Az adatok kulcsfontosságúak a modern világban. Manapság minden adatvezérelt, és minden szektorban szükség van adatokra az innovációhoz és a növekedéshez.
A vállalkozások rengeteg adatot használnak fel arra, hogy megértsék az iparági trendeket, az ügyfeleket és hogyan teljesítenek, ami segít nekik javítani folyamataikat és jobb eredményeket elérni.
Ijesztő feladat azonban rengeteg információt kinyerni elképzelhetetlen mennyiségű strukturálatlan és strukturált adatból, és megvalósítani a szervezet növekedése érdekében.
Itt jön képbe az adatbányászat, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy értékes információkat nyerjenek ki. Ez az információ viszont döntő fontosságú az üzleti intelligencia és a minták észlelése, a lehetséges kimenetelek előrejelzése, a problémák leküzdése és az új lehetőségek azonosítása szempontjából.
Hogy mindez lehetővé váljon, számos adatbányászati technika áll rendelkezésre információk kinyerésére, amelyek közül néhány fontosabb, mint mások.
Ebben a cikkben arról fogok beszélni, hogy mi az adatbányászat, hogyan történik, és a legfontosabb adatbányászati technikákat, amelyeket a vállalkozásában megvalósíthat.
Tartalomjegyzék
Mi az adatbányászat?
Az adatbányászat olyan technika, amellyel a számítógépek hatalmas mennyiségű adatot nyernek ki és rendszereznek, és azonosítják azokat a mintákat és kapcsolatokat, amelyeket a szervezetek üzleti intelligencia céljára használhatnak fel.
Tudásfelfedezésnek is nevezik az adatokban, mert segít feltárni az adatok és az értékes információk közötti összes kapcsolatot a strukturálatlan és strukturált adatok készletéből. Ez a technika algoritmusokat használ az összes mögöttes információ és minta kinyerésére, amely segíthet az üzleti problémák megoldásában.
Az adatbányászat az adatelemzés döntő része, de a hatékony raktározáson, a megfelelő számítógépes feldolgozáson és a pontos adatgyűjtésen alapul. Az iparban számos adatbányászati technika áll rendelkezésre, de ezek elemzése két fő szempontra korlátozódik:
- Adatbányászat használata az elemzett adatkészlet leírására
- Technikák használata gépi tanulási algoritmusokkal együtt az eredmények előrejelzésére
A szervezetek – legyenek azok kicsik, közepesek vagy nagyok – profitálnak az adatbányászatból, mivel értékes adatokkal ruházzák fel őket. Tovább dolgozhatják és elemezhetik ezeket az adatokat, hogy értelmes megfigyeléseket tegyenek, előre jelezzék a jövőbeli eredményeket, javítsák a döntéshozatalt, és azonosítsák az új lehetőségeket, a felhasználói viselkedést, a csalást és a biztonsági aggályokat.
Az adatbányászat evolúciója
Az adatbányászat új technológiának tűnhet, de meg fog lepődni, ha megtudja, hogy ez egy generációs technológia, amelynek gyökerei az 1760-as évekre nyúlnak vissza. Az adatbányászat ötletét először a Bayer-tétel valósította meg, ám azt eszközhiány miatt nem tudták hasznosítani.
Erőteljesebbé és hatékonyabbá vált a modern technológiák és a nagy teljesítményű számítógépek megjelenésével, mivel az adattudósok egyre több adatra tudták használni őket.
Az adatbányászat az 1990-es és 2000-es években kezdett felerősödni a vállalkozások körében, és ez a népszerűség az új bányászati technikák felfedezését is elősegítette.
A Moneyball cikke azonban egy professzionális baseballcsapatról, amely adatelemzést használ a csapatlistájának elkészítéséhez, az adatbányászatot az iparág középpontjába emelte.
