{"id":249437,"date":"2022-12-21T11:11:00","date_gmt":"2022-12-21T08:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/big-data-tee-siita-suuri-sahkoisen-kaupankaynnin-trendeille\/"},"modified":"2022-12-21T11:47:00","modified_gmt":"2022-12-21T08:47:00","slug":"big-data-tee-siita-suuri-sahkoisen-kaupankaynnin-trendeille","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/fi\/big-data-tee-siita-suuri-sahkoisen-kaupankaynnin-trendeille\/","title":{"rendered":"Big Data: Tee siit\u00e4 &#8221;SUURI&#8221; s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin trendeille"},"content":{"rendered":"<p>\n  Tied\u00e4mme, ett\u00e4 s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin Big Datan tulevaisuudesta on paljon Internet-kuhinaa ja sosiaalista hypetyst\u00e4, mutta mit\u00e4 se tarkalleen on?\n<\/p>\n<p>\n  Joten ennen kuin analysoit s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin trendej\u00e4 vuodelle 2019, katsotaanpa ensin viitt\u00e4 t\u00e4rke\u00e4\u00e4 asiaa, jotka sinun pit\u00e4isi tiet\u00e4\u00e4 Big Datasta.\n<\/p>\n<p>\n  1 Mik\u00e4 se on?\n<\/p>\n<p>\n  Yksinkertaisesti sanottuna Big Data viittaa suuriin tietokokonaisuuksiin, jotka tarkistetaan laskennallisesti, jotta voidaan paljastaa datan tietyn osan kannalta merkityksellisi\u00e4 malleja ja trendej\u00e4. Sen luokittelu Big Dataksi ei vaadi v\u00e4himm\u00e4ism\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4 dataa, kunhan on tarpeeksi koukkuja vankoihin johtop\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin.\n<\/p>\n<p>\n  Ymm\u00e4rr\u00e4 paremmin Big Datan eri puolia 8V:n kautta:\n<\/p>\n<h3>\n  2 Kuinka p\u00e4\u00e4st\u00e4 k\u00e4siksi big dataan?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Big Data on saatavilla loputtomissa paikoissa, eik\u00e4 se osoita pys\u00e4htymisen merkkej\u00e4. Nyky\u00e4\u00e4n yksinkertaisen Google-haun avulla voit l\u00f6yt\u00e4\u00e4 tietovaraston l\u00e4hes kaikesta. Monet meist\u00e4 eiv\u00e4t ole tietoisia siit\u00e4, kuinka paljon dataa on jo saatavilla k\u00e4ytett\u00e4v\u00e4ksi ja analysoitavaksi.\n<\/p>\n<p>\n  Mutta jos haluat kokeilla k\u00e4si\u00e4si, on seuraavat kuusi tapaa k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 Big Dataa verkkokaupassa ja k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 n\u00e4it\u00e4 tietoja:\n<\/p>\n<p>\n  a) Tietojen purkaminen\n<\/p>\n<p>\n  Ennen kuin mit\u00e4\u00e4n tapahtuu, tarvitaan v\u00e4himm\u00e4istiedot. T\u00e4m\u00e4 voidaan saavuttaa useilla tavoilla, mutta yleens\u00e4 API-kutsulla yrityksen verkkopalveluun.\n<\/p>\n<p>\n  b) Tietojen tallennus\n<\/p>\n<p>\n  Suurin haaste Big Datan hallinnassa on &#8221;Kuinka lajitella se&#8221;?\n<\/p>\n<p>\n  Se riippuu yksinomaan tietotallennustilan perustamisesta vastaavan henkil\u00f6n budjetista ja asiantuntemuksesta, koska useimmat palveluntarjoajat tarvitsevat jonkin verran koodaustietoa toteuttaakseen. Luotettavan palveluntarjoajan tulisi aina tarjota sinulle turvallinen ja suoraviivainen paikka tietojen tallentamiseen ja kyselyihin.\n<\/p>\n<p>\n  c) Tietojen puhdistus\n<\/p>\n<p>\n  Halusimme tai et, tietojoukot ovat erimuotoisia ja -kokoisia. Ennen kuin voit pohtia tietojen tallentamista, varmista, ett\u00e4 tiedot ovat puhtaassa ja hyv\u00e4ksytt\u00e4v\u00e4ss\u00e4 muodossa.