データマイニングがビジネスインテリジェンスにどのように役立つか

データは、21世紀の企業経済に力を与える生命力のあることわざの血です。 そして、それは単なる言及で頭に浮かぶ空想的なシナリオを刺激するかもしれませんが、真実は、データが人生のあらゆる分野で人間の生産性を解き放つための鍵であるということです。 気候変動、ビジネスの失敗、エピデミック、および農産物生産はすべて、適切なデータ洞察のセットで理解できます。 データの可用性により、問題解決における学習の接線が短くなります。

企業にとって適切な製品市場適合性を見つけることが重要であるのと同様に、将来に備えた自立したベンチャーのためのビジネスインテリジェンスのためのデータマイニングも重要です。 これは、将来のロードマッピング、製品開発、および利益の輪を動かし続ける多数のビジネスプロセスに役立ちます。 したがって、この記事では、データマイニングとビジネスインテリジェンス、データマイニングの重要性、およびシームレスな収益フローを確保するためのデータマイニングの実行方法に関連するトピックを明確にします。

ビジネスにおけるデータマイニングとは何ですか？

ビジネスにおけるデータマイニングの重要性は、生データを意味のある、消費可能な、実用的な洞察に変えるために使用されることです。 データエンジニアは、ソフトウェアを使用して、消費者の分析に役立つパターンを検索します。 データセットを比較して、収益ラインに影響を与える関連指標を発掘し、戦略、販売改善策、およびマーケティングキャンペーンの最適化をフォローアップします。

データ操作間で主題の重複する性質のために、データマイニングはしばしば混乱し、データ分析およびビジネスインテリジェンスと交換可能に使用されます。 しかし、各用語は互いに異なります。

データマイニングとは、大規模なデータセットから情報を抽出するプロセスを指しますが、データ分析は、抽出された情報からパターンを見つけるために使用されるプロセスです。 データ分析には、データの検査、クリーニング、変換、モデリングなどの段階が含まれます。 目的は、情報を見つけ、推論を導き出し、それに基づいて行動することです。 次に、データマイニングとビジネスインテリジェンスの違いを見てみましょう。

データマイニングやデータ分析などのプロセスはビジネスインテリジェンスに統合され、組織が製品やサービスに関する有用で実証可能な情報を生成するのに役立ちます。

データマイニングはビジネスインテリジェンスでどのように使用されていますか？

ビジネス分析とインテリジェンスにデータマイニングを使用する方法は、ビジネスごとに異なります。 しかし、このビジネスプロセス管理には、ほとんど鉄で覆われたままの構造があります。 これを見てみましょう。

ビジネス理解

ビジネス分析のためにデータマイニングを実施していて、それを成功させたい場合は、データマイニングの目的を特定することから始めます。 計画の後続のステップでは、新しく見つかったデータビットの使用方法に取り組むことができます。 データマイニングアルゴリズムを考案することは、データマイニングの目的を簡潔に強調しないようにするために、非常に困難な作業になります。

データの理解

データマイニングの目的を理解した後、データに触れて感じる時が来ました。 データを保存して収益化する方法は、企業と同じくらい多くあります。 データをどのように作成、キュレート、分​​類、および商品化するかは、企業のIT戦略と実践次第です。

データの準備

ビジネスインテリジェンスのデータマイニングを育成する過程で最も重要な段階の1つと見なされている企業データには、専門家による処理が必要です。 データエンジニアは、特定の属性に従ってデータをクレンジングおよびモデリングすることに加えて、IT以外の専門家が解釈できる読み取り可能な形式にデータを変換します。

データモデリング

統計アルゴリズムは、データの隠れたパターンを解読するために展開されます。 多くの試行錯誤が、収益指標を強化できる関連トレンドを見つけることに費やされています。

データ評価

データモデリングに含まれる手順は、不整合がないか顕​​微鏡で評価する必要があります。 すべての道路は（必須）業務の合理化と利益の増加につながることを忘れないでください。

実装

最後のステップは、観察可能な方法で調査結果に基づいて行動することです。 推奨事項のフィールドトライアルは、小規模で試験的に実施し、検証時にブランチアウトレットに拡張する必要があります。

これで、マイルストーンの蓄積がどのように地上の現実に浸透するかがわかりました。 ビジネスインテリジェンスのためのデータマイニングの技術のいくつかを探求してみましょう。

データマイニング技術の概要

このセクションでは、データマイニングラダーの各ラングと、それらが将来の成長のための足がかりとしてどのように機能するかを見ていきます。

分類

これは、データ属性を使用して情報を区分化し、理解しやすい衝突を描画する複雑な手順です。 これを参照すると、ビジネスでのデータマイニングの例として、スーパーマーケットのデータを使用して、情報を食料品、乳製品などのカテゴリにグループ化することができます。このデータにタグを付けて調査すると、ユーザーは各広告申込情報の顧客の好みを理解するのに役立ちます。

クラスタリング

前の手順と同じように聞こえるかもしれませんが、違いがあります。 クラスターグループは、分類グループほど構造的に定義されていません。 例としては、以前の場合の特定の食料品、乳製品の代わりに、食用アイテム、非食用アイテム、生鮮食品などがあります。

アソシエーションルール

ここでは、リンク変数を使用してパターンを追跡します。 スーパーマーケットの例を続けると、これは食料品（食用）を購入する顧客が果物（生鮮）も購入する可能性が高いことを意味する可能性があります。 この事実を検証すると、店の所有者は顧客の選択に従って棚を箇条書きにすることができます。

回帰分析

回帰は、マイナーがセット内の異なる変数間の関係を決定するのに役立ちます。 これは、将来のイベントの確率を予測するために使用されます。 スーパーマーケット店の場合、事業主は季節的な需要、競争、およびサプライチェーンの問題に基づいて価格を設定できます。

異常検出

最後のデータマイニング手法には、外れ値の特定が含まれます。 考慮しなければならないデータには常に異常があります。 たとえば、スーパーマーケットの購入者の大多数はたまたま女性ですが、（たとえば）1月の1週間、男性に追いやられます。 なんで？ このような外れ値は、バランスの取れたアプローチのために調査する必要があります。

前述の手法により、データマイニングがビジネスオペレーションでどのように使用されるかが明確になります。 この部分を最後まで描くと、データマイニングとビジネスインテリジェンスは密接に関連しており、一方が他方を補完していると結論付けることができます。

これまでにないようなエンタープライズBIを探索する

Appinventivは、他に類を見ないエンドツーエンドのBIサービスを提供する主要なビジネスインテリジェンスサービス組織です。 ほぼ10年にわたる業界の専門知識により、70％を超えるクライアント満足度でビジネスインテリジェンス技術を実装する多くのプロジェクトを成功裏に立ち上げました。 この分野で提供するサービスには、次のものがあります。

• BIコンサルティング
• エンタープライズBIソリューション
• BIの実装
• BIのサポートとメンテナンス

私たちの仕事のポートフォリオには、いくつかのグローバルブランドとの成功したパートナーシップが含まれています。

米国の大手通信会社の1つとして、効果的なデータマイニングおよびBIソリューションを導入し、顧客データの100％処理、データ品質とアクセス可能性の85％向上などの結果を達成しました。 心配しないでください、あなたがあなたのゲームをどのように助けることができるかについてあなたが電話して尋ねても私たちは噛みません！私たちはあなたからの連絡を待っています（あなたが私たちのピッチが面白いと思うなら）！