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En mi publicación, Hadoop Analytics: no es tan fácil en múltiples fuentes de datos, discutí los problemas que enfrentan las organizaciones cuando intentan usar Hadoop para almacenar y analizar datos de múltiples fuentes internas. En esta publicación, hablaré sobre los desafíos y los beneficios de agregar datos externos a la mezcla.
Agregar datos externos mejora el análisis predictivo
Cada vez más, las organizaciones quieren analizar datos de terceros porque estas fuentes aumentan su visibilidad en el mercado más amplio, les ayudan a predecir acciones futuras y generar oportunidades de ventas adicionales. Analizar solo los datos internos proporciona una perspectiva histórica sobre los clientes y sus compras, lo cual es útil para el análisis de tendencias y patrones, pero tiene un valor predictivo limitado. Estas fuentes internas proporcionan datos a menudo denominados indicadores rezagados porque siguen eventos pasados. Aunque los indicadores rezagados pueden confirmar que un patrón está ocurriendo o está por ocurrir, no pueden predecir fácilmente qué ocurrirá o detectar cambios en el mercado.
Las organizaciones desean combinar los principales indicadores del mercado de fuentes externas con datos históricos internos e información del canal de ventas. Esta combinación les proporciona mejores conocimientos sobre patrones y tendencias, y ayuda a mejorar su confianza en los modelos predictivos que están aprovechando para los programas de ventas y marketing, detección de fraudes, análisis de riesgos y más.
