Découvrez comment et quand utiliser RAG ou le réglage fin pour optimiser vos modèles d’IA.

Découvrez comment les entreprises de collecte de données en tant que service exploitent le modèle de données « en libre-service » afin de réduire les frictions avec les consommateurs tout en raccourcissant les cycles de vente, et de rendre superflus les contrats à long terme d’approvisionnement en données côté client.

L’analyse des mégadonnées utilise des données collectées à grande échelle afin de faciliter le processus décisionnel des entreprises tout en fournissant des informations exploitables et monétisables. Cet article vous guidera à travers le flux de travail.

Découvrez comment votre entreprise peut mettre en œuvre des boucles de rétroaction utilisateur/concurrent basées sur les données à l’aide de techniques automatisées de scraping d’écran.

Les navigateurs sans interface utilisateur peuvent être utilisés pour une collecte de données plus efficace, car ils ignorent les éléments graphiques et passent directement aux « lignes de commande ». L’ajout d’un élément d’automatisation contribue à augmenter les taux de réussite du site cible, à gérer la rotation des agents utilisateurs et à rendre superflue la collecte de bases de données de cookies.

Le quantitatif concerne les chiffres, tels que les fluctuations des produits concurrents, tandis que le qualitatif concerne le « récit », tel que le sentiment social du public à l’égard d’une marque particulière. Cet article explique toutes les différences clés entre les deux, et propose des outils pour obtenir rapidement et facilement les Points de données cibles.