วิธีรับสถาปัตยกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนเว็บไซต์ของคุณ

วิธีจัดโครงสร้างสถาปัตยกรรมเว็บไซต์ของคุณเหมือนกูรูนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทุกธุรกิจต้องการวิธีง่ายๆ ในการ ทำความเข้าใจข้อมูลเว็บ อย่างแท้จริง การมองเห็นในข้อมูลผลิตภัณฑ์ ของพวกเขา และ วิธีที่ผู้เยี่ยมชมไซต์บนมือถือมีส่วนร่วม .

หมายความว่าคุณต้องจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อถามคำถามที่ถูกต้องจากข้อมูลของคุณหรือไม่?

สถาปัตยกรรม Data Science กำลังนำแนวคิดมารวมกันซึ่งเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ความตื่นเต้นในเรื่องนี้คือความสามารถในการตัดสินใจมากขึ้นเพื่อแก้ปัญหารายได้ของธุรกิจ ในการดึงดูด SEO เชิงความหมาย จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ ยุทธวิธี และเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับ แนวทางที่มีโครงสร้างสำหรับข้อมูล และเลย์เอาต์ UX ของเว็บไซต์ เว็บสมัยใหม่ต้องการเนื้อหาที่เชื่อมต่อโดยอิงตามบริบทของผู้ใช้ การรับรู้ของเอนทิตีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และวิธีการเชื่อมต่อกับการค้นหาที่ทำ ความเข้าใจในภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้ KPI และ สถาปัตยกรรมข้อมูลที่มีโครงสร้าง เป็นพื้นฐานในการสร้างผลการค้นหาที่ดีขึ้น

มาตรฐานสถาปัตยกรรมเว็บไซต์ข่าวกรองธุรกิจ

เมื่อธุรกิจมี Metadata จากหลายแหล่ง พวกเขาจำเป็นต้องผสานเข้าด้วยกันอย่างเหนียวแน่นก่อนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ คุณต้องมองข้ามเทคโนโลยี/แพลตฟอร์มแต่ละรายการ และดูแบบองค์รวมเพื่อให้มีสถาปัตยกรรมไซต์ที่แข็งแกร่ง Hill Web Marketing ช่วยให้ลูกค้าเห็นคุณค่าของเนื้อหาในระดับสินทรัพย์เพื่อรับข้อมูล นี่คือจุดที่วิศวกรหรือหัวหน้าฝ่ายการตลาดดิจิทัลที่มีใจเดียวกันจำเป็นต้องอยู่ที่นั่นเพื่อกำหนดเขตข้อมูล จับข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบได้บันทึกการแทรกข้อมูลไว้ และสามารถนำไปยังกราฟความรู้ของผลิตภัณฑ์ได้ นี่คือ "เนื้อหาอัจฉริยะ"

เมื่อได้รับความรู้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม UX หลักของเว็บไซต์ คุณจะสามารถใช้สถาปัตยกรรมนี้เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้าง สร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจนสำหรับวิธีใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ของ Google เพื่อแข่งขันและปรับใช้ UX เทคโนโลยี และสถาปัตยกรรมข้อมูล ที่เหมาะสมเพื่อขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ การปรับวัฒนธรรมธุรกิจของคุณเพื่อ สร้างเนื้อหาดิจิทัลที่ขับเคลื่อนผลการค้นหาและ Conversion บนมือถือ ต้องใช้แนวทางที่หลากหลาย

ถามนักการตลาดดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาถือเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นหลักสำหรับแคมเปญการตลาด SEO ที่ประสบความสำเร็จหรือการลงทุนในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย และคำตอบส่วนใหญ่จะพูดอะไรบางอย่างเกี่ยวกับการได้รับหรือทำการบูรณาการอย่างชาญฉลาดจากจุดข้อมูล ช่วยให้รักข้อมูลและมีความเข้าใจมากพอที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างถูกต้อง หากลูกค้าหรือคนในทีมระบุรายการเมตริกที่พวกเขาต้องการดูรายงานข้อมูลโดยละเอียด ให้เจาะลึกเหตุผลเบื้องหลังเพื่อให้แน่ใจว่าเหมาะสมกับเป้าหมายธุรกิจของพวกเขา จากนั้นจึง จัดการเมตริก AdWords ของคุณ และ โฆษณาตามนั้น

มาทำความเข้าใจพื้นฐานของคำศัพท์ที่ใช้ในบทความนี้เพื่อเริ่มต้นกัน

สถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

สถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูลเป็นแนวปฏิบัติของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเลือกสถาปัตยกรรมไซต์ที่ดีที่สุดสำหรับการกระจายข้อมูลทั่วโลก มันครอบคลุมสถาปัตยกรรม Data Lake เพื่อนำเข้ามิติข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งต่างๆ เช่น Internet of Things (IoT), กิจกรรมการคลิกบนเว็บไซต์, ข้อมูลการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) ทั้งข้อมูลนอกสถานที่และนอกสถานที่ แค่เล็กน้อย. เป้าหมายเดียวคือการได้รับ คลิกมากขึ้นใน Google SERP ทันที

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

Data Science เป็นแนวปฏิบัติแบบสหวิทยาการที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการและระบบในการดึงความรู้หรือข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ทั้งแบบมีโครงสร้างและแบบไม่มีโครงสร้าง มีประโยชน์ในการให้ความต่อเนื่องในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น สถิติ แมชชีนเลิร์นนิง การทำเหมืองข้อมูล และการทำนาย การวิเคราะห์ คล้ายกับการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD)

สถาปนิก Data Science คืออะไร?

สถาปนิกด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (DSA) เป็นผู้กำหนดการออกแบบของกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ข้อมูล และความต้องการทางธุรกิจสำหรับการแลกเปลี่ยนเวลาและต้นทุนที่เกี่ยวข้อง ช่วยให้ รวบรวมข้อมูลและจัดทำดัชนีสถาปัตยกรรมของไซต์ได้ ง่าย

ฐานข้อมูลกราฟคืออะไร?

