou “arquitetura de site fino” em vez de uma vertical profunda. Embora uma função de pesquisa interna possa ser útil, se os usuários precisarem confiar nela com frequência, isso se torna um indicador claro de que ir mais longe no site ou encontrar seu conteúdo é um desafio.

Em seguida, verifique as extensões em um estágio de desenvolvimento utilizável que ajude a tornar esse conteúdo principal amplamente disponível para bots de pesquisa e aprendizado de máquina.

• Se você estiver na indústria automotiva e tiver várias lojas locais, use auto.schema.org para diferenciar as localizações de endereços para pesquisadores locais.

• Para recursos bibliográficos e quando precisar do setor de bibliotecas, utilize bib.schema.org

• Para a Internet das Coisas (IoT), tente iot.schema.org

• Sites no nicho médico podem fornecer health-lifesci.schema.org

• Siga fibo.schema.org (um nome pendente) se o seu nicho for o setor financeiro

Considere cuidadosamente a quantidade e a qualidade de seus dados de entrada. Os algoritmos de aprendizado de máquina têm um enorme “apetite de dados”, muitas vezes exigindo milhões de pontos de dados para atingir níveis de desempenho aceitáveis. Combinado com os preconceitos dos cientistas de dados na coleta de dados, pode ser substancialmente reduzido. Muitos no nicho médico estão gastando recursos gigantescos para acumular níveis suficientes de dados imparciais e de alta qualidade para alimentar seus algoritmos e dados existentes em registros eletrônicos de saúde (EHRs). Se você se enquadra nesse nicho, é vital uma abordagem baseada em dados para o Google Business Listings dos sites de saúde . Incorpore as avaliações de seus pacientes em seu site usando a marcação do esquema de avaliação.

Os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) dizem que “o aprendizado de máquina não resolve nenhum dos problemas fundamentais de inferência causal em conjuntos de dados observacionais. A medicina clínica sempre exigiu que os médicos lidassem com enormes quantidades de dados, desde fisiologia e comportamento em nível macro até estudos laboratoriais e de imagem e, cada vez mais, dados “-ômicos”. A capacidade de gerenciar essa complexidade sempre separou bons médicos.” O artigo de 9 de setembro de 2016 intitulado Prevendo o Futuro – Big Data, Aprendizado de Máquina e Medicina Clínica enfatiza que, no final, os dados devem ser analisados, interpretados e atuados.

A Blueshift classifica a ciência de dados em tempo real e acionada como a tendência de marketing de crescimento número 1 para 2017. “Os dados são o alicerce, a base, da identidade e do comportamento do cliente que impulsiona os modelos de aprendizado de máquina e vários aplicativos de marketing. Como profissionais de marketing de crescimento, procuramos acionar esses dados cada vez mais rápido. Os insights são ótimos, no entanto, precisamos de maneiras de fatiar os dados manualmente e automaticamente para realmente afetar nossos resultados”, afirma Uruba Niazi.

A Web Semântica constitui entidades de dados comuns e conhecimento acionável

Dr. Mirek Sopek, fundador da agência de soluções digitais MakoLab SA, é o líder presidente de sua divisão de P&D orientada para a Web Semântica. Além disso, como presidente da Chemical Semantics Inc., sua experiência é vasta na Web Semântica. No evento Enterprise Data World 2017 Conference, ele enumerou como ela engloba entidades de dados comuns, ações e a interseção de seus relacionamentos.

Os principais sites de negócios de hoje estão descobrindo que uma vantagem na pesquisa é possível por meio de um conhecimento mais profundo da estrutura oportuna do schema.org para criar e fornecer ontologias específicas de nicho, uma subclasse de ontologias de domínio e sintetizar conceitos vitais para o esquema de um determinado setor . Você pode usar o schema.org em todos os domínios, para qualquer idioma.

A partir de hoje:

* Contém mais de 2.000 termos, 753 tipos, 1.200 propriedades e 220 enumerações.

* Schema.org abrange entidades, relacionamentos entre entidades e ações.

* Cerca de 15 milhões de sites usam Schema.org.

* Rastreamentos aleatórios mas representativos (Web Data Commons) mostram que cerca de 30% dos URLs na web retornam algum tipo de triplo do schema.org.

Assim como uma página de produto individual precisa ser aninhada adequadamente em uma página contendo todos os produtos vendidos, o esquema do seu produto precisa ser organizado e aninhado de maneira estruturada.

Arquitetura de ciência de dados: ingerir, processar, armazenar e analisar seus dados

Depois de ler vários artigos no Google Cloud and Machine Learning Blog, mudei para o meu site para o Google Cloud Platform (GCP) no início deste ano. Estou em um caminho de aprendizado empolgante para obter a experiência em primeira mão sobre seu uso para obter melhores dados para prever a intenção do usuário . Um artigo que me inspira, publicado em 21 de fevereiro de 2017, por Lorenzo Ridi, é Adding machine learning to a serverless data analysis pipeline .

