मशीन सीखने के माध्यम से डेटा का मुद्रीकरण करने के लिए शीर्ष युक्तियाँ

बड़े डेटा को हमेशा एक बेहद मूल्यवान संसाधन के रूप में वर्णित किया जाता है जो किसी भी संपन्न उद्यम को बढ़ावा दे सकता है, संगठनों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि, व्यावसायिक अवसर और बेहतर मार्जिन प्रदान कर सकता है। जैसे कच्चे तेल को एक मूल्यवान और उपयोगी संसाधन में परिवर्तित करने से पहले इसे परिष्कृत किया जाना चाहिए, हालांकि, कुछ होने से पहले डेटा को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) द्वारा पचा जाना चाहिए। एक संगठन के संचालन की दक्षता में सुधार करने के लिए इसका लाभ उठाने से लेकर इसे नई राजस्व धाराएं बनाने के लिए, व्यवसाय डेटा को बहुत सारे तरीकों से विमुद्रीकृत किया जा सकता है।

टिम स्लोअन के रूप में, व्यापारी सलाहकार समूह में भुगतान नवाचार के वीपी ने समझाया, "डेटा मुद्रीकरण उन सभी डेटा के बारे में है जो आपके पास नए चैनलों के माध्यम से हैं।" चलो बिना किसी समय को बर्बाद किए कुछ ठोस उदाहरणों पर एक नजर डालते हैं। क्योंकि समय पैसा है, मेरे दोस्त!

बेनामी ग्राहक डेटा को तीसरे पक्ष को बेचना

ग्राहक डेटा जो अज्ञात (यानी, किसी भी संवेदनशील जानकारी से वंचित) या सिंथेटाइज्ड (यानी थोड़ा संशोधित है, तो यह अभी भी 100% सांख्यिकीय रूप से प्रासंगिक है लेकिन मूल ग्राहक को वापस ट्रेस करना असंभव है) अन्य कंपनियों को बेचा जा सकता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है विश्लेषणात्मक उत्पादों का रूप। एकत्रित, पूर्वगामी डेटा को मुद्रीकृत किया जा सकता है क्योंकि यह एक ऐसा मूल्य पकड़ सकता है जो इसके मूल उपयोग से परे हो और एक नई राजस्व धारा बना सकता है। उदाहरण के लिए, एक मॉल यह जानना चाहता है कि वीडियो-गेम के शौकीनों द्वारा किस प्रकार का भोजन पसंद किया जाता है क्योंकि उन्होंने खरीदारी की है ताकि एक विशिष्ट फास्ट-फूड बूथ को गेमिंग की दुकानों के समान क्षेत्र में रखा जा सके। या एक दूरसंचार कंपनी ग्राहक जियोलोकेशन डेटा बेच सकती है जिसका उपयोग अधिक कुशल "स्मार्ट सिटी" प्रौद्योगिकी समाधानों की योजना बनाने के लिए किया जा सकता है।