ในการคำนวณข้อมูล ฐานข้อมูลแบบกราฟ (GDB) คือฐานข้อมูลที่ใช้โครงสร้างกราฟสำหรับคำค้นหาเชิงความหมายที่มีโหนด ขอบ และคุณสมบัติต่างๆ เพื่อแสดงถึงเอนทิตีและจัดเก็บข้อมูล แกนหลักของระบบคือกราฟ หรือการแมปเอนทิตีขอบหรือความสัมพันธ์ กราฟจะเชื่อมโยงรายการข้อมูลในร้านค้ากับชุดของโหนดและขอบ โดยขอบจะเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างโหนดเข้าด้วยกัน

เส้นทางในโครงสร้างข้อมูลกราฟคืออะไร?

เส้นทางแบบกำกับทิศทาง หรือที่เรียกว่าไดพาธ ในกราฟแบบกำกับทิศทางคือลำดับของขอบแบบมีขอบเขตหรือไม่จำกัดที่รวมการเคลื่อนตัวของจุดยอดที่แตกต่างกันออกไป แต่ด้วยข้อกำหนดเพิ่มเติมที่ขอบทั้งหมดจะมุ่งไปในทิศทางเดียวกัน

ไปป์ไลน์ข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับสถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูล

สถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูลวางรากฐานสำหรับ ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้นและชุดข้อมูลผลิตภัณฑ์

แนวโน้มหนึ่งที่มีผู้เชี่ยวชาญด้านความหมายที่กระตือรือร้นจำนวนมากคือการพัฒนาห้องสมุดที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าถึงได้มากกว่าที่เคย ไลบรารีที่ทำให้การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นไปโดยอัตโนมัติ ได้แก่ TPOT และ AutoML/auto-sklearn ดาต้าพลัสอัลกอริธึมเป็นแกนหลักของการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างผลลัพธ์ที่ชาญฉลาด

เมื่อต้องต่อสู้กับแนวคิดเบื้องต้นของแมชชีนเลิร์นนิง บางคนอาจเต็มไปด้วยความสงสัยราวกับเป็นเวทมนตร์ ในความเป็นจริง มันเป็นมากกว่าแค่ "ข้อมูลเป็นไป อัญมณีทำนายผล มีตรรกะมากมายที่ใช้กับมัน ข้อมูลที่กรอง อัลกอริธึม การเรียนรู้เชิงลึก และแบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยการประมวลผลข้อมูลผ่านอัลกอริทึม

หากคุณอยู่ในธุรกิจของการหา ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงจากข้อมูลผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง จะช่วยให้กระบวนการนี้ดีขึ้นได้ ยิ่งคุณเข้าใจสิ่งนี้มากเท่าไหร่ คุณก็จะสามารถแปลงข้อมูลเป็นการคาดคะเนที่มีประโยชน์ได้ดียิ่งขึ้น และยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเพิ่มแหล่งรายได้ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งทำให้ธุรกิจจำเป็นต้องหาวิธีจัดการไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้

อย่างไรก็ตาม การตีความผลลัพธ์ของงานการสร้างแบบจำลองการทำนายและการประเมินผลลัพธ์อย่างเหมาะสมจะต้องใช้ความรู้จำนวนหนึ่งเสมอ เครื่องมือที่ช่วยเก็บเกี่ยวและทำความเข้าใจข้อมูลไม่ได้มาแทนที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขานี้ แต่ดูเหมือนว่าจะเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ชมที่กว้างขึ้นของบุคคลที่เกลียดชังรายละเอียดในขอบเขตของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

สถาปัตยกรรมและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้าง

สคีมาแจ้งเครื่องมือค้นหาว่าข้อมูลของคุณ "หมายถึงอะไร" ไม่ใช่แค่สิ่งที่ "พูด"

อาจไม่จำเป็นต้องใช้เงินในการประเมินซอฟต์แวร์ "ข้อมูลขนาดใหญ่" เพื่อการวิเคราะห์ สามารถใช้เพื่อปรับปรุงสถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูลของคุณ เนื่องจากเป็นคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับพลังการประมวลผลและความสามารถในการจัดเก็บข้อมูล บิ๊กดาต้าจึงเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือชุดข้อมูลที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้เยี่ยมชมไซต์ต้องการ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์มักจะไม่มีโอกาสมากขึ้นในการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ หรือทำให้นักการตลาดดิจิทัลสามารถบรรลุข้อสรุปที่สามารถดำเนินการได้

หลายปีก่อนที่ “บิ๊กดาต้า” จะเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของภาษาทั่วไปของเรา นักสถิติได้สุ่มตัวอย่างจากข้อมูลกลุ่มผลิตภัณฑ์และใช้การทดสอบการสุ่มตัวอย่างเพื่อกำหนดการตัดสินใจทางการตลาดที่ดีขึ้น เมื่อทำการทดสอบ ค่าอัลฟาและเบต้าอาจต่ำมากด้วยตัวอย่างข้อมูลขนาดเล็ก (n>30) หากคำถามเกี่ยวกับการรวบรวมและการวิจัยได้รับการออกแบบและวางแผนมาอย่างดี ทุกวันนี้ ข้อมูลของคุณมีความสำคัญต่อธุรกิจออนไลน์มากจนแม้แต่ ธุรกิจขนาดเล็กก็จำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเพื่อให้ SEO มีประสิทธิภาพ

ไม่ว่าคุณจะจ้าง SEO ภายนอกหรือนำมาเอง จุดประสงค์ของการใช้ “ข้อมูลขนาดใหญ่” หรือตัวอย่างข้อมูลขนาดเล็กควรได้รับการระบุก่อน กรอบงานต่างๆ เช่น Hadoop, Cassandra และ Spark จะพร้อมใช้งานเมื่อธุรกิจของคุณมาถึงสถานะที่การปรับเปลี่ยนชุดข้อมูลจำนวนมากเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล ธุรกิจที่ลงทุนเป็นอันดับแรกในด้านสถาปัตยกรรมไซต์ที่ทันสมัยมักมีข้อได้เปรียบจากชุดข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้น การได้รับทักษะของ SEO ที่เน้นรายละเอียดหรือนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลได้กลายเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันโดยตรงสำหรับบริษัทต่างๆ

บริการข้อมูลช่วยให้ธุรกิจใดๆ พัฒนาแนวทางข้อมูลได้ง่ายโดยการย้ายไปยังแกนหลักของธุรกิจ ทุกคนประสบความสำเร็จ: นักพัฒนาเว็บชอบที่จะประดิษฐ์ประสบการณ์ดิจิทัลแบบใหม่ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเชิงความหมายสามารถค้นพบแนวโน้มผู้ใช้ใหม่ๆ ที่คาดไม่ถึง สถาปนิกข้อมูลสามารถผสมผสานแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิมเข้ากับแหล่งข้อมูลใหม่ได้

