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Dans mon article, Hadoop Analytics: pas si facile sur plusieurs sources de données, j'ai discuté des problèmes auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles tentent d'utiliser Hadoop pour stocker et analyser des données provenant de plusieurs sources internes. Dans cet article, je parlerai des défis et des avantages de l'ajout de données externes au mix.
L'ajout de données externes améliore l'analyse prédictive
Les entreprises souhaitent de plus en plus analyser les données de tiers, car ces sources augmentent leur visibilité sur le marché plus large, les aident à prévoir les actions futures et à générer des prospects supplémentaires. L'analyse des données internes à elle seule fournit une perspective historique sur les clients et leurs achats, ce qui est utile pour l'analyse des tendances et des modèles, mais a une valeur prédictive limitée. Ces sources internes fournissent des données souvent appelées indicateurs en retard car elles suivent les événements passés. Bien que les indicateurs en retard puissent confirmer qu'un modèle se produit ou est sur le point de se produire, ils ne peuvent pas facilement prédire ce qui se produira ou détecter des changements sur le marché.
Les organisations souhaitent combiner les principaux indicateurs du marché provenant de sources externes avec des données historiques internes et des informations sur les canaux de vente. Cette combinaison leur permet de mieux comprendre les modèles et les tendances, et contribue à améliorer leur confiance dans les modèles prédictifs qu'ils utilisent pour les programmes de vente et de marketing, la détection de la fraude, l'analyse des risques et plus encore.
