外部データエンリッチメントは、企業分析のモデル品質を向上させるのに役立ちます。

リサーチ&マーケットデータ

様々な調査、市場、外部データを活用することで、企業のAIアルゴリズムのモデル品質向上、ビジネスプロセスの改善、新たなビジネスチャンスの可能性を広げます。

データエンリッチメントは、現在最も効果的な戦略の一つです。

インターネットや専門のデータプロバイダーから入手できるデータが増え、外部調査や市場データの重要性が増しています。

外部データは、高度な分析の改善、ビジネスプロセスの最適化(例えば、地理情報、気象情報、交通情報など)、内部データのメンテナンス作業の軽減、新しいサービスを作るなどを補完し、向上させることができます。しかし、その重要性が増しているにもかかわらず、大多数の企業にとって外部データはまだ十分に活用されていないリソースです。

必要なデータを取得する

Types of data:
人口統計や経済データは、マーケティングや顧客セグメンテーション分析の向上に役立ちます。
公開されたデータ、公的な政府データ、その他の公的なデータソースを機械で読み取り可能な形式にすることで、人々の生活の向上や企業の利益追求のために一般的に利用され、それによって社会・経済に貢献することができます
公開された政府機関やその他の公的なデータソースを、機械読み取り可能な形式で、人々の生活の向上や企業の利益追求のために共通に利用し、社会・経済の発展に貢献すること。

オープンデータ

データを価値に変えようとする組織が増える中、選ばれたパートナーと直接データを交換する企業が人気を集めています。そのような場合、共有される第三者のデータは非常に貴重なものとなります

共有データ

共有データのソース
通信社
サプライヤー
パートナーおよびリセラー
社員・顧客審査
サイバーセキュリティ機関
このような独自データは、独自のビジネスインサイトやセキュリティ分析を構築するのに役立ちます。独自データはコストをかけて提供されるため、高品質でユニークなデータを提供することがプロバイダーの利益となります
プロプライエタリデータとは、多くの場合、専門のデータプロバイダーやデータマーケットプレイスから直接入手した、商業的に利用可能なデータのことです。

例えば、Spamhaus、Surbl、Scamadvisorは、独自のデータセットへのアクセスを有償で提供しています。

オープンデータ

データは最大の資産

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