เทคโนโลยีส่งผลต่อประโยชน์และต้นทุนของข้อมูลที่เชื่อมโยงของคุณ

ตามมาตรฐานการรายงานข้อมูลธุรกิจของ XBRL ของสหรัฐอเมริกา กล่าวคือ ประโยชน์และต้นทุนของข้อมูลที่มีโครงสร้าง “ข้อมูลที่คอมพิวเตอร์สามารถตีความได้อย่างชัดเจนสามารถเป็นได้โดยอัตโนมัติ” ภารกิจของมันคือการส่งเสริมการมีส่วนร่วมของข้อมูลธุรกิจสาธารณะในรูปแบบมาตรฐาน เทคโนโลยีที่เลือกให้จัดโครงสร้างข้อมูลของคุณอาจส่งผลต่อประโยชน์และต้นทุนที่เกี่ยวข้อง จัดทำแผนสำหรับทั้งบริษัทที่มั่นคงเพื่อให้สามารถดึง ใช้ และวิเคราะห์ได้ง่าย

ความท้าทายบางอย่างที่ธุรกิจต้องเผชิญสำหรับชุดข้อมูล Google ข้อมูลที่เชื่อมโยง และเว็บเชิงความหมายกำลังปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือและกระบวนการใหม่ได้เร็วพอ การพัฒนากราฟความรู้ขององค์กรที่สมบูรณ์เป็นที่ที่คุณสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของเทคโนโลยีข้อมูลที่เชื่อมโยงโดยการสร้างแบบจำลองความรู้ตามมาตรฐานของโดเมนของคุณ มันยากกว่าสำหรับไซต์ธุรกิจขนาดเล็กหรือใหม่ที่มีอำนาจโดเมนต่ำกว่าที่จะชนะใน SERP เมื่อปล่อยให้เดาว่าผู้เยี่ยมชมเนื้อหาต้องการอะไรมากที่สุด สิ่งนี้เน้นว่าเหตุใดกระบวนการอ่านข้อมูลของคุณอย่างสม่ำเสมอจึงสามารถนำไปสู่เนื้อหาที่มีคุณภาพ ดังนั้นในระยะยาวเพื่อให้ข้อมูลที่ดีที่สุด

ผู้ใช้มือถือใช้เนื้อหาออนไลน์ที่แตกต่างจากการอ่านและการขายที่เกิดจากผู้ใช้เดสก์ท็อป เราได้เห็นการออกแบบเว็บที่ปรับเปลี่ยนได้กับนักพัฒนาโดยคำนึงถึงรูปแบบผู้ใช้ที่แตกต่างกันในแต่ละอุปกรณ์ เนื่องจากความคาดหวังของผู้ซื้อดิจิทัลสำหรับการบริโภคเนื้อหาที่ง่ายยังคงมีอยู่มากกว่ารุ่นปัจจุบัน วิธีที่สามารถปรับขนาดได้มากที่สุดในการดำเนินการนี้คือผ่านการออกแบบ UX ที่มีความหมายและการจัดการที่ชาญฉลาดโดยผู้บริโภคข้อมูลเครื่อง

มาเริ่มต้นการค้นพบว่าข้อมูลของคุณจะมีประสิทธิภาพได้อย่างไร

7 ขั้นตอนในการรับข้อมูลที่ให้คุณค่าแก่ธุรกิจของคุณในทันที

รายการภาพรวมของสิ่งที่ต้องใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและมอบคุณค่าให้กับธุรกิจของคุณทันทีด้วยการปรับใช้ที่ง่ายและแม่นยำ:

1. การวางแผนทีม:

เริ่มต้นด้วยการใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในสถาปัตยกรรมของเว็บไซต์ของคุณ ออกแบบโครงลวดที่มีรายละเอียดด้วยแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อป้องกันโครงการ "ปีก"

วางแผนลำดับชั้นก่อนที่คุณจะพัฒนาเว็บไซต์ของคุณ อย่างไรก็ตาม ให้หลีกเลี่ยงปัญหาที่เกิดกับแผนกไอทีบางส่วนโดยใช้วิธีการพัฒนา "น้ำตก" แม้ว่าจะเป็นการดีที่จะระบุทุกอย่างอย่างสมบูรณ์ ไปจนถึงขนาดพอยต์ของแบบอักษรแต่ละประเภท ความยาวบรรทัดของส่วนหัวของหน้า และวิธีการทำงานของแกลเลอรีรูปภาพอย่างง่าย SEO ก็ต้องการแนวทางที่ยืดหยุ่น และข้อมูลของคุณควรทำหน้าที่ในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ไซต์ของคุณไม่เพียงแต่ดูดีเท่านั้น แต่ยังทำงานสำหรับผู้ใช้และช่วยเพิ่มรายได้อีกด้วย ธุรกิจของคุณจะได้รับประโยชน์จาก ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ขั้นสูงของแมชชีนเลิ ร์นนิง

2. ธุรกิจและการพัฒนาเว็บไซต์:

จัดวางเนื้อหาของแต่ละหน้าเว็บในลักษณะที่สมเหตุสมผลซึ่งสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ยอดเยี่ยม หลังจากวางแผนความสวยงามของภาพสำหรับโครงการด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดพื้นฐานของ SEO แล้ว ก็ถึงเวลากระโดดลงไปในโค้ด งานหลักหลายอย่างเกี่ยวข้องที่นี่ เช่น การสร้างโครงสร้างไซต์ การสร้างเทมเพลต การนำเข้าข้อมูล การรีเฟรชเนื้อหา การเติมช่องว่างของเนื้อหา และการเพิ่มมาร์กอัปข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบสคีมา เป็นต้น

สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจขั้นสุดท้ายของคุณอย่างใกล้ชิด

3. การเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์และฐานข้อมูล:

