Wie Data Mining in Business Intelligence hilft

Daten sind das lebensspendende sprichwörtliche Blut, das die Unternehmenswirtschaft des 21. Jahrhunderts stärkt. Und obwohl es bei einer bloßen Erwähnung zu phantasievollen Szenarien kommen mag, ist die Wahrheit, dass Daten der Schlüssel sind, um die menschliche Produktivität in allen Lebensbereichen freizusetzen. Klimawandel, Geschäftspleiten, Epidemien und Pflanzenproduktion können mit den richtigen Dateneinblicken verstanden werden. Datenverfügbarkeit verkürzt für uns die Lerntangente bei der Problemlösung.

Genauso wichtig wie das Finden der richtigen Produkt-Markt-Passform für Unternehmen ist Data Mining für Business Intelligence für ein zukunftsfähiges, selbsttragendes Unternehmen. Es hilft bei zukünftigen Roadmappings, Produktentwicklungen und zig Geschäftsprozessen, die das Gewinnrad am Laufen halten. Daher werden wir in diesem Artikel Themen artikulieren, die sich auf Data Mining und Business Intelligence beziehen , die Bedeutung von Data Mining und wie es durchgeführt wird, um nahtlose Einnahmeflüsse zu gewährleisten.

Was ist Data Mining in Unternehmen ?

Die Bedeutung von Data Mining in der Wirtschaft besteht darin, dass es dazu verwendet wird, Rohdaten in aussagekräftige, konsumierbare und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Dateningenieure verwenden Software, um Muster nachzuschlagen, die bei der Analyse von Verbrauchern helfen. Datensätze werden verglichen, um relevante Metriken zu ermitteln, die sich auf die Umsatzlinien auswirken, um Strategien, Maßnahmen zur Verkaufsverbesserung und die Optimierung von Marketingkampagnen zu verfolgen.

Aufgrund der Überschneidung des Themas zwischen Datenoperationen wird Data Mining oft verwechselt und synonym mit Datenanalyse und Business Intelligence verwendet. Aber jeder Begriff unterscheidet sich voneinander.

Data Mining bezieht sich auf den Prozess des Extrahierens von Informationen aus großen Datensätzen, während Datenanalyse der Prozess ist, der verwendet wird, um Muster aus den extrahierten Informationen zu finden. Die Datenanalyse umfasst Phasen wie das Prüfen, Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten. Ziel ist es, Informationen zu finden, Schlussfolgerungen zu ziehen und darauf zu reagieren. Lassen Sie uns nun die Unterschiede zwischen Data Mining und Business Intelligence betrachten .

Prozesse wie Data Mining und Datenanalyse konvergieren zu Business Intelligence und helfen Unternehmen dabei, nutzbare und nachweisbare Informationen zu Produkten und Dienstleistungen zu generieren.

Wie wird Data Mining in der Business Intelligence eingesetzt?

Die Art und Weise, wie wir Data Mining für Geschäftsanalysen und -informationen einsetzen, ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Aber es gibt eine Struktur dieses Geschäftsprozessmanagements, die ziemlich eisern bleibt. Hier ist ein Blick darauf.

Geschäftsverständnis

Wenn Sie Data Mining für Geschäftsanalysen durchführen und möchten, dass es erfolgreich ist, dann beginnen Sie damit, den Zweck des Data Mining zu identifizieren . Nachfolgende Schritte im Plan könnten sich mit der Verwendung der neu gefundenen Datenbits befassen. Einen eigenen Data-Mining-Algorithmus zu entwerfen, wäre eine weit hergeholte Aufgabe, wenn Sie den Zweck des Data-Mining nicht prägnant unterstreichen würden.

Datenverständnis

Nachdem Sie den Zweck des Data Mining kennengelernt haben, ist es an der Zeit, ein Gefühl für Ihre Daten zu bekommen. Es könnte genauso viele Möglichkeiten geben, Daten zu speichern und zu monetarisieren, wie es Unternehmen gibt. Wie Sie Ihre Daten erstellen, kuratieren, kategorisieren und kommerzialisieren, hängt von Ihrer Unternehmens-IT-Strategie und -Praktiken ab.

