In che modo il data mining aiuta nella business intelligence

I dati sono il sangue proverbiale che alimenta la vita che dà potere all'economia aziendale del 21° secolo. E sebbene possa indurre alla mente scenari fantasiosi con una semplice menzione, la verità è che i dati sono la chiave per sbloccare la produttività umana in ogni sfera della vita. Cambiamenti climatici, fallimenti aziendali, epidemie e produzione agricola, tutto può essere compreso con il giusto set di informazioni dettagliate. La disponibilità dei dati riduce per noi la tangente di apprendimento nella risoluzione dei problemi.

Proprio come trovare il prodotto giusto per il mercato è importante per le aziende, così è importante il data mining per la business intelligence per un'impresa autosufficiente pronta per il futuro. Aiuta nella mappatura stradale futura, nello sviluppo del prodotto e in mille processi aziendali che mantengono la ruota del profitto. Pertanto, in questo articolo, elaboreremo argomenti relativi al data mining e alla business intelligence , all'importanza del data mining e al modo in cui viene eseguito per garantire flussi di entrate senza interruzioni.

Che cos'è il data mining negli affari ?

L' importanza del data mining nelle aziende è che viene utilizzato per trasformare i dati grezzi in informazioni significative, fruibili e fruibili. Gli ingegneri dei dati utilizzano il software per cercare modelli che aiutano nell'analisi dei consumatori. I set di dati vengono confrontati per portare alla luce metriche rilevanti che hanno un impatto sulle linee di reddito per seguire le strategie, le misure di miglioramento delle vendite e l'ottimizzazione delle campagne di marketing.

A causa della natura di sovrapposizione dell'argomento tra le operazioni sui dati, il data mining viene spesso confuso e utilizzato in modo intercambiabile con l'analisi dei dati e la business intelligence. Ma ogni termine è diverso l'uno dall'altro.

Il data mining si riferisce al processo di estrazione di informazioni da set di dati di grandi dimensioni mentre l'analisi dei dati è il processo utilizzato per trovare modelli dalle informazioni estratte. L'analisi dei dati comprende fasi come l'ispezione, la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati. L'obiettivo è trovare informazioni, trarre inferenze e agire di conseguenza. Andando avanti, esaminiamo le differenze tra data mining e business intelligence .

Processi come il data mining e l'analisi dei dati convergono nella business intelligence, aiutando le organizzazioni a generare informazioni utilizzabili e dimostrabili su prodotti e servizi.

Come viene utilizzato il data mining nella business intelligence?

Il modo in cui utilizziamo il data mining per l'analisi e l'intelligence aziendale varia da un'azienda all'altra. Ma c'è una struttura in questa gestione dei processi aziendali che rimane praticamente blindata. Ecco uno sguardo.

Comprensione commerciale

Se stai effettuando il data mining per l'analisi aziendale e desideri che abbia successo, inizia identificando lo scopo del data mining . Le fasi successive del piano potrebbero affrontare come utilizzare i nuovi bit di dati. Ideare il tuo algoritmo di data mining sarebbe un compito inverosimile per non sottolineare lo scopo del data mining in modo conciso.

Comprensione dei dati

Dopo aver appreso lo scopo del data mining , è il momento di dare un'occhiata ai tuoi dati. Potrebbero esserci tanti modi per archiviare e monetizzare i dati quante sono le aziende. Il modo in cui crei, gestisci, categorizzi e commercializzi i tuoi dati dipende dalla strategia e dalle pratiche IT della tua azienda .

Preparazione dei dati

Considerata una delle fasi più importanti nel corso della promozione del data mining per la business intelligence, i dati aziendali richiedono una gestione esperta. Gli ingegneri dei dati convertono i dati in un formato leggibile che i professionisti non IT possono interpretare oltre a pulirli e modellarli secondo attributi specifici.

Modellazione dei dati

Gli algoritmi statistici vengono implementati per decifrare i modelli nascosti nei dati. Molti tentativi ed errori vengono utilizzati per trovare tendenze pertinenti che possono migliorare le metriche delle entrate.