เพื่อช่วยให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจเนื้อหานี้ ให้ทำเครื่องหมายด้วยรหัสสคีมาให้มากที่สุด หากไซต์ของคุณกำลังได้รับการออกแบบใหม่ โค้ดและข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับไซต์ใหม่ของคุณควรอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ล่วงหน้า เพื่อให้การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ขั้นพื้นฐานสามารถทำได้ล่วงหน้า เพื่อให้ได้ประโยชน์จากโอกาส SEO ที่มีข้อมูลที่มีโครงสร้างใหม่ ให้วางแผนตอนนี้เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญ SEO เพิ่มรายการมาร์กอัปอย่างต่อเนื่อง

4. การตรวจสอบและแก้ไข:

การ ตรวจสอบข้อมูลทางเทคนิค จะช่วยให้มั่นใจว่านักการตลาดดิจิทัลสามารถเอาชนะอุปสรรคด้านการสร้างเนื้อหาหลักของตนได้ สรุปได้ว่ากระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญ** ในการเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกต้องซึ่งทั้งผู้ใช้และธุรกิจได้รับ

เราใช้การตรวจสอบทางเทคนิคที่เน้นด้านเฉพาะและจัดให้มีการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุและลดโครงสร้างองค์กรของเว็บไซต์ที่อ่อนแอ เราสามารถช่วยคุณตรวจสอบข้อมูล Google Webmaster Tools ของคุณเพื่ออัปเกรดฟังก์ชันทางเทคนิคและสถาปัตยกรรมของเว็บไซต์ของคุณ

5. วิเคราะห์ชุดข้อมูลของคุณ:

การใช้ประโยชน์จากข้อมูลการวิเคราะห์ของ Google และรายงานข้อมูลอื่นๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้จะเป็นหนทางสู่การปรับปรุงในอนาคต ข้อมูลเมตาจะบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ เมื่อเวลาผ่านไป มูลค่าของข้อมูลที่ดีจะเพิ่มขึ้น เมื่อเว็บไซต์ไม่สามารถผ่านได้และไม่มีความได้เปรียบในการแข่งขัน จริงๆ แล้วอาจสร้างความรำคาญให้ลูกค้า ทิ้งความประทับใจในเชิงลบ และไม่แนะนำให้กลับมาเยี่ยมชมอีก ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่รวบรวมได้จากข้อมูลของคุณเพื่อรองรับเนื้อหาที่เน้นผู้ใช้เท่านั้น

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่แท้จริงจะมีทักษะต่างๆ เช่น ความสามารถในการจัดการข้อมูลโดยใช้บางอย่าง เช่น dask dataframe หรืออาร์เรย์ที่สามารถอ่านคอลัมน์ของข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น CSV ข้อได้เปรียบที่แท้จริงคือเมื่อสามารถบันทึกเป็นไฟล์ปาร์เก้และนำไปใช้ในภายหลังสำหรับความต้องการก่อนการประมวลผลนอกคอร์ในอนาคต สำหรับพวกเราหลายคน Google 360 ​​Analytics ของ SEO นำเสนอรายงานข้อมูลที่ละเอียดกว่าที่เคยมีใน Google Analytics แบบเดิมได้อย่างยอดเยี่ยม

เพิ่มสคีมาบทวิจารณ์ของลูกค้าที่เหมาะสมกับการสนับสนุนกราฟข้อมูลของคุณ

6. ใช้ ML: ฐานข้อมูลกราฟเนทีฟสำหรับไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง

การจัดการข้อมูลของคลังข้อมูลเปลี่ยนจากการรายงานและการวิเคราะห์เหตุการณ์ในอดีตเป็นการขับเคลื่อนการวางแผนรายได้ของธุรกิจ

นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ของลูกค้า (CX) ในแบบเรียลไทม์และประสิทธิภาพของไซต์ ในอนาคตข้างหน้า คาดว่าจะเห็นการเพิ่มขึ้นของจำนวนองค์กรที่เริ่มใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และไปป์ไลน์ ML เพื่อขับเคลื่อนประสบการณ์ผู้ใช้ที่ปรับแต่งได้ตามขนาดที่ต้องการ

ซึ่งมักจะทำได้ผ่านฐานข้อมูลกราฟแบบเนทีฟ ฐานข้อมูลกราฟแบบเนทีฟใช้ส่วนต่อประสานที่ปราศจากดัชนีเพื่อสลับระเบียนข้อมูลหลายล้านรายการด้วยเวลาตอบสนองในเสี้ยววินาที แม้ว่าการสืบค้นเหล่านั้นจะขุดข้อมูลลึกหลายชั้น

คุณสามารถปฏิบัติต่อความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลกราฟที่มีการเชื่อมต่อสูงเป็นองค์ประกอบฐานข้อมูลชั้นหนึ่งสำหรับไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาสร้างส่วนประกอบไปป์ไลน์ที่มีคุณสมบัติการกำหนดทิศทางและการหาปริมาณที่ใช้โดยกลไกฐานข้อมูลกราฟ

“การวิเคราะห์เสริมจะใช้ความสามารถของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ซึ่งหมายความว่านักวิเคราะห์จะใช้เวลามากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลแทนที่จะใช้เวลาในการเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์

ในปี 2020 นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงกฎหมายคุ้มครองข้อมูลในและต่างประเทศโดยทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมและบริษัทการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อจัดการข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้อย่างระมัดระวัง ด้วยการรับรู้และเน้นการปกป้องข้อมูลที่เพิ่มขึ้น เครื่องมือวิเคราะห์จะเปลี่ยนไปเน้นที่การปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้” – James E. Powell กองบรรณาธิการ TDWI

7. แผนสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:

สุดท้าย ใช้การดำเนินการที่ถูกต้องซึ่งข้อมูลของคุณเปิดเผยเพื่อให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมมากขึ้น บางครั้งการฝึกอบรมสำหรับทีมในองค์กรของคุณจะช่วยให้คุณจัดการและสร้างเนื้อหาใหม่ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และทำความคุ้นเคยกับรายงานข้อมูล SEO ของพวกเขา

ด้วยคำอธิบายประกอบเชิงความหมาย แหล่งข้อมูลที่เป็นข้อความจะใช้แอตทริบิวต์ข้อมูลที่เครื่องต้องการเพื่อจัดระเบียบ จับคู่ และให้บริการเนื้อหาเว็บอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ เป็นการก้าวกระโดดสู่การปฏิวัติสาขาวิชาที่เราใช้สำหรับการจัดการข้อมูลข้อมูลและความรู้ของผู้ใช้ที่ดีขึ้น