\n<\/p>\n<p>\n  d) Tiedonlouhinta\n<\/p>\n<p>\n  Oletko kuullut &#8221;tiedonlouhinnasta&#8221;?\n<\/p>\n<p>\n  &#8221;EI&#8221;? \u00c4l\u00e4 huoli, sain sinut turvaan. Tiedonlouhinta on prosessi, jolla haetaan oivalluksia tietokannasta. T\u00e4m\u00e4n tavoitteena on olettaa ja tehd\u00e4 p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 hallussa olevan datavaluutan perusteella.\n<\/p>\n<p>\n  e) Tietojen analyysi\n<\/p>\n<p>\n  Kun kaikki tiedot on ker\u00e4tty, se on analysoitava mielenkiintoisten kuvioiden ja trendien l\u00f6yt\u00e4miseksi. Hyv\u00e4 dataanalyytikko l\u00f6yt\u00e4\u00e4 jotain poikkeavaa tai jotain, mit\u00e4 kukaan muu analyytikko ei ole viel\u00e4 raportoinut.\n<\/p>\n<p>\n  f) Tietojen visualisointi\n<\/p>\n<p>\n  Mahdollisesti datan visualisointi on Big Datan v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00f6myys. T\u00e4m\u00e4 on se osa, joka varmistaa, ett\u00e4 kaikki ty\u00f6 tehd\u00e4\u00e4n etuk\u00e4teen ja lopputulos on visualisointi, jonka ihannetapauksessa kaikki voivat ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4.\n<\/p>\n<p>\n  T\u00e4m\u00e4 voidaan tehd\u00e4 ohjelmointikielill\u00e4, kuten d3.js, Plot.ly, tai ohjelmistoilla, kuten Tableau.\n<\/p>\n<h3>\n  3 Onko se kasvava ala?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Big Datan saatavuuden lis\u00e4\u00e4ntyess\u00e4 s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin markkinoiden ja uran Big Datan m\u00e4\u00e4r\u00e4n kasvu ei ole en\u00e4\u00e4 yll\u00e4tystekij\u00e4.\n<\/p>\n<p>\n  Tilastojen mukaan globaalien big data- ja yritysanalytiikkamarkkinoiden ennustetaan kasvavan 103 miljardilla Yhdysvaltain dollarilla vuoteen 2027 menness\u00e4, mik\u00e4 on kirjaimellisesti yli kaksinkertainen markkina-arvoon verrattuna vuonna 2018 13,2 prosentin kasvuvauhdilla.\n<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" data-rel=\"lightbox\"><img decoding=\"async\" class=\"SDStudio-light-box-enable SDStudio-editor-tools-md-imp\" src=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<p>\n  Lis\u00e4ksi ohjelmistosegmentist\u00e4 tulisi 45 prosentin osuudellaan suuri big data -markkinasegmentti vuoteen 2027 menness\u00e4, mik\u00e4 avaa valtavasti mahdollisuuksia alalla.\n<\/p>\n<h3>\n  4 Mik\u00e4 on big dataan liittyv\u00e4 markkina-arvo?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Sinun t\u00e4ytyy ajatella, onko Big Dataan liittyv\u00e4\u00e4 markkina-arvoa?\n<\/p>\n<p>\n  Lyhyesti sanottuna vastaus on &#8221;kyll\u00e4&#8221;. Yleinen p\u00e4\u00e4sy big dataan ja kiinnostus sit\u00e4 kohtaan on kasvussa. Googlen trendikaavio n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 hakusanan &#8221;Big Data&#8221; suosion kasvun vuodesta 2004 t\u00e4h\u00e4n p\u00e4iv\u00e4\u00e4n.\n<\/p>\n<h3>\n  5 Mit\u00e4 ovat Big Data -sovellukset?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  On joitakin seuraavista toimialueista, joilla Big Data Applications on mullistanut k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6t:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Kuljettamattomat autot<\/strong>: Googlen kuljettajaton auto ker\u00e4\u00e4 noin yhden gigatavun dataa sekunnissa. N\u00e4m\u00e4 kokeet vaativat yh\u00e4 enemm\u00e4n tietoja niiden onnistuneeseen suorittamiseen.