Comment l'exploration de données aide à l'intelligence d'affaires

Les données sont le sang proverbial vital qui renforce l'économie d'entreprise du 21e siècle. Et même si cela peut inciter à penser à des scénarios fantaisistes avec une simple mention, la vérité est que les données sont essentielles pour débloquer la productivité humaine dans toutes les sphères de la vie. Le changement climatique, les faillites d'entreprises, les épidémies et la production agricole, tout peut être compris avec le bon ensemble de données. La disponibilité des données réduit la tangente d'apprentissage pour nous dans la résolution de problèmes.

Tout comme trouver le bon produit-marché est important pour les entreprises, l'exploration de données pour l'informatique décisionnelle l' est aussi pour une entreprise autonome et prête pour l'avenir. Cela aide à la future feuille de route, au développement de produits et à d'innombrables processus commerciaux qui font tourner la roue des profits. Par conséquent, dans cet article, nous articulerons des sujets liés à l'exploration de données et à l'informatique décisionnelle , l' importance de l'exploration de données et la manière dont elle est effectuée pour assurer des flux de revenus transparents.

Qu'est-ce que le Data Mining en entreprise ?

L' importance de l'exploration de données dans les entreprises est qu'elle est utilisée pour transformer les données brutes en informations significatives, consommables et exploitables. Les ingénieurs de données utilisent des logiciels pour rechercher des modèles qui aident à analyser les consommateurs. Les ensembles de données sont comparés pour découvrir des mesures pertinentes ayant un impact sur les lignes de revenus afin de suivre les stratégies, les mesures d'amélioration des ventes et l'optimisation des campagnes marketing.

En raison du chevauchement du sujet entre les opérations de données, l'exploration de données est souvent confondue et utilisée de manière interchangeable avec l'analyse de données et l'informatique décisionnelle. Mais chaque terme est différent l'un de l'autre.

L'exploration de données fait référence au processus d'extraction d'informations à partir de grands ensembles de données, tandis que l'analyse de données est le processus utilisé pour trouver des modèles à partir des informations extraites. L'analyse des données implique des étapes telles que l'inspection, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données. L'objectif est de trouver des informations, de tirer des conclusions et d'agir en conséquence. Passons à autre chose, examinons les différences entre l'exploration de données et l'intelligence d'affaires .

Des processus tels que l'exploration de données et l'analyse de données convergent vers l'informatique décisionnelle, aidant les organisations à générer des informations utilisables et démontrables sur les produits et services.

Comment le Data Mining est-il utilisé en Business Intelligence ?

La façon dont nous utilisons l'exploration de données pour l'analyse et l'intelligence commerciales varie d'une entreprise à l'autre. Mais il y a une structure dans cette gestion des processus métier qui reste à peu près à toute épreuve. Voici un aperçu.

Compréhension des affaires

Si vous entreprenez l'exploration de données pour l'analyse commerciale et que vous souhaitez qu'elle réussisse, commencez par identifier l' objectif de l'exploration de données . Les étapes suivantes du plan pourraient aborder la façon d'utiliser les nouveaux bits de données. L'idée de votre algorithme d'exploration de données serait une tâche farfelue, de peur que vous ne souligniez de manière concise l' objectif de l'exploration de données .

Compréhension des données

Après avoir appris à connaître le but de l'exploration de données, il est temps d'avoir une idée de vos données. Il pourrait y avoir autant de façons de stocker et de monétiser les données qu'il y a d'entreprises. La façon dont vous créez, organisez, catégorisez et commercialisez vos données dépend de la stratégie et des pratiques informatiques de votre entreprise.

Préparation des données

Considérées comme l'une des étapes les plus importantes du développement de l'exploration de données pour l'informatique décisionnelle, les données d'entreprise nécessitent une gestion experte. Les ingénieurs de données convertissent les données dans un format lisible que les non-informaticiens peuvent interpréter en plus de les nettoyer et de les modéliser selon des attributs spécifiques.

La modélisation des données

Des algorithmes statistiques sont déployés pour déchiffrer les modèles cachés dans les données. Beaucoup d'essais et d'erreurs sont nécessaires pour trouver des tendances pertinentes qui peuvent améliorer les mesures de revenus.

Évaluation des données

Les étapes impliquées dans la modélisation des données doivent être évaluées au microscope pour les incohérences. N'oubliez pas que tous les chemins (doivent) mener à la rationalisation des opérations et à l'augmentation des profits.

Mise en œuvre

La dernière étape consiste à agir sur les résultats d'une manière observable. Les essais sur le terrain des recommandations devraient être pilotés à plus petite échelle, puis étendus aux points de vente après validation.

Vous savez maintenant comment l'accumulation de jalons se transforme en réalité sur le terrain. Explorons quelques-uns des aspects techniques de l'exploration de données pour l'informatique décisionnelle .

Un aperçu des techniques d'exploration de données

Dans cette section, nous examinerons chaque échelon de l'échelle d'exploration de données et comment ils agissent comme des tremplins pour la croissance future.

Classification

Il s'agit d'une procédure complexe qui utilise des attributs de données pour compartimenter les informations afin d'établir des collusions compréhensibles. À titre de référence, un exemple d'exploration de données en entreprise pourrait être l'utilisation des données des supermarchés pour regrouper les informations en catégories telles que les produits d'épicerie, les produits laitiers, etc. Le marquage et l'étude de ces données peuvent aider les utilisateurs à comprendre les préférences des clients pour chaque article.

Regroupement

Bien que cela puisse sembler similaire à l'étape précédente, il existe des différences. Les groupes de cluster ne sont pas aussi définis dans la structure que les groupes de classification. Un exemple pourrait être des articles comestibles, des articles non comestibles, des produits périssables, etc. au lieu de produits d'épicerie spécifiques, des produits laitiers dans le cas précédent.

Règles d'association

Ici, nous utilisons des variables de lien pour suivre les modèles. Poursuivant sur notre exemple de supermarché, cela pourrait signifier que les clients qui achètent un article d'épicerie (comestible) sont plus susceptibles d'acheter également des fruits (périssables). Après avoir validé ce fait, les propriétaires de magasins peuvent détailler les étagères en fonction des choix des clients.

Analyse de régression

La régression aide les mineurs à déterminer la relation entre différentes variables dans un ensemble. Il est utilisé pour prévoir la probabilité d'un événement futur. Dans le cas d'un supermarché, les propriétaires d'entreprise peuvent fixer des prix en fonction de la demande saisonnière, de la concurrence et des problèmes de chaîne d'approvisionnement.

Détection d'une anomalie

La dernière des techniques d'exploration de données comprend l'identification des valeurs aberrantes. Il y aura toujours des anomalies dans les données dont il faudra tenir compte. Par exemple, la majorité des acheteurs du supermarché sont des femmes, mais pendant une semaine en (disons) janvier, elles sont remplacées par des hommes. Pourquoi? Ces valeurs aberrantes doivent être étudiées pour une approche équilibrée.

Les techniques susmentionnées expliquent clairement comment l'exploration de données est utilisée dans les opérations commerciales. En terminant cet article, nous pouvons conclure que l'exploration de données et l'intelligence d'affaires vont de pair et que l'une se complète.

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