Andre Valente ผู้จัดการโปรแกรมด้านเทคนิคของ Google ขอแนะนำให้ SEO ขุดลงไปในข้อมูลใน Search Console ของคุณสำหรับการนำข้อมูลโครงสร้างไปใช้ มีรายงานข้อมูลจำนวนหนึ่งที่ระบุวิธีการจดจำหน้าเว็บ เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาที่สำคัญได้ เมื่อเจาะลึกลงไป คุณจะเห็นได้ว่าข้อมูลของคุณเสียหายจากจุดใด คุณภาพของมาร์กอัปส่งผลโดยตรงต่อชุดข้อมูลของคุณ

แล้วเราจะไปรับความลับเบื้องหลังผู้ใช้ไซต์ของเราและการกระทำของพวกเขาได้อย่างไร

การขุดข้อมูลเผยพฤติกรรมของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต

DIVVY HQ ศึกษาสิ่งที่นักการตลาดดิจิทัลต้องใช้เพื่อเอาชนะอุปสรรคด้านการสร้างเนื้อหาอันดับต้นๆ สรุปได้ว่ากระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญต่อธุรกิจที่ดำเนินการตามเป้าหมายทางธุรกิจเพื่อการเติบโต

เขาพบว่า “64% รายงานว่าการพัฒนากลยุทธ์เนื้อหาที่ครอบคลุมเป็นความท้าทายสูงสุด ในขณะที่ 46% กล่าวว่าการสร้างความมั่นใจว่าแนวคิดเนื้อหาสอดคล้องกับกลยุทธ์ก็ยากเช่นกัน ในการปัดเศษ 3 อันดับแรก 42% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่ามีการจัดเก็บข้อมูลและแนวคิดของตนให้เป็นระเบียบ

ในการปรับแต่งเนื้อหาเว็บของคุณเพื่อการจัดกลุ่มตามผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ก่อนอื่นคุณต้องคำนึงถึงการตั้งค่าพฤติกรรมผู้ใช้ของคุณ เมื่อธุรกิจของคุณสร้างโปรไฟล์ลูกค้าในเชิงลึกแล้ว จะทำให้คาดการณ์ได้ง่ายขึ้นว่าอะไรที่กระตุ้นยอดขายและมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าแต่ละราย ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหัวใจหลักในการคาดการณ์ สิ่งที่ส่งผลต่อหัวเรื่องของคุณ ระยะเวลาในการโพสต์ใหม่ สถานที่และเวลาที่เผยแพร่บทความข่าว จำนวนอีเมลที่ส่ง หากข้อเสนอส่วนลดมีผล และอื่นๆ

10 ประโยชน์ของแนวทาง Data Science

แนวปฏิบัติ Solid Data Science ช่วยให้ธุรกิจใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่และรับผลประโยชน์ที่ไม่สามารถบรรลุได้หากไม่มีพวกเขา

* เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในสถานที่

* อัตราการปั่นที่ต่ำกว่า

* ปรับปรุงอัตราการคลิกผ่านโดยเฉลี่ย

* เพิ่มอัตราการแปลง

* เพิ่มรายได้จากแคมเปญการตลาด

* เอาชนะการแข่งขันของคุณ

* ค้นหาการเติบโตอย่างสร้างสรรค์โดยเปิดเผยโอกาสใหม่ ๆ

* ช่วยให้บริษัทของคุณยอมรับประสิทธิภาพและการรวมข้อมูล

* รับโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมสำหรับการผลิตที่ปรับขนาดได้

* เพิ่มการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิผล

* หากคุณมีสถานที่หลายแห่ง UX ที่มีโครงสร้างจะช่วยปรับปรุงการตลาดบนการค้นหาในท้องถิ่น

ฐานข้อมูลกราฟและระบบวิเคราะห์

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบธรรมดา RDBMS ยังคงเป็นแกนหลักของธุรกิจจำนวนมากที่จัดการข้อมูลของตน อย่างไรก็ตาม โครงสร้างแบบตารางของ RDBMS ดังกล่าวมักท้าทายการวิเคราะห์ขั้นสูงบางประเภท การจับและจัดเก็บข้อมูลใน RDBMS เป็นสิ่งหนึ่ง แต่การบันทึกและการทำความเข้าใจลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีหลักของคุณอาจเป็นเรื่องที่น่าปวดหัว ควรใช้ แนวทางที่มีโครงสร้างในเนื้อหาเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม ของผู้ใช้

การอัปเดตเป็นโมเดลเชิงสัมพันธ์ เช่น ฐานข้อมูลกราฟเป็นวิธีหนึ่งที่จะเพิ่มความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์เอนทิตีที่มีโมเดลตามความสัมพันธ์ “ฐานข้อมูลกราฟและระบบการวิเคราะห์บนพื้นฐานของกราฟทางคณิตศาสตร์ที่เป็นนามธรรมสำหรับการแสดงการเชื่อมต่อ อาศัยวิธีการอื่นในการแสดงข้อมูลซึ่งรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเอนทิตีและคุณลักษณะของพวกเขา และยกระดับความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีให้เป็นออบเจกต์ชั้นหนึ่ง” ตาม David Loshin จากความสมบูรณ์ของความรู้ (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

สถาปัตยกรรมข้อมูลที่กำหนดไว้อย่างดีช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตอบสนองความท้าทายด้านปริมาณข้อมูลได้ มันทำงานเป็นรอยเท้าและเป็นแนวทางสำหรับโครงการข้อมูลในปัจจุบันและอนาคตที่สนับสนุนการตัดสินใจทางการตลาดในระดับสูง หากจำเป็น เราสามารถช่วยคุณวางแผนที่จะช่วยให้คุณตระหนักถึงคุณค่าของข้อมูลเว็บไซต์ของคุณอย่างเต็มที่