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Viihde<\/strong>: Amazon ja Netflix ovat esimerkki Big Datan k\u00e4ytt\u00e4misest\u00e4 ohjelmien ja elokuvien suositusten tekemiseen k\u00e4ytt\u00e4jilleen.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Koulutus<\/strong>: Big Data -pohjaisen teknologian yhdist\u00e4minen oppimisv\u00e4lineeksi perinteisen luentol\u00e4hestymistavan sijaan on mahdollistanut opiskelijoiden oppimisen sek\u00e4 auttanut opettajia seuraamaan suorituksiaan.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Verkkokaupan markkinat<\/strong>: Big Data -teknologia on tehnyt polun my\u00f6s verkkokaupan markkinoilla. Kuten nytkin, se on osa pienten ja suurten verkkokaupan myyjien liiketoimintaprosesseja, jolloin he voivat saavuttaa tavoitteensa tehokkaammin ja nopeammin.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Big Data, suurempi potentiaali \u2013 Perinteisten haasteiden murtaminen\n<\/p>\n<p>\n  Vaikka Big Data -teknologian k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notosta on paljon hy\u00f6ty\u00e4, on my\u00f6s joitain vastalauseita. Katsotaanpa joitain esteit\u00e4, joita verkkokauppa kohtaa adoption tiell\u00e4.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Nopeus<\/strong>: Tietojen hallinta ennenn\u00e4kem\u00e4tt\u00f6m\u00e4ll\u00e4 nopeudella on h\u00e4lytt\u00e4v\u00e4 huolenaihe verkkokaupan myyjille. Nopea analyysi ja oikea-aikaiset toimet ovat ratkaisevan t\u00e4rkeit\u00e4 sen t\u00e4yden hy\u00f6dyn hy\u00f6dynt\u00e4miseksi.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Volyymi<\/strong>: Kuten nimest\u00e4 voi p\u00e4\u00e4tell\u00e4, Big Datan integrointi sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 valtavien m\u00e4\u00e4rien merkityksellisen datan ker\u00e4\u00e4misen lukemattomista l\u00e4hteist\u00e4. Verkkokaupan myyj\u00e4t saavat tilastoja, jotka liittyv\u00e4t asiakkaiden k\u00e4ytt\u00e4ytymiseen, sosiaaliseen mediaan, v\u00e4est\u00f6tietoihin ja moniin muihin luettelossa oleviin tietoihin.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Haasteena ei ole tiedon ker\u00e4\u00e4minen, vaan sen asianmukainen analysointi ja hy\u00f6dynt\u00e4minen.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Monimutkaisuus<\/strong>: Eri l\u00e4hteist\u00e4 saapuvien tietojen yhdist\u00e4minen, yhteensovittaminen, korrelointi ja tulkinta voi olla vaikeaa.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Lajike<\/strong>: Big Dataa on eri muodoissa, perinteisest\u00e4 j\u00e4sent\u00e4m\u00e4tt\u00f6m\u00e4st\u00e4 numeerisesta tietokannasta strukturoituihin asiakirjoihin, videoihin, teksteihin, s\u00e4hk\u00f6posteihin ja muihin. J\u00e4lleenmyyjien on kiinnitett\u00e4v\u00e4 huomiota tehd\u00e4kseen oikeita liiketoimintap\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 ja otettava huomioon mahdolliset tietojen ep\u00e4johdonmukaisuudet, kuten kausi- ja huippukuormitukset.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Niin pelottavalta kuin matka saattaa tuntuakin, tunnelin p\u00e4\u00e4ss\u00e4 n\u00e4kyy valoa. Ja voitettuaan haasteet ja k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 Big Dataa verkkokaupassa edukseen, j\u00e4lleenmyyj\u00e4t voivat saavuttaa ilmi\u00f6m\u00e4isen menestyksen.