в ,

Добыча данных. Как получить ценную бизнес-информацию

Данные ценнее, чем нефть?

Добыча данных. Как получить ценную бизнес-информацию

Что такое добыча данных (Data mining)? Сбор данных, он же интеллектуальный анализ данных обычно называют дата майнинг. Речь идет о просмотре огромных наборов данных для выявления закономерностей, тенденций и других истин в информации, которые изначально не видны при использовании машинного обучения, статистики и систем баз данных.

И точно так же, как нефть, золото, руда и другие природные ресурсы, в данных есть скрытая ценность, которую необходимо добывать и извлекать. Этот процесс называется добыча данных.

Хотя этот термин является относительно новым (впервые был введен в употребление в 1990-х годах), он становится все более распространенным, поскольку организации во всех отраслях используют его, чтобы лучше понять, как они могут улучшить свой бизнес.

Добыча данных (интеллектуальный анализ данных)

Каждая отрасль может использовать данные для увеличения доходов, сокращения расходов, улучшения отношений с клиентами и многого другого.

Результаты добычи анализируются, тестируются и применяются для достижения решения в форме анализа данных. Короче говоря, добыча данных похоже на поиск иголки в стоге сена. Анализ данных проводится с использованием программного обеспечения машинного обучения, которое обнаруживает алгоритмы и статистику. Эти методы помогают уменьшить «шум» в базах данных для извлечения полезной информации.

Общая основа добычи данных состоит из трех научных дисциплин. Во-первых, это статистика, которая представляет собой изучение взаимосвязей числовых данных. Затем есть искусственный интеллект, человеческий интеллект, который демонстрируют программы и некоторые машины. Наконец, интеллектуальный анализ данных также использует машинное обучение, которое представляет собой алгоритмы, используемые для изучения данных и создания точных прогнозов.

Тот факт, что анализ данных позволяет получить больше полезной информации, не обязательно совпадает с большим объемом знаний. Чтобы извлечь максимальную пользу из этой новой информации, интеллектуальный анализ данных должен:

  • Уметь отсеивать и систематизировать весь хаотический и повторяющийся шум, который могут содержать ваши данные.
  • Уметь различать то, что имеет значение, а затем предпринимать шаги для использования этих данных для оценки вероятных результатов.
  • Ускорьте темпы принятия обоснованных решений

Как работает добыча данных?

Процесс добычи данных состоит из изучения и анализа больших объемов информации с целью выявления значимых закономерностей и тенденций. Это по сути делится на пятиэтапный процесс.

  • Организация будет собирать данные и загружать их в хранилище данных (база данных).
  • Эти данные будут храниться и управляться либо на собственных серверах, либо в облаке. Инструменты визуализации данных используют этот шаг для изучения свойств данных, чтобы убедиться, что они помогут достичь целей бизнеса.
  • Соберите бизнес-аналитиков, управленческие группы и специалистов по информационным технологиям в вашей организации, чтобы получить доступ к данным и определить, как они хотели бы их организовать.
  • Инструменты прикладного программного обеспечения будут сортировать данные на основе результатов и будут использовать моделирование данных и математические модели для поиска закономерностей в данных.
  • Данные будут представлены в удобном для чтения формате, таком как график или таблица, созданном с использованием платформы бизнес-аналитики и совместно используемом в повседневных бизнес-операциях как единый источник достоверной информации.

Этот процесс никому не поможет, если собранные вами данные останутся нетронутыми. Правильная платформа бизнес-аналитики (BI) разбивает данные на детализированный уровень, позволяя вашей команде копаться в данных для создания прогнозов, стратегий и практических идей.

Если ваш бизнес еще не использует платформы бизнес-аналитики, нет лучшего времени, чем начать уже сейчас. Не уверены в том, какая платформа подходит вашей компании и ее потребностям? Ознакомьтесь с реальными отзывами пользователей, кто использует такие платформы.

Почему важен сбор данных?

Интеллектуальный анализ данных исследует исторические данные бизнеса в процессе анализа данных, чтобы посмотреть на прошлые результаты или будущие прогнозы. Это приводит к более быстрому и эффективному принятию решений.

Например, с помощью интеллектуального анализа данных компания может видеть, какие клиенты покупают определенные продукты в определенное время года. Затем эту информацию можно использовать для сегментации этих клиентов. Сегментация клиентов важна для нацеливания продаж и маркетинговых кампаний, что может привести к более высокой прибыли, но также указывает на потенциальную тенденцию или две.

Помимо автоматического принятия решений, интеллектуальный анализ данных также является важным инструментом, поскольку он может предсказывать и прогнозировать тенденции для вашего бизнеса на основе исторической информации и текущих условий. Он также позволяет более эффективно использовать и распределять ресурсы, чтобы предприятия могли планировать и принимать автоматизированные решения для максимального снижения затрат.

