如何利用第三方數據進行大數據分析？
企業如何避免迷失在數據網絡中？ 通過掌握大數據和第三方數據。 但是，掌握第三方數據可能會非常具有挑戰性，稱其遵守嚴格的數據隱私規范是不可錯過的。 數據在增長，可以利用的機會也在增加。為了從第三方數據孤島中獲得最大收益，業務領導者必須制定戰略以應對圍繞該數據金礦的復雜性。
第三方數據挖掘
- 解決數據差距
內部數據挖掘的缺陷可能會導致差距，導致公司尋找新的數據源以整合見解。 這些外部數據幾乎可以包括任何數據，天氣數據，衛星圖像以及歷史人口統計數據。
- 面對本地微挑戰
在現代互聯的生態系統中，企業越來越多地在渠道中運作，這些渠道將供應商，監管機構，轉售商，渠道合作伙伴和其他利益相關者聚集在一起。這些全球業務要素渠道可能會受到微觀經濟，政治和/或環境因素的影響。
分析外部數據可以幫助企業在不確定的情況下運作
- 減輕數據風險
對第三方數據的分析可以幫助公司預見他們在超本地環境中運營可能遇到的風險和機遇。外部數據有助于闡明競爭對手舉措的變化，地緣政治事件或環境變化等因素如何在微觀和宏觀層面上影響業務。
企業和技術專業人士承認，創建，共享和存儲的大數據量正以指數級的速度增長。根據思科年度內部報告，到2021年，存儲在數據中心中的大數據將接近五倍，到2021年將在全球達到1.3 ZB（ 1 ZB相當于一萬億GB）。通過分析第三方數據，潛在的業務收益日益增長。毫不奇怪，希望采用數據科學和大數據分析的公司希望利用第三方數據來獲得長期收益。
從外部數據孤島中獲得最大回報
如上所述，外部數據源是尚未開發的信息金礦。 ，收獲包括改進業務決策，獲得新的收入流，有針對性的產品和服務交付，減輕風險以及為應對未來挑戰做好準備。 以下是一些企業可以利用第三方外部數據源受益的示例
- 創建個性化的營銷產品
正在使用的外部數據-客戶人口統計信息-年齡，收入分組，位置，社交媒體帖子。
- 預測員工流失
外部數據正在使用-招聘網站上發布的信息，社交媒體數據（例如LinkedIn）
- 分析未來的農產品
使用中的外部數據-地理位置數據，天氣數據，歷史農作物產量數據。
盡管外部數據會帶來好處，但由于數據量，數據可用性和最終數據訪問權限，企業必須應對隨之而來的挑戰。
連接到第三方數據源的途徑
連接到外部數據源可能令人生畏，組織需要解決的挑戰包括數據提供者市場的規模和復雜性，確定正確的數據源和合作伙伴，協商數據獲取，數據使用限制等。
訪問外部數據生態系統意味著在及時且一致的框架中識別，評估，采購和準備外部數據倉庫。企業需要不斷努力與利益相關者和數據合作伙伴互動，以將外部數據集成到他們的日常運營流程中。有多種方法可以連接到外部數據生態系統，包括：
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簡單的數據服務-與數據經紀人合作，數據經紀人從多個來源收集數據，并以收集和有條件的形式提供數據，以換取總價。
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智能數據服務–利用物聯網傳感器的功勞，通過對象標記收集實時數據。
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自適應數據服務-包括對主要和次要調查的訪問。要求客戶提交有關特定分析要求的數據。
在令人興奮的未來中，企業將從第三方進行大量數據的數據部署。為了從數據分析工作中獲得最大的回報，組織必須考慮通過數據生態系統努力識別，評估和簽約新的外部數據。
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