\n<\/p>\n<p>\n  Big Data, suurempi potentiaali \u2013 s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin markkinoiden muokkaaminen\n<\/p>\n<p>\n  Verkkokaupan j\u00e4ttil\u00e4iset, kuten Souq (The New Amazon), ovat investoineet valtavan m\u00e4\u00e4r\u00e4n teknologiaan luodakseen henkil\u00f6kohtaisemman k\u00e4ytt\u00f6kokemuksen. Big Datan analytiikka s\u00e4hk\u00f6isess\u00e4 kaupank\u00e4ynniss\u00e4 on noussut siunaukseksi t\u00e4llaisille j\u00e4lleenmyyjille monin eri tavoin:\n<\/p>\n<h5>\n  1 Kysynt\u00e4ennusteet<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Kysynt\u00e4ennusteesta on tullut ratkaiseva kuin koskaan ennen, ja syyt ovat ilmeiset.\n<\/p>\n<p>\n  Kysynn\u00e4n ja tarjonnan ep\u00e4tasaisuus on yleistynyt.\n<\/p>\n<p>\n  Varaston varastointi on aina ollut vastalause verkkokaupan pelaajille. Heill\u00e4 on liian v\u00e4h\u00e4n varastoja ja he menett\u00e4v\u00e4t mahdollisuuden myyd\u00e4. Niit\u00e4 on liikaa ja on vaarana, ett\u00e4 niit\u00e4 ei myyd\u00e4 kaikkia.\n<\/p>\n<p>\n  Joten miten Big Data toimii Pelastajana t\u00e4\u00e4ll\u00e4?\n<\/p>\n<p>\n  Verkkokaupan j\u00e4lleenmyyj\u00e4t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t ennakoivaa analytiikkaa analysoidakseen kaikkia historiallisia myyntitietoja, kausivaihteluita ja muita trendej\u00e4. Niihin kuuluvat kaikki tekij\u00e4t, jotka voivat j\u00e4tt\u00e4\u00e4 vaikutuksen kysynt\u00e4\u00e4n, kuten lomat, festivaalit, ilmastonmuutokset, poliittiset trendit, muotivillityksi\u00e4 jne. Ja tietysti ennustevaatimukset.\n<\/p>\n<p>\n  Otetaan esimerkki talvikaudesta, jos talvet on odotettavissa nurkan takana, niin asiakas kiirehtii ostamaan talvitarvikkeitaan aikaisintaan. Jos verkkomyyj\u00e4 on huomioinut s\u00e4\u00e4ennusteen, h\u00e4n voi ansaita enemm\u00e4n voittoa myym\u00e4ll\u00e4 enemm\u00e4n talvivaatteita ja saada etuly\u00f6nti\u00e4 kilpailijoihinsa n\u00e4hden.\n<\/p>\n<p>\n  Lis\u00e4osana j\u00e4lleenmyyj\u00e4t voivat seurata verkkosivustonsa liikennett\u00e4 reaaliajassa ja ennustaa konversioprosenttia milloin tahansa.\n<\/p>\n<p>\n  Kuinka muuten k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 Big Dataa s\u00e4hk\u00f6iseen kaupank\u00e4yntiin?\n<\/p>\n<p>\n  Kyll\u00e4, se voi my\u00f6s ennustaa trendej\u00e4. Se voi analysoida, mit\u00e4 Internetiss\u00e4 ja sosiaalisen median kanavilla surinaa. Datatieteilij\u00e4 voi analysoida verkkomainoksia n\u00e4hd\u00e4kseen, mit\u00e4 muut yritykset yritt\u00e4v\u00e4t markkinoida.\n<\/p>\n<p>\n  He voivat tarkastella palautetta tuotteesta Internetiss\u00e4 ja n\u00e4hd\u00e4, ovatko ne positiivisia, neutraaleja vai negatiivisia. N\u00e4in ollen he voivat ennustaa, nouseeko, laskeeko vai pysyyk\u00f6 tietyn tuotteen kysynt\u00e4 vakiona.\n<\/p>\n<p>\n  Esimerkiksi kosmetiikkayritys lanseeraa markkinoille sellaisen tuotteen kuin reiluusvoide. J\u00e4lleenmyyj\u00e4t palkkaavat datatieteilij\u00f6it\u00e4, jotka tekev\u00e4t ainutlaatuisen analyysin tuotteen arvosteluista eri sosiaalisilla alustoilla ja selvitt\u00e4v\u00e4t, ovatko ne positiivisia, negatiivisia vai neutraaleja.