Kezdetben az adatbányászat a táblázatos adatokból való információbányászatról szólt. De a több betekintés iránti igény és a technológia fejlődése miatt a szövegbányászat, a képbányászat és a gráfbányászat is az adatbányászati rendszer részévé vált.
Napjainkban az adatbányászatot számos területen alkalmazzák. A szervezetekben kritikus szerepet játszik a döntéshozatalban és a piacelemzésben.
Az adatbányászat előnyei
Az adatbányászat széles körben elterjedt elterjedése elsősorban az emberek és szervezetek számára nyújtott előnyök sokféleségének tulajdonítható. Néhány közülük:
Továbbfejlesztett marketing és értékesítés
Az adatbányászat jelentős szerepet játszott a vállalkozások marketingjének és értékesítésének fellendítésében. Lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy megértsék az ügyfelek igényeit, előre jelezzék az ügyfelek viselkedését, és olyan modellt hozzanak létre, amely segíti őket a nyereséges termékek értékesítésében. Hasznos lehet új potenciális ügyfelek felkutatásában és az értékesítési diagram javításában is.
Pontos, naprakész pénzügyi információk megszerzése
A pénzügyek és a bankintézetek adatbányászatot alkalmaznak a pontos és naprakész kritikus információk kinyerésére. Legyen szó hiteljelentésekről vagy hitelinformációkról, ez a technológia segített a bankoknak hatékonyan racionalizálni üzletmenetüket.
Jobb ügyfélszolgálat
Az adatbányászat üzleti életben való megvalósítása jelentősen javíthatja az ügyfélszolgálatot. A vállalkozások ezt a technológiát használhatják arra, hogy kiderítsék ügyfélszolgálati részlegük főbb problémáit, kijavítsák azokat, és továbbra is gyors megoldásokat kínáljanak az ügyfeleknek.
Költséghatékony
Az adatbányászat segítségével a szervezetek racionalizálják üzleti tevékenységeiket, miközben számos területen pénzt takarítanak meg. A működési hatékonyság lehetővé tételével a vállalkozások költséghatékony megoldásokat hozhatnak létre az ügyfelek igényeinek és a piac közelgő trendjeinek azonosítására. Ez segít nekik jobban növekedni, miközben kordában tartják a költségeket.
Kockázat kezelés
Az adatbányászat segíthet a hatékony kockázatkezelésben, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy sok problémát elkerüljenek. A csalások és a rendszerekben lévő kiskapuk azonosításától az online fenyegetések észleléséig az adatbányászat segíthet a vállalkozásoknak kiberbiztonsági erőfeszítéseik javításában.
Megnövelt márkahűség
Az adatbányászatból származó betekintések révén a szervezetek hatékonyan megcélozhatják ügyfélbázisukat, és jobb ügyfélkapcsolatokat hozhatnak létre. A modern marketingcsapatok különböző technikákat alkalmaznak, hogy értékes betekintést nyerjenek ügyfeleik igényeibe, ezáltal növelve a márkahűséget.
Jobb döntéshozatal
Manapság különböző szervezetekből álló csapatok az adatbányászatból származó információkat használják fel a végső döntések meghozatalához jövőbeli lépéseikről. A piaci trendek és a fogyasztók gondolatainak megismerésével eldönthetik, mit tegyenek, és mit kerüljenek el.
Jövőbeli trendek előrejelzése
Az adatbányászati technikákkal a vállalkozások hasznos információkhoz juthatnak. Ez segít az üzleti elemzőknek megérteni a jövőbeli trendeket és azt, hogy merre tart a piac. Ennek alapján módosíthatják a meglévő üzleti stratégiákat.
Az adatbányászat alkalmazásai
Az adatbányászatot különböző iparágakban használják, és a modern vállalkozások létfontosságú eszközévé vált. Íme néhány olyan terület, ahol alkalmazzák:
Marketing
Az adatbányászat egyik fő területe a marketing. A vállalkozások sokat profitáltak ebből a technikából azáltal, hogy alkalmazták marketing erőfeszítéseikben. Az adatbányászat segítségével betekintést nyerhetnek a piacba, az ügyfelekbe, a trendekbe és a versenytársakba.
