Bagaimana penambangan data membantu dalam intelijen bisnis

Data adalah darah pepatah yang memberdayakan kehidupan ekonomi perusahaan abad ke-21. Dan meskipun mungkin memicu skenario fantastis untuk diingat hanya dengan menyebutkan, kenyataannya adalah data adalah kunci untuk membuka produktivitas manusia di setiap bidang kehidupan. Perubahan iklim, kegagalan bisnis, epidemi, dan produksi tanaman, semuanya dapat dipahami dengan kumpulan wawasan data yang tepat. Ketersediaan data memotong garis singgung pembelajaran bagi kami dalam pemecahan masalah.

Sama seperti menemukan kecocokan pasar produk yang tepat adalah penting bagi perusahaan, demikian juga penambangan data untuk intelijen bisnis untuk usaha mandiri yang siap di masa depan. Ini membantu dalam pemetaan jalan di masa depan, pengembangan produk, dan beberapa proses bisnis yang menjaga roda keuntungan terus bergulir. Oleh karena itu, dalam artikel ini, kami akan mengartikulasikan topik yang berhubungan dengan penambangan data dan intelijen bisnis , pentingnya penambangan data , dan bagaimana hal itu dilakukan untuk memastikan aliran pendapatan yang lancar.

Apa itu Data Mining dalam Bisnis ?

Pentingnya penambangan data dalam bisnis adalah digunakan untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna, dapat dikonsumsi, dan dapat ditindaklanjuti. Insinyur data menggunakan perangkat lunak untuk mencari pola yang membantu dalam menganalisis konsumen. Kumpulan data dibandingkan dengan menemukan metrik relevan yang berdampak pada garis pendapatan untuk ditindaklanjuti dengan strategi, langkah-langkah peningkatan penjualan, dan mengoptimalkan kampanye pemasaran.

Karena sifat subjek yang tumpang tindih antara operasi data, penambangan data sering dikacaukan dan digunakan secara bergantian dengan analisis data dan intelijen bisnis. Tetapi setiap istilah berbeda satu sama lain.

Data mining mengacu pada proses penggalian informasi dari kumpulan data besar sedangkan analisis data adalah proses yang digunakan untuk menemukan pola dari informasi yang diekstraksi. Analisis data melibatkan tahapan seperti inspeksi, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data. Tujuannya adalah untuk menemukan informasi, menarik kesimpulan, dan menindaklanjutinya. Selanjutnya, mari kita lihat perbedaan antara penambangan data dan intelijen bisnis .

Proses seperti penambangan data dan analisis data menyatu menjadi intelijen bisnis yang membantu organisasi menghasilkan informasi yang dapat digunakan dan dapat dibuktikan tentang produk dan layanan.

Bagaimana Penambangan Data Digunakan dalam Intelijen Bisnis?

Cara kami menggunakan penambangan data untuk analitik dan intelijen bisnis bervariasi dari satu bisnis ke bisnis lainnya. Tapi ada struktur manajemen proses bisnis ini yang tetap cukup berlapis besi. Berikut tampilannya.

Pengertian Bisnis

Jika Anda melakukan penambangan data untuk analisis bisnis dan menginginkannya berhasil, mulailah dengan mengidentifikasi tujuan penambangan data . Langkah-langkah selanjutnya dalam rencana dapat menangani cara menggunakan bit data yang baru ditemukan. Membuat ide algoritme penambangan data Anda akan menjadi tugas yang dibuat-buat agar Anda tidak menggarisbawahi tujuan penambangan data secara ringkas.

Pemahaman Data

Setelah mengetahui tujuan penambangan data , inilah saatnya untuk menyentuh dan merasakan data Anda. Mungkin ada banyak cara untuk menyimpan dan memonetisasi data seperti halnya bisnis. Cara Anda membuat, mengkurasi, mengkategorikan, dan mengkomersialkan data Anda tergantung pada strategi dan praktik TI perusahaan Anda.

Persiapan data

Dianggap sebagai salah satu tahapan terpenting dalam proses memelihara penambangan data untuk intelijen bisnis, data perusahaan memerlukan penanganan ahli. Insinyur data mengonversi data ke dalam format yang dapat dibaca yang dapat ditafsirkan oleh profesional non-TI selain membersihkan dan memodelkannya sesuai dengan atribut tertentu.

Pemodelan Data

Algoritma statistik dikerahkan untuk menguraikan pola tersembunyi dalam data. Banyak percobaan dan kesalahan yang dilakukan untuk menemukan tren relevan yang dapat meningkatkan metrik pendapatan.

