Celebrus 在資料科學上的應用
這麼多年來，數據加入到這些科學計畫中是相當困難的。數位資料在當今世界擁有難以置信的價值，沒有它，資料科學就會受到影響。無論資料是任何歸因模型、評分模型、機器學習還是其他方面的輸入，挑戰總是保持不變，例如以下幾點：
- 缺乏資料模型和架構
- 準確性問題或缺少資料的關鍵元素
- 無法以可用格式構建數位資料輸出
- 無法為需要更多即時輸入的模型提供即時資料
- 缺乏個人層面的資料
基於標籤的解決方案(Tag-based solutions)，或那些依賴資料層作為主要輸入的解決方案，需要進一步的設置，以確保在每個頁面的任何細微互動都能被擷取，並且可以和工作階段(Session)及個人身分連結。根據我們的經驗，即使是最複雜的設置，也很難解決個人的跨裝置連接的問題。對於資料科學而言，這是一項核心的挑戰，因為許多微小的互動都需要作為信號輸入到正在開發的模型中。
此外，如果沒有這些珍貴的大量資料轉換以及連結下游數據，擷取這些沒有關聯結構的資料，對資料科學家來說相對沒有用處。無論您使用任何供應商來採集數位資料，我們都會強調有一個資料模型和模式的重要性。一般來說，這是這行的突破口，但在你嘗試將雲端或技術棧的資料連接到外部系統之前，你都不會意識到這個問題。
因此，如果您是一名資料科學家或分析師，並且希望在所有資料科學計劃中利用您寶貴的數位資料。請想像一下，如果您可以這樣做的話，您組織的價值以及工作將變得多麼容易。
- 零標記 ，取而代之的是即時、無標記地採集所有微小互動，完成艱鉅的資料準備作業，並減少 80% 的時間。
- 輕鬆訪問以毫秒為單位處理的完整資料模型和架構，供下游使用，並且您可以根據需要並進行擴展
- 跨裝置的即時連接
- 符合所有瀏覽器法規，例如 ITP，以確保您的歸因模型(Attribution Model) 和訪問者身份持續超過 7 天
- 能夠以您選擇的格式連接您的資料，使用現成的資料科學和機器學習的連接器
- 為您的數位資產的所有訪問者自動採集個人數位檔案
- 能夠根據正在構建的特定模型以您選擇的任何格式構建輸出，以毫秒為單位提供輸出
- 快速了解您的數位行為資料集以縮短實現價值的時間
用 Celebrus 作為進入資料科學的開始。一種資料採集解決方案，結合了 20 多年的熱情、在資料採集方面的深厚領域專業知識、獨特的專利技術流程，這些流程已悄然嵌入到那些意識到客戶數位資料中蘊藏著黃金的組織中。您所知道的全球品牌包括大型零售銀行、航空公司、保險公司和主要零售商，它們使用 Celebrus 為其資料平台和決策系統（如 Teradata、Pega 和 SAS）提供信息。為什麼？因為他們渴望真正的“即時”資料，這使他們能夠提供高度個性化、相關且“即時”的客戶體驗。這些都是在優先考慮客戶隱私並滿足資料
合規性法規的同時實現的，從而保護了他們組織的聲譽。這就是 Celebrus 真正的優勢。