От бизнес-аналитики до инструментов анализа больших данных, использует те или иные формы интеллектуального анализа данных. Это только вопрос времени, когда у компаний появится еще больше вариантов использования интеллектуального анализа данных и информации, которую он может дать.

Как используется интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных используется бизнес-профессионалами в различных отраслях для превращения необработанных данных в полезную информацию. Это делается с помощью программного обеспечения для просмотра шаблонов и последовательностей в больших пакетах данных.

Например, если у вас есть эффективный сбор, хранение и компьютерная обработка данных, ваш бизнес может использовать добычу данных для разработки эффективных маркетинговых стратегий, снижения затрат и даже увеличения продаж среди прочего.

Эти программы работают для анализа взаимосвязи и закономерностей в собранных данных на основе того, что запрашивает пользователь. Допустим, у вас есть салон и вы заинтересованы в сборе данных, чтобы решить, когда следует предлагать определенные скидки. Программы интеллектуального анализа данных будут анализировать собранную информацию на основе того, когда клиенты посещают их и какие услуги они запрашивают. Вы можете обнаружить, что весной делаете больше стрижек, а осенью — больше услуг по окрашиванию волос, что поможет вам запланировать соответствующие предложения в течение года.

Складирование еще один элемент использования интеллектуального анализа данных. Складирование — это когда компании объединяют свои данные в одну базу данных или программу. Организации могут выбрать использование хранилища данных для сегментации своих данных на основе того, какие конкретные пользователи собираются анализировать и использовать данные в будущем. Например, вы можете захотеть сегментировать одни данные специально для вашей группы продаж, а другие — для вашей маркетинговой группы.

Примеры интеллектуального анализа данных

Компании из самых разных отраслей обращаются к интеллектуальному анализу данных, чтобы получить информацию способами, которые когда-то были невозможны. Ниже приведены несколько примеров того, как интеллектуальный анализ данных меняет бизнес к лучшему.

Сбор данных в маркетинге

Предприятия в сфере маркетинга используют добычу данных для анализа больших объемов данных с целью улучшения сегментации маркетинга. Например, при просмотре таких параметров, как возраст, пол, местонахождение клиентов или другую демографическую информацию, интеллектуальный анализ данных позволяет угадывать поведение их клиентов как прямую корреляцию этих параметров.

Также можно использовать интеллектуальный анализ данных в маркетинге, чтобы предсказать, какие из ваших пользователей собираются отказаться от подписки на ваши почтовую рассылку или услуги, что их интересует на основе результатов поиска по сайту и что нужно включать в ваш список рассылки для достижения более высокой скорости отклика.

Сбор данных в розничной торговле

Подумайте о том, как Amazon или Alibaba показывает вам выбор продуктов на основе того, что вы искали или покупали в прошлом. Это интеллектуальный анализ данных в действии. Или подумайте о команде разработчиков, которая собирается предложить идею новой пары кроссовок. Они могут сказать, что мужские кроссовки лучше продаются с черной упаковкой, чем с синей. Чтобы доказать это, они используют инструмент интеллектуального анализа данных, чтобы показать историческую поддержку своей теории.

Мы также видим, что интеллектуальный анализ данных используется в супермаркетах. Благодаря совместным моделям закупок супермаркеты могут идентифицировать продуктовые ассоциации, чтобы получить представление о том, как разместить определенные товары в проходах и на полках (например, на уровне глаз или на верхней полке). Они также могут использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы понять, какие предложения больше всего ценят их клиенты, чтобы увеличить продажи при оформлении заказа.

Сбор данных в банковской сфере

Банки применяют методы интеллектуального анализа данных к кредитным рейтингам и системам защиты от мошенничества как способ анализа транзакций, моделей покупок и финансовых данных своих клиентов. Они также могут использовать его, чтобы узнать больше об онлайн-предпочтениях или привычках своих клиентов, чтобы оптимизировать отдачу от маркетинговых кампаний и изучить обязательства по соблюдению требований.

Примером этого может быть случай, когда банк использует майнинг (добычу), чтобы увидеть совершает ли, клиент большую часть своих покупок в Интернете. Из-за этой информации банк может принять решение об увеличении лимита по кредитной карте перед крупным праздниками.

Сбор данных в здравоохранении

Медицинская промышленность, получит максимальную выгоду от добычи данных, поскольку они используют данные для обеспечения более точной диагностики. Когда у врача или практикующего врача есть вся информация о пациенте, такая как медицинская карта, схемы лечения и медицинские осмотры, они могут назначить более эффективное лечение.

Интеллектуальный анализ данных также позволяет специалистам в области медицины более экономичным способом управлять ресурсами здравоохранения, поскольку он может выявлять риски и лучше прогнозировать продолжительность госпитализации для своих пациентов. Это позволит лучше распределять больничные койки и другие жизненно важные ресурсы во время пребывания пациента в больнице.