\n<\/p>\n<h5>\n  2 Henkil\u00f6kohtainen k\u00e4ytt\u00f6kokemus<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Kuten tied\u00e4tte, s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin tila on kovaa kilpailua. T\u00e4m\u00e4 kilpailu synnytt\u00e4\u00e4 tarpeen luoda asiakkailleen eritt\u00e4in henkil\u00f6kohtainen ostokokemus.\n<\/p>\n<p>\n  Itse asiassa 87 % ostajista uskoo saavansa ostoksia enemm\u00e4n, kun verkkokaupat personoivat ostokokemustaan.\n<\/p>\n<p>\n  Jos kuitenkin ep\u00e4ilet, miten henkil\u00f6kohtainen ostokokemus toimii, anna meid\u00e4n ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 seuraavan esimerkin avulla.\n<\/p>\n<ul>\n<li>Ostaja meni verkkokauppasivustolle, lis\u00e4\u00e4 kenk\u00e4parin ja farkun ostoskoriinsa. H\u00e4n ei kuitenkaan suorita kauppaa loppuun ja hylk\u00e4\u00e4 k\u00e4rryn jostain syyst\u00e4. H\u00e4n on sivuston s\u00e4\u00e4nn\u00f6llinen asiakas ja ostaa t\u00e4lt\u00e4 sivustolta usein, joten j\u00e4rjestelm\u00e4 ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 asiakkaan olevan arvokas.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Nyt j\u00e4rjestelm\u00e4 reagoi v\u00e4litt\u00f6m\u00e4sti ja tarjoaa h\u00e4nelle alennuskupongin farkun ostosta ja kehottaa h\u00e4nt\u00e4 suorittamaan kaupan.\n<\/p>\n<p>\n  Vaikka k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4 poistuisi sivustolta, h\u00e4n voi n\u00e4hd\u00e4 osto- tai hakuhistoriaansa koskevia mainoksia muilla verkkosivuilla.\n<\/p>\n<h5>\n  3 &#8221;Play For Keep&#8221; -hinnoittelu<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Dynaaminen hinnoittelu on uusi tapa houkutella asiakkaita tarjoamalla tuotteita joustavammilla arvoilla. Monet merkitt\u00e4v\u00e4t verkkokaupan v\u00e4hitt\u00e4iskauppiaat harjoittavat nyt dynaamista hinnoittelua.\n<\/p>\n<p>\n  Joustava hinnoittelu hy\u00f6dytt\u00e4\u00e4 verkkokauppasivustoja eri tavoin:\n<\/p>\n<ul>\n<li>He saavat etuly\u00f6ntiaseman kilpailijoihinsa n\u00e4hden.\n  <\/li>\n<li>He voivat ansaita suuria tuloja menett\u00e4m\u00e4tt\u00e4 voittomarginaaleja.\n  <\/li>\n<li>Ne voivat palata nopeammin kysynn\u00e4n ja tarjonnan vaihteluihin.\n  <\/li>\n<li>He voivat helposti hallita hinnoittelumallejaan.\n  <\/li>\n<li>Ne tarjoavat henkil\u00f6kohtaisemman k\u00e4ytt\u00f6kokemuksen.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Dynaaminen hinnoittelu yhdistettyn\u00e4 koneoppimisalgoritmeihin, harkitse useita elementtej\u00e4 tuotteen hinnan optimoimiseksi reaaliajassa. Jotkut keskeiset muuttujat ovat seuraavat:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Asiakastiedot: k\u00e4ytt\u00e4ytymistiedot, laitetiedot ja sijaintitiedot.\n  <\/li>\n<li>Kilpailijoiden tarjoamat hinnat.\n  <\/li>\n<li>Tuotteen kysynt\u00e4.\n  <\/li>\n<li>Tuotteen tarjonta.\n  <\/li>\n<li>Voittomarginaalit.\n  <\/li>\n<li>Kellonaika.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Souq (The New Amazon) on ollut edell\u00e4k\u00e4vij\u00e4 dynaamisen hinnoittelun ulottuvuuksissa. Sen kerrotaan muuttavan tuotteensa hintaa 2,5 miljoonaa kertaa p\u00e4iv\u00e4ss\u00e4, mik\u00e4 tarkoittaa, ett\u00e4 mink\u00e4 tahansa tuotteen hinta muuttuu 10 minuutin v\u00e4lein.\n<\/p>\n<h5>\n  4 Huippuluokan asiakaspalvelu<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Big Data Analytics ei suinkaan tarjoa yksil\u00f6llist\u00e4 kokemusta, vaan auttaa verkkokaupan j\u00e4lleenmyyji\u00e4 seuraamaan ja analysoimaan asiakkaiden palautetta kaikissa kanavissa.