Comment utiliser des données externes pour votre intelligence économique ?
Les données externes, en revanche, sont très difficiles à traiter. Elles proviennent de nombreuses sources, chacune ayant son propre format, sa propre structure, sa propre utilisation et son propre langage - pensez aux médias sociaux, aux messages des leaders d'opinion, aux blogs, aux forums, aux évaluations de produits, aux dépôts de brevets, aux ordres du jour des conférences, aux documents de recherche, aux sites d'information, aux données sur les ventes et bien plus encore. Bien que chaque source de données soit précieuse en soi, elle ne peut répondre qu'à un nombre limité de questions commerciales lorsqu'elle est analysée séparément. En revanche, la mise en relation de différentes sources de données permet d'explorer un large éventail de questions stratégiques et tactiques, telles que l'identification des premières tendances, la mise en évidence de la concurrence, la recherche d'opportunités d'investissements bien positionnées, la découverte de besoins non satisfaits des consommateurs, la compréhension des différences entre les sentiments des consommateurs sur divers canaux de commerce électronique, la découverte des meilleurs moyens d'envoyer des messages aux consommateurs cibles, et bien d'autres encore.
Des plateformes comme Skai sont conçues pour ingérer et connecter des données externes et en extraire des informations exploitables. Mais la question que se posent la plupart des entreprises est de savoir comment utiliser et accéder aux ensembles de données connectées, en tirant parti des investissements existants et des plates-formes de veille stratégique qui ont été minutieusement conçues pour répondre aux besoins de l'ensemble de l'entreprise, et pas seulement à un cas d'utilisation particulier.
La réponse est là, en trois étapes faciles, grâce à l'intégration du datamart Skai , qui permet aux entreprises d'accéder aux ensembles de données connectées et contextualisées via Snowflake et de créer des modèles et des visualisations directement dans leur environnement de veille stratégique. Lorsqu'ils sont connectés au datamart Skai , les utilisateurs peuvent instantanément créer leurs propres tableaux de bord, où des dizaines de paramètres et d'indicateurs Skai sont à leur disposition, ce qui leur permet de répondre à une grande variété de questions commerciales.
Configuration de la connexion au Data Mart en 3 étapes simples
Étape 1 : Connexion
Depuis votre outil de données de business intelligence (Tableau, Power BI, Sisense, etc.), configurez votre serveur Snowflake pour qu'il se connecte à Skai MI.
Le datamart de Skai consiste en une table unifiée contenant tous les points de données de toutes les sources. Il n'est pas nécessaire de joindre les tables. Il n'y a qu'une seule table, configurée selon un schéma éclaté de sorte que les points de données avec des classifications à valeurs multiples sont répertoriés sur plusieurs lignes, ce qui permet aux utilisateurs d'analyser chaque valeur.
Étape 2 : Sélectionner
Une fois la connexion de données établie, sélectionnez les types de données nécessaires en filtrant le "Catalogue" correspondant.
Étape 3 : Visualiser
Sélectionnez les dimensions, les mesures et les filtres à appliquer, et visualisez.
Exploiter les données externes pour stimuler la croissance
Le "data mart" donne accès à plus de 13 000 sources de données - messages sur les médias sociaux, listes de produits, critiques de produits, dépôts de brevets, messages de leaders d'opinion, documents de recherche, actualités commerciales, programmes de conférences, essais cliniques, données sur les points de vente, données démographiques et autres, permettant aux grandes marques de produits de grande consommation de suivre les sentiments des consommateurs et de mettre en évidence des tendances fortes et des informations prédictives, qui conduisent à une prise de décision plus efficace.
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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. La Skai a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.
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