BaseModel: wprowadzenie do modelowania behawioralnego
Zbieranie i analiza danych behawioralnych wiąże się z wieloma wyzwaniami. Jedno z najważniejszych – objętość i złożoność danych. Interakcje użytkowników generują ogromne ilości danych, które mogą być trudne do przechowywania, przetwarzania i analizowania. Dane te mogą być również chaotyczne i niestrukturyzowane, co utrudnia ich ekstrakcję i interpretację. Poza tym, analiza danych behawioralnych może generować złożone wyniki, które mogą być trudne do zinterpretowania. Firmy potrzebują specjalistów, którzy potrafią zrozumieć dane i wyciągnąć z nich praktyczne wnioski. Należy również uwzględniać to, że dane behawioralne muszą być integrowane z istniejącymi systemami biznesowymi, takimi jak CRM i platformy analityczne, aby były użyteczne.
Inny istotnym wyzwaniem jest jakość danych. Dokładność, aktualność i kompletność danych behawioralnych może mieć duży wpływ na wyniki analizy. Firmy muszą wdrożyć procedury kontroli jakości danych, aby upewnić się, że dane są wiarygodne i mogą być wykorzystane do podejmowania trafnych decyzji. Dodatkowo, zachowania użytkowników i technologie stale ewoluują, co oznacza, że firmy muszą stale aktualizować swoje modele i algorytmy analityczne, aby nadążać za trendami oraz zapewniać kompleksową analizę tych danych.
Podczas wykładu otwartego, zostało przedstawione narzędzie BaseModel, które wykorzystuje dane o zdarzeniach do tworzenia profili behawioralnych użytkowników, produktów i usług. Profile te mogą być następnie używane do trenowania modeli uczenia maszynowego w celu przewidywania przyszłego zachowania. Zostały również przedstawione algorytmy opracowane w Synerise (Cleora i EMDE), które pozwalają przetwarzać zbiory danych składające się z miliardów zdarzeń w czasie rzeczywistym.
Wydarzenie odbyło się w dniu 13 maja 2024 roku i zostało zorganizowane przez SKN Data Science.