A kinyert információk felhasználásával a vállalkozások nemcsak hatékonyan célozhatják meg a megfelelő ügyfeleket, hanem megérthetik igényeiket, megjósolhatják a jövőt, jobb döntéseket hozhatnak, és a versenytársak előtt maradhatnak.
Egészségügy
Az adatbányászat forradalmat hozott az egészségügyi ágazatban azáltal, hogy lehetővé tette az egészségügyi szakemberek számára, hogy olyan döntő fontosságú információkat szerezzenek, amelyeket nehéz volt megtalálni. Különböző adatbányászati technikák alkalmazásával a gyógyszergyárak megérthetik a gyógyszerekkel szemben támasztott követelményeket, és jobb gyógyszereket is találhatnak.
Banki tevékenység
Az adatbányászatot széles körben használják a bankszektorban az ügyfelek viselkedésének megértésére, pénzügyi kockázati modellek létrehozására, csalások felderítésére, hitelinformációk gyűjtésére stb. A pénzügyi szolgáltatások a piaci kockázatok elemzésére és a leendő hitelkártya-ügyfelek azonosítására használják.
Kiskereskedelem
A piacokba és az ügyfelek vásárlási szokásaiba való szükséges betekintés révén a kiskereskedelmi vállalkozások sokat profitálhatnak az adatbányászatból. Például a piaci trendek elemzése segít a divatüzleteknek könnyen beszerezni a fogyasztók körében keresett ruhákat.
Gyártás
A feldolgozóipar a megérkezése óta kihasználja az adatbányászat előnyeit, mert ez segített a problémák észlelésében, az üzemidő javításában és az üzembiztonság biztosításában. Segít abban is, hogy a piaci igényeknek megfelelően módosítsák gyártási sebességüket.
Szórakozás
A szórakoztató streaming szolgáltatások aktív felhasználói az adatbányászati eszközöknek, hogy megértsék a nézők preferenciáit és választásait. Kivonhatják a felhasználói adatokat, és ennek megfelelően jobb szolgáltatásokat nyújthatnak.
Különböző adatbányászati technikák
Az adatbányászat az idő múlásával drámaian fejlődött, és számos technikát eredményezett:
#1. Osztályozás
Az osztályozás egy népszerű adatbányászati technika, amelyet az adatkutatók használnak a felhasznált adatok sokféleségének attribútumainak elemzésére. Amikor az adatok attribútumait azonosítjuk, akkor ezeket az adatokat előre meghatározott osztályokba soroljuk.
Ez a klaszterezés egy olyan formája, ahol hasonló adatpontokat nyernek ki és használnak fel elemzésre az összehasonlítás érdekében. Ez egy alapvető módszer, amelyet a marketingügynökségek gyakran használnak a célközönség azonosítására és viselkedésük elemzésére.
#2. Prediktív modellezés
Ez egy hatékony technika az adatbányászat világában, amely történelmi és jelenlegi adatkészleteket használ fel a jövőbeni műveletek vagy eredmények grafikus modelljének létrehozására.
A termék- és gyártási szektorban számos szervezet alkalmazza ezt a modellt, hogy betekintést nyerjen a jövőbeli trendekbe és a piac irányába. Ez a technika akkor működik a legjobban, ha nagy adathalmazokhoz van társítva, mert segít a pontosság növelésében.
#3. Outlier elemzés
Az outlier-elemzés egy másik hatékony adatbányászati technika, amelyet a pénzügyi szervezetek széles körben használnak az adatkészlet anomáliáinak észlelésére. Ez az egyik elsődleges összetevő, amely felelős a biztonságos adatbázisok karbantartásáért.