การตัดสินใจที่ถูกต้องตามข้อมูลที่ถูกต้อง

เนื่องจากการค้นหาเฉพาะบุคคลของ Google เข้าครอบงำผลการค้นหาในเปอร์เซ็นต์ที่มากขึ้น SEO จึงถูกขนาบข้างด้วยความท้าทายใหม่ๆ การติดตามการจัดอันดับของเว็บไซต์เป็นหนึ่งใน KPI หลักของ SEO มาเป็นเวลานาน ซึ่งอาศัยความถูกต้องของข้อมูล Google News Feed ใหม่ยังถูกท้าทายด้วยตำแหน่งของผู้ใช้ การวิเคราะห์การค้นหาก่อนหน้า และประวัติเบราว์เซอร์ที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ที่ผู้ใช้ได้รับ ขอบเขตของความถูกต้องของข้อมูลนั้นไม่ชัดเจนในความคลุมเครือ เนื่องจากการค้นหาส่วนบุคคลในขณะนี้หมายถึงรูปแบบ SERP ที่ไม่มีที่สิ้นสุด ต่อสถานที่ และวิธีที่ผู้ใช้สลับการตั้งค่ามือถือของพวกเขา ความหมายของ "ข้อมูลที่ถูกต้อง" ดูเหมือนจะเปลี่ยนไป

รู้สึกท้าทายมากขึ้นที่จะรู้สึกมั่นใจว่าข้อมูลการจัดอันดับของคุณไม่ถูกบิดเบือนหรือบิดเบือนจากรูปแบบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณบางรูปแบบที่คุณไม่ได้นำมาพิจารณา ทีมการตลาดของคุณจะรู้สึกมั่นใจได้อย่างไรว่าพวกเขากำลังตัดสินใจได้ดีที่สุดโดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้อง

SERP จะแตกต่างกันไปตามผู้ใช้แต่ละคนตามสถานที่ตั้ง ซึ่งทำให้การติดตามอันดับที่แม่นยำยากขึ้น – แต่ก็ยังมีความสำคัญ ขั้นแรก กำหนดว่าสถานที่เป้าหมายของคุณคืออะไร แล้วเลือกเครื่องมือตรวจสอบอันดับเพื่อติดตามการจัดอันดับแต่ละรายการ ไม่ว่าคุณจะมีธุรกิจที่มีหน้าร้านจริงเพียงแห่งเดียวหรือมีที่อยู่จริงหลายแห่ง คุณจำเป็นต้องระบุสถานที่เป้าหมายของคุณและติดตามแต่ละแห่งในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อสร้างข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์และไว้วางใจ

การทำการตรวจสอบเว็บไซต์เป็นประจำ จะทำให้ธุรกิจของคุณสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานแห่งอนาคต: สถาปัตยกรรมที่เป็นศูนย์กลางข้อมูล

ด้วยการพึ่งพาแมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มากขึ้น ข้อมูลได้เปลี่ยนจากการถูกมองว่ามีความสำคัญสำหรับทรัพย์สินทางข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรม แค่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรต้องเน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง
การสำรวจล่าสุดที่นำโดย MIT Technology Review ตามคำร้องขอของ Pure Storage รายงานว่า “ผู้นำอย่างล้นหลาม 86 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่าข้อมูลเป็นรากฐานสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ ในขณะที่ 87 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่ามันเป็นกุญแจสำคัญในการส่งมอบผลลัพธ์ให้กับลูกค้า” Inside Big Data กล่าวถึงความท้าทายที่ธุรกิจต้องเผชิญโดยใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดในโพสต์วันที่ 24 พฤษภาคม 2018 79% กล่าวว่าการทำให้แน่ใจว่าธุรกิจใช้แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งที่ท้าทาย

นำเสนอแนวคิดหลักและเนื้อหาก่อน

บอทการค้นหาและผู้ใช้ไม่ชอบเมื่อต้องคลิกมากเกินไปเพื่อไปยังหน้าจากหน้าแรกของคุณ เป็นการดีที่สุดที่จะมีโครงสร้างการเชื่อมโยงแนวนอนหรือ "สถาปัตยกรรมไซต์แบบบาง" กับโครงสร้างแนวตั้งที่ลึก แม้ว่าฟังก์ชันการค้นหาภายในจะมีประโยชน์ แต่หากผู้ใช้จำเป็นต้องพึ่งพาบ่อยๆ สิ่งนี้จะกลายเป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนว่าการเข้าสู่ไซต์หรือการค้นหาเนื้อหาของคุณเป็นเรื่องที่ท้าทาย

จากนั้นตรวจสอบส่วนขยายในขั้นตอนการพัฒนาที่ใช้งานได้ ซึ่งช่วยทำให้เนื้อหาหลักนี้เข้าถึงบอทการค้นหาและแมชชีนเลิร์นนิงในวงกว้างได้

• หากคุณอยู่ในอุตสาหกรรมยานยนต์และมีร้านค้าในพื้นที่หลายแห่ง ให้ใช้ auto.schema.org เพื่อ ระบุตำแหน่งที่อยู่สำหรับผู้ค้นหาในท้องถิ่น

• สำหรับทรัพยากรบรรณานุกรมและเมื่อต้องการภาคห้องสมุด ให้ใช้ประโยชน์จาก bib.schema.org

• สำหรับ Internet of Things (IoT) ให้ลองใช้ iot.schema.org

• ไซต์ในช่องทางการแพทย์อาจมาจาก health-lifesci.schema.org

• ติดตาม fibo.schema.org (ชื่อที่รอดำเนินการ) หากช่องของคุณคือภาคการเงิน

พิจารณาปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนของคุณอย่างรอบคอบ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมี "ความต้องการข้อมูล" อย่างมาก ซึ่งมักต้องใช้จุดข้อมูลหลายล้านจุดเพื่อให้ไปถึงระดับประสิทธิภาพที่ยอมรับได้ ร่วมกับอคติของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการเก็บรวบรวมข้อมูล อาจลดลงอย่างมาก ในวงการแพทย์หลายคนกำลังใช้ทรัพยากรมหาศาลเพื่อสะสมข้อมูลคุณภาพสูงและเป็นกลางในระดับที่เพียงพอเพื่อป้อนอัลกอริทึมและข้อมูลที่มีอยู่ในบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) หากคุณตกอยู่ในกลุ่มนี้ แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สำหรับรายชื่อธุรกิจ Google ของไซต์ด้านการดูแลสุขภาพ นั้นมีความสำคัญ รวมรีวิวของผู้ป่วยบนเว็บไซต์ของคุณ โดยใช้มาร์กอัปสคีมาการทบทวน

สถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH) กล่าวว่า "แมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้แก้ปัญหาพื้นฐานใดๆ ของการอนุมานเชิงสาเหตุในชุดข้อมูลเชิงสังเกต การแพทย์ทางคลินิกต้องการให้แพทย์จัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเสมอ ตั้งแต่สรีรวิทยาและพฤติกรรมระดับมหภาคไปจนถึงการศึกษาในห้องปฏิบัติการและการถ่ายภาพ และข้อมูล "-omic" ที่เพิ่มมากขึ้น ความสามารถในการจัดการความซับซ้อนนี้ได้ทำให้แพทย์ที่ดีแตกต่างออกไปเสมอ” บทความเรื่อง Predicting the Future — Big Data, Machine Learning และ Clinical Medicine เมื่อวันที่ 9 กันยายน 2016 เน้นว่าในท้ายที่สุด ข้อมูลจะต้องได้รับการวิเคราะห์ ตีความ และดำเนินการ

Blueshift จัดอันดับวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และดำเนินการเป็นเทรนด์การตลาดที่เติบโตอันดับ 1 สำหรับปี 2560 “ข้อมูลคือองค์ประกอบหลัก รากฐาน เอกลักษณ์ลูกค้าและพฤติกรรมที่ขับเคลื่อนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันทางการตลาดที่หลากหลาย ในฐานะนักการตลาดที่กำลังเติบโต เราต้องการดำเนินการกับข้อมูลนี้ให้เร็วขึ้นและเร็วขึ้น ข้อมูลเชิงลึกนั้นยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตาม เราต้องการวิธีในการแบ่งส่วนข้อมูลด้วยตนเองและโดยอัตโนมัติเพื่อส่งผลต่อผลกำไรของเรา” Uruba Niazi กล่าว

The Semantic Web ประกอบด้วย Common Data Entities และ Actionable Knowledge

Dr. Mirek Sopek ผู้ก่อตั้งหน่วยงานด้านโซลูชันดิจิทัล MakoLab SA เป็นผู้นำในฝ่าย R&D ที่เน้นการใช้เว็บแบบ Semantic นอกจากนี้ ในฐานะประธานของ Chemical Semantics Inc. ประสบการณ์ของเขายังมีมากมายใน Semantic Web ที่งานการประชุม Enterprise Data World 2017 เขาแจกแจงว่าข้อมูลนี้ครอบคลุมเอนทิตีข้อมูล การดำเนินการ และจุดตัดของความสัมพันธ์ทั่วไปอย่างไร

ไซต์ธุรกิจชั้นนำในปัจจุบันกำลังค้นหาความได้เปรียบชั้นนำในการค้นหา โดยอาศัยความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กโอกาสของ schema.org ในการสร้างและส่งมอบ ontology เฉพาะกลุ่ม คลาสย่อยของ ontology ของโดเมน และการแสดงแนวคิดที่สำคัญต่อ สคีมาของอุตสาหกรรม นั้นๆ คุณสามารถใช้ schema.org ในทุกโดเมน สำหรับทุกภาษา

ณ วันนี้:

* ประกอบด้วยคำศัพท์มากกว่า 2,000 รายการ 753 ประเภทคุณสมบัติ 1,200 รายการและการแจงนับ 220 รายการ

* Schema.org ครอบคลุมถึงหน่วยงาน ความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานและการดำเนินการ

* ประมาณ 15 ล้านไซต์ใช้ Schema.org

* การรวบรวมข้อมูลแบบสุ่มและเป็นตัวแทน (Web Data Commons) แสดงให้เห็นว่าประมาณ 30% ของ URL บนเว็บส่งคืนรูปแบบสามเท่าบางรูปแบบจาก schema.org

เช่นเดียวกับที่หน้าผลิตภัณฑ์แต่ละหน้าต้องการการซ้อนกันที่เหมาะสมภายใต้หน้าที่มีผลิตภัณฑ์ทั้งหมดที่ขาย สคีมาผลิตภัณฑ์ของคุณจะต้องได้รับการจัดระเบียบและซ้อนกันในลักษณะที่มีโครงสร้างเช่นเดียวกัน

สถาปัตยกรรมศาสตร์ข้อมูล: นำเข้า ประมวลผล จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

หลังจากอ่านบทความหลายบทความในบล็อก Google Cloud และ Machine Learning แล้ว ฉันจึงย้ายไปยังไซต์ของฉันไปที่ Google Cloud Platform (GCP) เมื่อต้นปีนี้ ฉันอยู่บนเส้นทางการเรียนรู้ที่น่าตื่นเต้นโดยได้รับประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับการใช้งานเพื่อรับ ข้อมูลที่ดีขึ้นเพื่อคาดการณ์ความตั้งใจ ของผู้ใช้ บทความหนึ่งที่สร้างแรงบันดาลใจให้ฉัน ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 21 กุมภาพันธ์ 2017 โดย Lorenzo Ridi คือ การเพิ่มแมชชีนเลิร์นนิงลงในไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์

เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจของการที่บริษัทแห่งหนึ่งอย่าง ACME ใช้ส่วนประกอบ GCP หลายๆ อย่างเพื่อสร้างไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ จากนั้นจึงผสมผสานฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นผ่าน REST API ที่สิ้นเปลืองอย่างสูง เป็นไปตามกระบวนการง่าย ๆ ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบทั่วไปในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณจะรับรู้ลำดับการไหลของข้อมูลนี้: นำเข้า ประมวลผล จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

เราต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเลือกจาก Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure และอื่นๆ จนถึงตอนนี้ เราพบว่าการปรับขนาดแบบออนดีมานด์บน GCP ช่วยให้ประหยัดต้นทุนได้มากกว่าโฮสต์เว็บเดิมของเรา ในขณะเดียวกันก็ให้ความคล่องตัวในการดำเนินงานเพิ่มเติมสำหรับความต้องการในการประมวลผลข้อมูลของเรา

เมื่อตัดสินใจเลือกแนวทางปฏิบัติด้าน Data Science (DS) ในองค์กรของคุณ แม้แต่สภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อนก็ยังได้รับประโยชน์จากวิธีการ Keep It Simple Stupid (KISS) แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะเรียกใช้สถาปัตยกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณโดยเฉพาะจากเครื่องภายในของคุณ แต่ในบางจุดธุรกิจส่วนใหญ่พบว่าไม่สามารถปรับขนาดให้ตรงกับความต้องการได้