Сбор данных в страховании

Обладая более глубоким пониманием аналитики, страховые компании могут использовать интеллектуальный анализ данных для решения сложных проблем, которые идут рука об руку с мошенничеством, соблюдением нормативных требований, управлением рисками и уходом клиентов. Страховые компании также могут использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше и точнее оценивать продукты по своим бизнес-направлениям и существующей клиентской базе.

Сбор данных в производстве

Когда интеллектуальный анализ данных используется в производстве, планы поставок могут быть лучше согласованы с прогнозами спроса, а обнаружение проблем используется в их интересах, что является важной частью отрасли. Кроме того, интеллектуальный анализ данных в производстве может прогнозировать износ производственных активов, а также прогнозировать техническое обслуживание, что позволяет предприятиям максимизировать время безотказной работы и поддерживать производственные линии в соответствии с графиком.

Сбор данных в образовании

Когда дело доходит до образования и интеллектуального анализа данных, учителя могут прогнозировать успеваемость учащихся еще до начала занятий. Это позволяет преподавателям разрабатывать стратегии вмешательства, чтобы студенты продолжали свое обучение. Когда преподаватели могут получить доступ к данным об учениках, спрогнозировать уровни успеваемости и определить, какие ученики нуждаются в дополнительном внимании, каждый сможет добиться успеха.

Текстовый анализ

Добыча данных с использованием обработки естественного языка (НЛП) для извлечения информации из неструктурированных данных с большим объемом текста. Эта стратегия интеллектуального анализа данных используется авиакомпаниями для поиска потерянного багажа, финансовые группы на фондовом рынке для отслеживания последних новостей и позволяют медицинским работникам классифицировать медицинские записи своих пациентов.

Вот пример того, как работает интеллектуальный анализ текста:

Данные, содержащие много текста, сначала необходимо собрать и отформатировать единообразно. Текст переносится из всего в файлы HTML и XML в текстовые документы и файлы PDF с помощью программного обеспечения для анализа текста. Затем файлы встроенных изображений будут удалены, так как они не имеют никакого значения для интеллектуального анализа текста.

Затем весь текст, который считается «шумом», будет удален. Слова, являющиеся синонимами, будут объединены. Числовые значения и проценты будут извлечены и отформатированы по-своему. Также будут разбиты фразы, ключевые термины, структуры предложений и другие нюансы человеческого языка. Теперь все должно быть максимально приближено к структурированным данным.

Проблемы добычи данных

Понятно, что сбор данных для бизнеса является важной технологией. Несмотря на то, что он превратился в устоявшийся процесс, все еще есть некоторые проблемы и препятствия, с которыми вы можете столкнуться в ходе этого добычи.

Например, вы можете столкнуться с плохим качеством сбора данных на основе данных, которые являются зашумленными, грязными, неуместными или содержат неверные значения данных. Частично это может быть связано с человеческой ошибкой или программным сбоями. Другой распространенной проблемой является интеграция избыточных данных из немаркированных источников. Избыточные данные могут иметь разные формы, включая числовые данные, медиафайлы, геолокацию и многое другое.

Интеллектуальный анализ данных также подвержен проблемам безопасности и конфиденциальности. Частные и государственные организации часто сталкиваются с препятствиями в области безопасного и конфиденциального интеллектуального анализа данных, поскольку конфиденциальная и личная информация часто собирается для профилей клиентов и понимания их поведения.

Будущее сбора данных

Анализ текста — это здесь и сейчас, но будущее интеллектуального анализа данных будет сосредоточено и на других формах неструктурированных данных. Например, данные из изображений и видео могут быть добыты для обнаружения. Уже есть несколько фреймворков, ориентированных на интеллектуальный анализ изображений, видео и аудио, но они все еще находятся на очень ранней стадии. Это называется интеллектуальным анализом мультимедийных данных.

Другими элементами сбора данных, которые мы увидим в будущем, являются интеллектуальный анализ географических данных, который включает в себя анализ информации с изображений, полученных из космоса. Этот тип майнинга данных в основном используется для отображения таких аспектов, как расстояние и топография, для навигационных приложений. Существует также технология интеллектуального анализа данных временных рядов, используемая для изучения циклических и сезонных тенденций. Также используется розничными компаниями, чтобы лучше понять покупательские модели и их поведение.

Нет слишком большого количества данных

Добыча данных позволяет предприятиям визуализировать закономерности и тенденции необработанных данных, которые могут быть изначально не видны. Какая бы информация ни была раскрыта, вы сможете быстрее принимать более обоснованные решения. Это выгодно как для предприятий, так и для клиентов, которых они обслуживают.

Только время покажет, как мы как общество находим новые способы добычи данных и открываем новые горизонты, которые приводят к новым способам ведения бизнеса.

Проголосуйте:

24 балла
За Против