Más technikákkal ellentétben egyedi adatpontokat választ ki, amelyek különböznek a többiektől, és segít az adatkutatóknak megtalálni a hibák okát. A banki szektorok gyakran arra használják, hogy egy nap alatt azonosítsák a rendellenes hitelkártyahasználatot, és védekezzenek a csalárd tranzakciók ellen.
#4. Adatvizualizáció
Szinte minden szervezet, legyen szó marketing, banki, egészségügyi vagy szórakoztató szektorból, alkalmaz adatvizualizációt. Ez egy elterjedt technika, amely a megadott adatokat grafikus formákra, például diagramokra, diagramokra vagy grafikonokra fordítja, hogy mindenki könnyen megértse azokat.
Az adattudósok többnyire ezt a technikát használják arra, hogy eredményeiket könnyen értelmezhető formában mutassák be a vállalatvezetőknek, hogy megalapozott döntéseket hozzanak. Napjainkra ez a technika olyan szintre fejlődött, hogy az összes leletet gyakran 3D-s modelleken és kiterjesztett valóságon keresztül ábrázolják.
#5. Regresszió
A mai modern kor másik népszerű adatbányászati technikája a regresszió, amelyet főként a változók közötti kapcsolat bemutatására használnak egy nagy adatkészletben.
Ez egy előnyös fehér doboz technika, amelyet a változók közötti kapcsolat mögötti elsődleges függvény azonosítására használnak. Az e-kereskedelmi vállalatok gyakran használják ezt a technikát a különböző ügyfelek korcsoportjának előrejelzésére a vásárlási előzmények alapján.
#6. Egyesület
Számos adatbányászati technika létezik, de csak néhány technikát, például az asszociációt alkalmazzák széles körben az iparágakban. Segít az adatkutatóknak egyedi kapcsolatokat találni az adatkészlet változói között.
Sok hasonlóságot mutat a gépi tanulási technikákkal, mivel egy adatvezérelt esemény által konkrét adatokat jelez. Sok szervezet, különösen a kiskereskedelmi márkák használják ezt a technikát piackutatásra és konkrét vásárlók rögtönzött vásárlási szokásainak elemzésére.
Az adatbányászat végrehajtása
Az adatbányászat egy interaktív folyamat, amely több lépésből áll:
#1. A cél meghatározása
Az adatbányászati folyamat elindításához az adattudósok, elemzők és üzleti érdekelt felek időt töltenek azzal, hogy megértsék a szervezet elsődleges célját az adatbányászat terén. Az egyedi célok és követelmények alapján választják ki az adatbányászat megfelelő módját.
#2. A szükséges adatok összegyűjtése
A cél meghatározása után az adatkutatóknak ideje összegyűjteni a céljukhoz kapcsolódó szükséges adatkészleteket. A releváns adatokat különböző forrásokból gyűjtik össze, majd egy adattárházban tárolják.
#3. Adatok előkészítése
Ebben a szakaszban a tárolt adatokat tisztításnak és rendszerezésnek vetik alá, hogy a nem kívánt zajoktól mentes legyen. Ez egy időigényes lépés, amely három szakaszból áll:
- A vonatkozó adatokat kinyerjük és átalakítjuk.
- Az adatok tisztítása a duplikátumok eltávolításával, a hiányzó értékek frissítésével, a kiugró értékek keresésével, az ésszerűség ellenőrzésével stb.
- A megtisztított adatok betöltődnek a központi adatbázisba
#4. Modellépület
Ebben a szakaszban az adatkutatók kiválasztják a megfelelő modellt az adatelemzés típusától függően. Az adatkutatók csapata elemzi az adatkapcsolatokat, például a korrelációt, a trendeket és a szekvenciális mintákat, majd ennek megfelelően dönt a modellről.
Ez a fázis mélytanulási algoritmusokat, prediktív modelleket és osztályozási modelleket is tartalmazhat a betáplált adatok típusától függően. Ha az adatkészlet nincs címkézve, az adatkészlet betanítási pontjait összehasonlíthatjuk.