Valutazione dei dati

I passaggi coinvolti nella modellazione dei dati dovrebbero essere valutati al microscopio per individuare eventuali incongruenze. Ricorda, tutte le strade (devono) portare alla razionalizzazione delle operazioni e all'aumento dei profitti.

Implementazione

Il passo finale è agire sui risultati in modo osservabile. Le prove sul campo delle raccomandazioni dovrebbero essere sperimentate su scala ridotta e poi ampliate alle filiali dopo la convalida.

Ora sai come l'accumulo di pietre miliari si distilla nella realtà del terreno. Esaminiamo alcuni dei tecnicismi del data mining per la business intelligence .

Una panoramica delle tecniche di data mining

In questa sezione, esamineremo ogni gradino della scala di data mining e come agiscono come trampolini di lancio per la crescita futura.

Classificazione

Questa è una procedura complessa che utilizza gli attributi dei dati per compartimentalizzare le informazioni per trarre collusioni comprensibili. Come riferimento a questo, un esempio di data mining nelle aziende potrebbe essere l'utilizzo dei dati dei supermercati per raggruppare le informazioni in categorie come generi alimentari, prodotti lattiero-caseari, ecc. La codifica e lo studio di questi dati possono aiutare gli utenti a comprendere le preferenze dei clienti per ogni elemento pubblicitario.

Raggruppamento

Sebbene possa sembrare simile al passaggio precedente, tuttavia ci sono differenze. I gruppi di cluster non sono definiti nella struttura dei gruppi di classificazione. Un esempio potrebbero essere gli articoli commestibili, gli articoli non commestibili, i prodotti deperibili, ecc. invece di generi alimentari specifici, nel caso precedente i prodotti lattiero-caseari.

Regole dell'Associazione

Qui, utilizziamo le variabili di collegamento per tenere traccia dei modelli. Continuando sull'esempio del nostro supermercato, ciò potrebbe significare che i clienti che acquistano un prodotto alimentare (commestibile) hanno maggiori probabilità di acquistare anche frutta (deperibile). Dopo aver convalidato questo fatto, i proprietari dei negozi possono dettagliare gli scaffali in base alle scelte del cliente.

Analisi di regressione

La regressione aiuta i minatori a determinare la relazione tra le diverse variabili in un set. Viene utilizzato per prevedere la probabilità di un evento futuro. Nel caso di un supermercato, gli imprenditori possono fissare i prezzi in base alla domanda stagionale, alla concorrenza e ai problemi della catena di approvvigionamento.

Rilevamento di anomalie

L'ultima delle tecniche di data mining include l'identificazione di valori anomali. Ci saranno sempre delle anomalie nei dati che devono essere contabilizzati. Ad esempio, la maggior parte degli acquirenti del supermercato sono donne, ma per una settimana a (diciamo) gennaio vengono soppiantate dagli uomini. Come mai? Tali valori anomali devono essere studiati per un approccio equilibrato.

Le suddette tecniche chiariscono come il data mining viene utilizzato nelle operazioni aziendali. Concludendo questo pezzo, possiamo concludere che data mining e business intelligence vanno di pari passo e che uno si complimenta con l'altro.

Esplora la BI aziendale come mai prima d'ora

Appinventiv è un'organizzazione leader di servizi di business intelligence che offre servizi di BI end-to-end che non sono secondi a nessuno. Con quasi un decennio di esperienza nel settore, abbiamo lanciato con successo molti progetti che implementano tecniche di business intelligence con un punteggio di soddisfazione del cliente superiore al 70%. Alcuni dei servizi che offriamo in questo campo includono:

• Consulenza BI
• Soluzioni di BI aziendale
• Implementazione della BI
• Supporto e manutenzione BI

Il nostro portafoglio di lavoro comprende partnership di successo con diversi marchi globali.

Per una delle principali società di telecomunicazioni negli Stati Uniti , abbiamo implementato un'efficace soluzione di data mining e BI che ha portato al raggiungimento di risultati quali l'elaborazione del 100% dei dati dei clienti e un aumento dell'85% della qualità e dell'accessibilità dei dati. Non preoccuparti, non mordiamo se chiami e chiedi come possiamo aiutarti a migliorare il tuo gioco . Aspetteremo di avere tue notizie (se trovi interessante il nostro campo)!