Datenaufbereitung

Unternehmensdaten gelten als eine der wichtigsten Phasen im Verlauf der Pflege von Data Mining für Business Intelligence und erfordern einen fachkundigen Umgang. Data Engineers konvertieren Daten in ein lesbares Format, das Nicht-IT-Experten interpretieren können, und bereinigen und modellieren sie gemäß bestimmten Attributen.

Datenmodellierung

Statistische Algorithmen werden eingesetzt, um verborgene Muster in Daten zu entschlüsseln. Um relevante Trends zu finden, die die Umsatzkennzahlen verbessern können, wird viel ausprobiert.

Datenauswertung

Die Schritte der Datenmodellierung sollten mikroskopisch auf Inkonsistenzen evaluiert werden. Denken Sie daran, dass alle Wege (müssen) zur Rationalisierung des Betriebs und zur Steigerung der Gewinne führen (müssen).

Implementierung

Der letzte Schritt besteht darin, auf beobachtbare Weise auf die Ergebnisse zu reagieren. Feldversuche der Empfehlungen sollten in kleinerem Maßstab pilotiert und dann nach Validierung auf Filialen ausgeweitet werden.

Jetzt wissen Sie, wie sich der Aufbau von Meilensteinen in der Realität niederschlägt. Lassen Sie uns einige der technischen Aspekte des Data Mining für Business Intelligence untersuchen .

Ein Überblick über Data-Mining-Techniken

In diesem Abschnitt betrachten wir jede Sprosse der Data-Mining-Leiter und wie sie als Sprungbrett für zukünftiges Wachstum fungieren.

Einstufung

Dies ist ein komplexes Verfahren, das Datenattribute verwendet, um Informationen zu unterteilen, um verständliche Absprachen zu treffen. Als Hinweis darauf könnte ein Beispiel für Data Mining in der Wirtschaft die Verwendung von Supermarktdaten sein, um Informationen in Kategorien wie Lebensmittel, Milchprodukte usw. zu gruppieren. Das Markieren und Studieren dieser Daten kann den Benutzern helfen, die Kundenpräferenzen für jeden Werbeartikel zu verstehen.

Clustering

Obwohl es ähnlich wie der vorherige Schritt klingen mag, gibt es Unterschiede. Clustergruppen sind in ihrer Struktur nicht so definiert wie Klassifikationsgruppen. Ein Beispiel könnten essbare Artikel, nicht essbare Artikel, verderbliche Produkte usw. anstelle von bestimmten Lebensmitteln, Milchprodukten im früheren Fall sein.

Vereinsordnung

Hier verwenden wir Link-Variablen, um Muster zu verfolgen. Um unser Supermarktbeispiel fortzusetzen, könnte dies bedeuten, dass Kunden, die Lebensmittel (essbar) kaufen, mit größerer Wahrscheinlichkeit auch Obst (verderblich) kaufen. Nach Bestätigung dieser Tatsache können Ladenbesitzer die Regale gemäß den Kundenwünschen auflisten.

Regressionsanalyse

Die Regression hilft Minern, die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen in einem Satz zu bestimmen. Es wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses vorherzusagen. Im Falle eines Supermarkts können Geschäftsinhaber Preispunkte basierend auf saisonaler Nachfrage, Wettbewerb und Lieferkettenproblemen festlegen.

Anomalieerkennung

Die letzte der Data-Mining-Techniken umfasst die Identifizierung von Ausreißern. Es wird immer Anomalien in den Daten geben, die berücksichtigt werden müssen. Zum Beispiel sind die meisten Käufer im Supermarkt Frauen, aber für eine Woche im (sagen wir) Januar werden sie von Männern verdrängt. Wieso den? Solche Ausreißer müssen für einen ausgewogenen Ansatz untersucht werden.

Die oben genannten Techniken machen deutlich, wie Data Mining im Geschäftsbetrieb eingesetzt wird. Wenn wir dieses Stück zu Ende bringen, können wir feststellen, dass Data Mining und Business Intelligence Hand in Hand gehen und sich gegenseitig ergänzen.

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