#5. A változás értékelése
Ez a folyamat döntő szakasza, ahol a modell eredményét az adatok összesítése után értékelik és értelmezik. Az eredményt a döntéshozónak is be lehet mutatni az értékelési folyamathoz. Ebben a szakaszban győződjön meg arról, hogy a modell eredménye egybeesik a meghatározott céllal.
#6. Végrehajtás
Ez az utolsó fázis, amikor a vállalat érvényesíti és megérti, hogy az információ hasznos-e a szervezet számára vagy sem. Ha a csapat hatásosnak találja az információt, akkor azt felhasználja céljaik eléréséhez, és új stratégiát dolgoz ki.
Az információk táblázatok és grafikonok formájában jelennek meg, amelyeket tárolnak és használnak az új problémák azonosítására.
Kihívások az adatbányászat megvalósításában
Mint minden más technológia, az adatbányászat megvalósítása során is kihívásokkal kell szembenézni, például:
- Adatok összetettsége: Az adatbányászat nagy adathalmazt tud egyszerűsíteni, de ezek feldolgozása jelentős időt és pénzt igényel. Meglehetősen nehéz feladat információt kinyerni strukturált, strukturálatlan fényképekből, zenékből, videókból és természetes nyelvű szövegekből.
- Hiányos adatok: A bányászat során nem minden adatkészlet lesz pontos. Előfordulhat, hogy hiányos adatokat találhat, ami zajt és rendszerhibát okozhat.
- Adatvédelmi kockázatok: Az adatbányászat során az adatvédelmi kockázatok komoly kihívást jelentenek. Sok olyan eset van, amikor a vállalatok összegyűjtik az ügyfelek személyes adatait a vásárlási trendek elemzéséhez, ami sértheti magánéletüket, és megfelelési problémákhoz vezethet.
- Magas üzemeltetési költség: Az adatbányászat magas üzemeltetési költségekkel jár a szerverek, szoftverek és hardverek vásárlása és karbantartása során. Ezenkívül nagy mennyiségű adatot kell karbantartania, ami jelentős költségbefektetéssel jár.
- Teljesítményproblémák: Az adatbányászati rendszer teljesítményét könnyen befolyásolhatja, ha rossz módszert vagy technikát alkalmaznak. Az adatáramlás vagy az adatbázis mennyiségének következetlensége szintén hozzájárul a teljesítményproblémákhoz.
Hasznos adatbányászati szoftverek és eszközök
Az adatbányászat egy fejlődő technológia. Ezért sok szoftverszervezet fejlett adatbányászati szoftvereket és eszközöket hoz létre, hogy segítse a vállalkozásokat az adatbányászat hatékony végrehajtásában.
A szolgáltatások száma ennek megfelelően változhat, de a legtöbbben közös jellemzők a beépített algoritmusok, az adat-előkészítés, a prediktív modellek, a grafikus felhasználói felület alapú platform és a telepítési modellek.
A széles körben használt népszerű adatbányászati szoftverek közé tartozik az Orange Data Mining, az R Software Environment, az Anaconda, a SAS Data Mining, a Rattle, a Rapid Miner, a DataMelt és az Apache Mahout. Rajtuk kívül használható az Elki, a Weka és a sci-kit-learn adatbányászat, mivel ezek ingyenes, nyílt forráskódú technológiák.
Következtetés
Az adatbányászat megkönnyítette a vállalkozások dolgát, és jelentősen hozzájárult a növekedéshez. Különböző adatbányászati technikákat alkalmazhatnak információk gyűjtésére és olyan betekintések megtekintésére, amelyeket korábban nehéz volt megszerezni.
Remélem, hogy ez a cikk segít megérteni az adatbányászatot és a különböző adatbányászati technikákat, hogy megvalósíthassa azokat a szükséges ismeretek megszerzése és vállalkozása további növekedése érdekében.
Ezután a Data Discoveryről és eszközeiről is olvashat.