เจาะลึกข้อมูลใน Search Console สำหรับการใช้งานข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีรายงานข้อมูลจำนวนหนึ่งที่ระบุวิธีการจดจำหน้าเว็บ เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาที่สำคัญได้ เมื่อเจาะลึกลงไป คุณจะเห็นได้ว่าข้อมูลของคุณเสียหายจากจุดใด คุณภาพของมาร์กอัปส่งผลโดยตรงต่อชุดข้อมูลของคุณ

ค้นหาคำหลักของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เรามักพึ่งพา Ahrefs เนื่องจากดำเนินการดัชนีคำหลักอิสระสองรายการ ซึ่งช่วยให้เราประเมินข้อมูลจำนวนมากสำหรับการตัดสินใจด้านการตลาดผ่านการค้นหา เป็นแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่กว่า 4.6 พันล้านของดัชนีคำหลัก id วลีค้นหาในอุดมคติสำหรับการศึกษารูปแบบการค้นหาของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเมื่อใช้ Keywords Explorer รายการรองประกอบด้วย 429 ล้าน และเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่เรามักใช้ในการค้นคว้าว่าคำค้นหาใดที่เว็บไซต์จัดอยู่ในผลการค้นหาทั่วไป คราวนี้ใช้ Site Explorer ของ Ahref

ขยายข้อมูล Google Cloud เพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบ

ประกาศเมื่อวันที่ 21 สิงหาคม 2017 ระบุว่า “ระยะเวลาเก็บรักษาสำหรับบันทึกการตรวจสอบกิจกรรมผู้ดูแลระบบ Google Cloud Platform (GCP) ทั้งหมดจะเพิ่มขึ้นเป็น 13 เดือน (จากระยะเวลาเก็บรักษา 1 เดือนปัจจุบัน) สำหรับบันทึกใดๆ ที่ได้รับในหรือหลังวันที่ 12 กันยายน 2017 ”

การเก็บรักษาที่เพิ่มขึ้นนี้จำกัดเฉพาะบันทึกการตรวจสอบกิจกรรม GCP ซึ่งพบได้ใน Stackdriver Logging และ Activity Stream และใช้งานได้รวม 400 วัน “บันทึกประเภทอื่นๆ ทั้งหมดจะยังคงอยู่เป็นเวลา 7 วันในระดับพื้นฐานและ 30 วันในระดับพรีเมียม” การประกาศระบุ ความตั้งใจของ Google คือการทำให้ทั้งการปฏิบัติตามข้อมูลและการตรวจสอบการดำเนินการทำได้ง่ายขึ้น บันทึกการตรวจสอบกิจกรรมใน GCP ตั้งแต่วันที่ 12 กันยายน 2017 จะจัดเก็บและพร้อมใช้งานใน Stackdriver Logging เป็นเวลา 13 เดือน

หากธุรกิจของคุณถามคำถามที่ไม่ถูกต้องจากข้อมูล เวลาอันมีค่ากับชั่วโมงทำงานที่จำกัดในการใช้ข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพอาจสูญหายได้ แต่ ให้อำนาจ Google Assistant ของคุณโดยตอบคำถามที่ผู้บริโภคถาม บ่อยที่สุด ธุรกิจของคุณสามารถกำหนด KPI ที่เหมาะสม และรู้ว่าจะถามคำถามอะไรเมื่อ วิเคราะห์ผลลัพธ์ในการค้นหาบนมือถือ Hill Web Marketing รับรองว่าคุณจะพบคำตอบที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง จัดลำดับความสำคัญ และมีความเกี่ยวข้อง

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

การปรับให้เป็นส่วนตัวและประสบการณ์ผู้ใช้: ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของคุณ รับฟังพฤติกรรมของผู้บริโภค และกำหนดเป้าหมายความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนอง

ผู้จัดการแคมเปญ SEO และ SEM มักจะเจาะลึกในกราฟ สถิติ และรายงานโดยละเอียดที่ช่วยดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล การเสนอให้ผู้อื่นทราบในลักษณะที่ง่ายต่อการทบทวนจะช่วยให้ทุกคนในองค์กรเข้าใจการตลาดแบบสัมพันธ์มากขึ้น

ด้วยบิ๊กดาต้าที่คาดการณ์ว่าจะขับเคลื่อนเทคโนโลยีระดับองค์กรให้มีการใช้จ่ายสู่ระดับใหม่เกือบ 242 พันล้านดอลลาร์ตาม Gartner การทำเหมืองข้อมูล Query Data จึงยังคงอยู่ และเป็นผลให้ธุรกิจทุกขนาดเข้าถึงข้อมูลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มากขึ้น สำหรับธุรกิจระดับองค์กรจำนวนมาก โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ ลูกค้าที่มีอยู่ทุกราย คู่ค้าทางธุรกิจ ผู้ขาย ธุรกรรม การละทิ้ง รถเข็นที่ถูกละทิ้ง การชำระเงินที่ถูกตีกลับ และการร้องเรียนสามารถให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์มากมายแก่ธุรกิจของคุณเพื่อเรียนรู้ สิ่งนี้จะ เพิ่มความสามารถของคุณในการตอบคำถามเพิ่มเติมใน SERP ทันที จากมุมมองของแต่ละบุคคลที่ใช้อินเทอร์เน็ต ทุกคำขอที่พิมพ์หรือสั่งงานด้วยเสียง ทุกการขายที่กรอก ข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่ร้องขอ ค้นหายาตามใบสั่งแพทย์ และความผิดปกติทางสิ่งแวดล้อม กำลังถูกติดตามและสร้างในกราฟฐานข้อมูลโดยใครบางคน

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นวิธีที่ยอมรับกันโดยทั่วไปในการจัดเก็บและเข้าถึงชุดข้อมูลจำนวนมาก 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.

สรุป

If you need a proven set of services from a digital strategy and site architecture, Google analytic data mining set-up , data science, managed services and on-site training, Hill Web Marketing can help your company turn your big data challenges into tangible business outcomes.

Our experts can easily work in partnership with your development team to find advanced and valuable solutions that drive business outcomes faster.

Call Jeannie Hill at 651-206-2410. We love helping others build a more successful business. We can help you increase your online sales, attract more clients and Boost Your Revenue Profit Margins

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

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