É um exemplo fascinante de como uma empresa, a ACME, utilizou vários componentes do GCP para criar um pipeline de análise de dados sem servidor e, em seguida, misturou funcionalidades de aprendizado de máquina para análise de sentimentos por meio de uma API REST altamente consumível. Ele adere a um processo simples que envolve um padrão comum em projetos de análise de dados em tempo real. Você reconhecerá esta sequência de fluxo de dados: ingerir, processar, armazenar e analisar seus dados.

Demorou meses para escolhermos Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure e outros. Até agora, descobrimos que o dimensionamento sob demanda no GCP está produzindo economia de custos em relação ao nosso antigo host da Web, ao mesmo tempo em que fornece agilidade operacional adicional para nossas necessidades de processamento de dados.

Ao decidir sobre uma prática de Data Science (DS) em sua organização, mesmo ambientes de dados complexos ainda se beneficiam da metodologia Keep It Simple Stupid (KISS). Embora seja possível executar sua arquitetura de ciência de dados exclusivamente em suas máquinas internas, em algum momento a maioria das empresas descobre que isso não será dimensionado para atender às necessidades.

Explore os dados em seu Search Console para sua implementação de dados estruturados. Ele oferece vários relatórios de dados que identificam como as páginas são reconhecidas para que você possa corrigir problemas críticos. Ao aprofundar, é possível ver onde seus dados estão quebrados. A qualidade de sua marcação afeta diretamente seus conjuntos de dados.

Pesquisa de palavras-chave de bancos de dados relacionais

Muitas vezes confiamos no Ahrefs, pois ele opera dois índices de palavras-chave independentes que nos ajudam a avaliar grandes quantidades de dados para decisões de marketing de busca. É uma fonte de dados maior de 4,6 bilhões de índices de palavras-chave id frases de pesquisa ideais para estudar padrões de pesquisa de usuários da Internet ao usar seu Keyword Explorer. Seu secundário consiste em 429 milhões e é uma de nossas fontes para pesquisar quais consultas de pesquisa um site classifica nos resultados de pesquisa orgânica, desta vez usando o Site Explorer da Ahref .

Dados do Google Cloud estendidos para fins de auditoria

Um anúncio de 21 de agosto de 2017 afirma que "o período de retenção de todos os registros de auditoria de atividade do administrador do Google Cloud Platform (GCP) aumentará para 13 meses (a partir do período de retenção atual de um mês) para todos os registros recebidos em ou após 12 de setembro de 2017 ”.

Esse aumento de retenção é limitado aos registros de auditoria de atividades do GCP, que são encontrados no Stackdriver Logging e no stream de atividades e ficam disponíveis por um total de 400 dias. “Todos os outros tipos de log continuarão sendo retidos por 7 dias no Nível Básico e 30 dias no Nível Premium”, afirma o anúncio. A intenção do Google é facilitar a conformidade de dados e a execução de auditorias. Os registros de auditoria de atividades no GCP a partir de 12 de setembro de 2017 serão armazenados e estarão prontos para uso no Stackdriver Logging por 13 meses.

Se sua empresa está fazendo as perguntas erradas de seus dados, pode perder tempo precioso com horas limitadas em seu dia de trabalho para usar seus dados de forma eficaz. Em vez disso, capacite seu Google Assistente respondendo às perguntas que os consumidores fazem com mais frequência. Sua empresa pode definir os KPIs certos e saber quais perguntas fazer ao analisar os resultados na pesquisa para celular . O Hill Web Marketing garante que você encontre respostas acionáveis, priorizadas e relevantes.

Bancos de dados relacionais

Personalização e experiência do usuário: Libere o potencial de seus dados, ouça o comportamento do consumidor e atenda às necessidades não atendidas.

Os gerentes de campanha de SEO e SEM geralmente são profundos em gráficos, estatísticas e relatórios detalhados que os ajudam a realizar uma análise de dados. Oferecer isso a outras pessoas de maneira fácil de revisar ajuda todos em uma organização a entender melhor o Marketing de Relacionamento.

Com o Big Data projetado para impulsionar os gastos com tecnologia corporativa a um novo nível, perto de US$ 242 bilhões, de acordo com o Gartner, a mineração de dados de consulta veio para ficar e, como resultado, mais empresas de todos os tamanhos estão entrando em dados de bancos de dados relacionais. Para muitas empresas de nível empresarial, os modelos de aprendizado de máquina são um ativo estratégico. Cada cliente, parceiro de negócios, fornecedor, transação, deserção, carrinho abandonado, pagamento devolvido e reclamação existente pode fornecer à sua empresa uma variedade de dados relacionados ao relacionamento para aprender. Isso aumentará sua capacidade de responder a mais perguntas em SERPs imediatos . Do ponto de vista do indivíduo que usa a Internet, cada solicitação digitada ou ativada por voz, cada venda concluída, informações de produtos solicitadas, medicamentos prescritos pesquisados ​​e anomalias ambientais estão sendo rastreados e incorporados em gráficos de bancos de dados por alguém.

Os bancos de dados relacionais fornecem um meio comumente aceito para armazenar e acessar extensos conjuntos de dados. 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.

RESUMO

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

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