\n<\/p>\n<p>\n  He saavat asiakaspalautetta eri v\u00e4lineill\u00e4, kuten palautekyselyill\u00e4, tekstiviesteill\u00e4, puheluiden transkriptioilla ja chateilla. He voivat arvioida palautteita analyyttisten algoritmien avulla saadakseen kattavan kuvan asiakkaiden mielipiteist\u00e4 ja improvisoidakseen sen mukaan.\n<\/p>\n<p>\n  Jos esimerkiksi verkkokauppabr\u00e4ndi huomaa, ett\u00e4 monet sen asiakkaat lis\u00e4\u00e4v\u00e4t tuotteita ostoskoriinsa, mutta eiv\u00e4t k\u00e4y kassalla, br\u00e4ndi voi tutkia eri palautekanavien kautta ker\u00e4tty\u00e4 dataa l\u00f6yt\u00e4\u00e4kseen porsaanrei\u00e4n.\n<\/p>\n<p>\n  Johtop\u00e4\u00e4t\u00f6s\n<\/p>\n<p>\n  Verkkokauppa kukoistaa ja keskittyy paremman k\u00e4ytt\u00f6kokemuksen rakentamiseen. Big Data -teknologian edistymisen ansiosta verkkokaupan v\u00e4hitt\u00e4iskauppiaat voivat nyt seurata lukuja reaaliajassa, ennustaa trendej\u00e4, ennustaa kysynt\u00e4\u00e4 ja luoda eritt\u00e4in henkil\u00f6kohtaisen asiakaskokemuksen.\n<\/p>\n<p>\n  T\u00e4ss\u00e4 vaiheessa, jos haluat my\u00f6s lis\u00e4t\u00e4 palveluasi ja moninkertaistaa voittosi, tarvitset vain oikean verkkokehitysyrityksen. Koska verkkokauppa toimii nyt helposti, palkkaa verkkokehitt\u00e4j\u00e4 nyt ja \u00e4l\u00e4 anna perinteisten kivijalkakauppojen tulevien vuosikymmenten jyrk\u00e4n laskun vaikuttaa liiketoimintaasi.\n<\/p>\n<\/p>\n<div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">\n  : <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" data-pssr=\"\" href=\"http:\/\/www.instantshift.com\/2019\/10\/18\/big-data-for-ecommerce\/\">instantshift.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tied\u00e4mme, ett\u00e4 s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin Big Datan tulevaisuudesta on paljon Internet-kuhinaa ja sosiaalista hypetyst\u00e4, mutta mit\u00e4 se tarkalleen on? Joten ennen kuin analysoit s\u00e4hk\u00f6isen kaupank\u00e4ynnin trendej\u00e4 vuodelle 2019, katsotaanpa ensin viitt\u00e4 t\u00e4rke\u00e4\u00e4 asiaa, jotka sinun pit\u00e4isi tiet\u00e4\u00e4 Big Datasta. 1. Mik\u00e4 se on? Yksinkertaisesti sanottuna Big Data viittaa suuriin tietokokonaisuuksiin, jotka tarkistetaan laskennallisesti, jotta voidaan paljastaa datan tietyn osan kannalta merkityksellisi\u00e4 malleja ja trendej\u00e4. Sen luokittelemiseksi Big Dataksi ei vaadita v\u00e4himm\u00e4ism\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4 dataa, kunhan\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":223563,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[92,599,53],"tags":[],"class_list":["post-249437","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-seo-ja-markkinointi","category-tekniikka-ja-paljon-muuta","category-web-ja-wordpress-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/249437","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=249437"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/249437\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/223563"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=249437"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=249437"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=249437"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}