达到这些目标的主要障碍是众所周知的现实

通常多达80％的工作涉及数据转换-努力使数据具有正确的形状和质量以进行分析。不良的数据质量将破坏并消除集成提供的许多优势。企业不应制定旨在无意加剧这种破坏的集成策略，而应首先关注于正确获取数据。当您同时拥有来自不同来源的结构化和非结构化数据时，这尤其困难。如果将内部数据与外部数据结合在一起，可以增加客户的视野，但是如何有效地融合数据呢？个障碍是意识到需要这种数据集成，而许多公司则不需要。

 

孤立的数据集使企业管理者无法完全了解其客户

并且一次只能在一个数据孤岛内进行分析，从而限制了可用于描述给定现象的一组变量。这意味着预测模型可能未得到充分指定，因为它们没有使用完整的有用预测变量集，从而在增加模型误差的同时降低了模型的预测能力，终您无法对客户做出预测，因为您没有关于客户的所有必要信息。

 

“数据集成可改善客户体验–通过获得360度的客户视角”“与机器学习结合使用主动数据集成，可以使您更有效地查询数据。”

分散的客户数据孤岛的集成可帮助您的分析团队确定客户信息的不同元素之间的关系，集成有关您的客户的信息，使您可以查看变量如何协同工作以及如何相互关联，从而使客户更深入地了解为什么某些客户流失，为什么客户向其他人推荐您的业务以及为什么其他客户从您的业务中购买了更多产品。

 

集成了所有数据孤岛后，下一步就是使用预测建模来识别可预测结果变量的变量

这些变量通常与客户忠诚度有关，由于这些集成的数据集非常大，因此数据科学家根本无法快速手动筛选庞大的数据量，相反为了识别关键变量并创建预测模型，企业现在可以依靠机器学习的力量来快速而准确地发现其数据中的模式。

 

机器学习算法本质上是迭代的，因此它们不断从数据中学习

他们摄取的数据越多，获得的准确性就越高，基于数学统计和概率论，算法可以在变量之间找到联系，以帮助优化重要的组织成果，在这种情况下，就是客户忠诚度。结合当今可用的计算资源，这些算法可以快速提供洞察力，以改善营销，销售和服务功能。

 

客户的洞察力受到建模中使用的变量以及对这些数据的分析的限制

由于每个数据孤岛仅包含定义客户的一小部分，因此单独分析孤岛会导致模型欠佳。此外将机器学习与主动数据集成结合在一起，可以使您更有效地查询数据，通过就变量以及变量之间的相互关系了解更多有关客户的信息，您可以构建更好，更全面的预测模型，终使您对客户有更深入的了解。正是这种理解为您提供了有关如何改善客户体验以提高客户忠诚度的战略见解。

 

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