Evaluasi Data

Langkah-langkah yang terlibat dalam pemodelan data harus dievaluasi secara mikroskopis untuk inkonsistensi. Ingat, semua jalan (harus) mengarah pada perampingan operasi dan peningkatan keuntungan.

Penerapan

Langkah terakhir adalah bertindak berdasarkan temuan dengan cara yang dapat diamati. Uji coba lapangan dari rekomendasi harus diujicobakan pada skala yang lebih kecil dan kemudian diperluas ke outlet cabang setelah validasi.

Sekarang Anda tahu bagaimana penumpukan tonggak menjadi kenyataan dasar. Mari kita jelajahi beberapa teknis penambangan data untuk intelijen bisnis .

Gambaran Umum Teknik Data Mining

Di bagian ini, kita akan melihat setiap anak tangga dari tangga data mining dan bagaimana mereka bertindak sebagai batu loncatan untuk pertumbuhan di masa depan.

Klasifikasi

Ini adalah prosedur kompleks yang menggunakan atribut data untuk mengelompokkan informasi untuk menarik kolusi yang dapat dimengerti. Sebagai referensi untuk ini, contoh penambangan data dalam bisnis dapat menggunakan data supermarket untuk mengelompokkan informasi ke dalam kategori seperti bahan makanan, produk susu, dll. Memberi tag dan mempelajari data ini dapat membantu pengguna memahami preferensi pelanggan untuk setiap item baris.

Kekelompokan

Meskipun mungkin terdengar mirip dengan langkah sebelumnya namun ada perbedaan. Grup cluster tidak seperti yang didefinisikan dalam struktur sebagai grup Klasifikasi. Contohnya dapat berupa barang yang dapat dimakan, barang yang tidak dapat dimakan, produk yang mudah rusak, dll., bukan bahan makanan tertentu, produk susu dalam kasus sebelumnya.

Aturan Asosiasi

Di sini, kami menggunakan variabel tautan untuk melacak pola. Melanjutkan contoh supermarket kami, ini bisa berarti pelanggan yang membeli barang kebutuhan sehari-hari (dapat dimakan), lebih cenderung membeli buah-buahan (tidak tahan lama) juga. Setelah memvalidasi fakta ini, pemilik toko dapat merinci rak sesuai dengan pilihan pelanggan.

Analisis regresi

Regresi membantu penambang menentukan hubungan antara variabel yang berbeda dalam satu set. Ini digunakan untuk meramalkan kemungkinan suatu peristiwa di masa depan. Dalam kasus toko supermarket, pemilik bisnis dapat menetapkan titik harga berdasarkan permintaan musiman, persaingan, dan masalah rantai pasokan.

Deteksi Anomali

Yang terakhir dari teknik data mining termasuk mengidentifikasi outlier. Akan selalu ada anomali dalam data yang harus dipertanggungjawabkan. Misalnya, mayoritas pembeli di supermarket kebetulan adalah perempuan tetapi selama seminggu di (katakanlah) Januari mereka digantikan oleh laki-laki. Mengapa? Pencilan tersebut harus dipelajari untuk pendekatan yang seimbang.

Teknik-teknik yang disebutkan di atas memperjelas bagaimana penambangan data digunakan dalam operasi bisnis. Menggambar bagian ini sampai akhir, kita dapat menyimpulkan bahwa penambangan data dan intelijen bisnis berjalan beriringan dan yang satu melengkapi yang lain.

Jelajahi Enterprise BI tidak seperti Sebelumnya

Appinventiv adalah organisasi layanan intelijen bisnis terkemuka yang menawarkan layanan BI end-to-end yang tiada duanya. Dengan hampir satu dekade keahlian industri, kami telah berhasil meluncurkan banyak proyek yang menerapkan teknik intelijen bisnis dengan peringkat kepuasan klien lebih dari 70%. Beberapa layanan yang kami tawarkan di bidang ini antara lain:

• konsultasi BI
• Solusi Enterprise BI
• implementasi BI
• Dukungan & pemeliharaan BI

Portofolio pekerjaan kami mencakup kemitraan yang sukses dengan beberapa merek global.

Untuk salah satu perusahaan telekomunikasi terkemuka di AS , kami menerapkan penambangan data dan solusi BI yang efektif yang menghasilkan pencapaian hasil seperti pemrosesan data pelanggan 100% dan peningkatan kualitas dan aksesibilitas data sebesar 85%. Jangan khawatir, kami tidak menggigit jika Anda menelepon dan menanyakan tentang bagaimana kami dapat membantu Anda meningkatkan permainan Anda Kami akan menunggu untuk mendengar dari Anda (jika Anda menemukan nada kami menarik)!