Jak eksploracja danych pomaga w analizie biznesowej

Dane to przysłowiowa krew napędzająca życie, która zasila ekonomię korporacji XXI wieku. I chociaż samo wspomnienie może sugerować fantazyjne scenariusze, prawda jest taka, że ​​dane są kluczem do odblokowania ludzkiej produktywności w każdej sferze życia. Zmiany klimatyczne, niepowodzenia biznesowe, epidemie i produkcja roślinna – wszystko to można zrozumieć dzięki odpowiedniemu zestawowi spostrzeżeń. Dostępność danych skraca nam styczną naukę w rozwiązywaniu problemów.

Tak jak znalezienie odpowiedniego produktu dopasowanego do rynku jest ważne dla przedsiębiorstw, tak samo eksploracja danych w celu analizy biznesowej dla przyszłościowego, samowystarczalnego przedsięwzięcia. Pomaga w przyszłych planach drogowych, rozwoju produktu i wielu procesach biznesowych, które utrzymują koło zysku. Dlatego w tym artykule będziemy omawiać tematy związane z eksploracją danych i analizą biznesową , znaczeniem eksploracji danych oraz sposobem jej przeprowadzania, aby zapewnić płynne przepływy przychodów.

Co to jest eksploracja danych w biznesie ?

Znaczenie eksploracji danych w biznesie polega na tym, że jest ona wykorzystywana do przekształcania surowych danych w sensowne, użyteczne i dające się wykorzystać spostrzeżenia. Inżynierowie danych wykorzystują oprogramowanie do wyszukiwania wzorców, które pomagają w analizie konsumentów. Zestawy danych są porównywane z odpowiednimi wskaźnikami, które mają wpływ na linie przychodów, w celu śledzenia strategii, środków poprawy sprzedaży i optymalizacji kampanii marketingowych.

Ze względu na nakładający się charakter tematu między operacjami na danych, eksploracja danych jest często mylona i używana zamiennie z analizą danych i analizą biznesową. Ale każdy termin różni się od siebie.

Eksploracja danych odnosi się do procesu wydobywania informacji z dużych zbiorów danych, podczas gdy analiza danych jest procesem używanym do znajdowania wzorców z wyodrębnionych informacji. Analiza danych obejmuje etapy, takie jak sprawdzanie, czyszczenie, przekształcanie i modelowanie danych. Celem jest znajdowanie informacji, wyciąganie wniosków i działanie na ich podstawie. Idąc dalej, przyjrzyjmy się różnicom między eksploracją danych a analizą biznesową .

Procesy takie jak eksploracja danych i analiza danych łączą się w analizę biznesową, pomagając organizacjom generować użyteczne i możliwe do wykazania informacje o produktach i usługach.

Jak wykorzystywana jest eksploracja danych w Business Intelligence?

Sposób, w jaki wykorzystujemy eksplorację danych do analizy biznesowej i inteligencji, różni się w zależności od firmy. Ale istnieje struktura zarządzania procesami biznesowymi, która pozostaje w dużej mierze żelazna. Oto spojrzenie na to.

Zrozumienie biznesowe

Jeśli podejmujesz się eksploracji danych do analizy biznesowej i chcesz, aby zakończyła się ona sukcesem, zacznij od określenia celu eksploracji danych . Kolejne kroki w planie mogą dotyczyć sposobu wykorzystania nowo odkrytych bitów danych. Wymyślenie algorytmu eksploracji danych byłoby naciąganym zadaniem, ponieważ nie można zwięźle podkreślić celu eksploracji danych .

Zrozumienie danych

Po zapoznaniu się z celem eksploracji danych nadszedł czas, aby poznać swoje dane. Sposobów przechowywania danych i zarabiania na nich może być tyle, ile jest firm. Sposób, w jaki tworzysz, zarządzasz, kategoryzujesz i komercjalizujesz swoje dane, zależy od strategii i praktyk IT przedsiębiorstwa.

Przygotowywanie danych

Uważane za jeden z najważniejszych etapów w procesie rozwijania eksploracji danych na potrzeby analizy biznesowej, dane firmowe wymagają specjalistycznej obsługi. Inżynierowie danych konwertują dane do czytelnego formatu, który nie tylko specjaliści IT mogą zinterpretować, ale także czyścić i modelować je zgodnie z określonymi atrybutami.

Modelowanie danych

Algorytmy statystyczne są wdrażane w celu odszyfrowania ukrytych wzorców w danych. Wiele prób i błędów polega na znalezieniu odpowiednich trendów, które mogą poprawić wskaźniki przychodów.

Ocena danych

Kroki związane z modelowaniem danych powinny być oceniane mikroskopowo pod kątem niespójności. Pamiętaj, że wszystkie drogi (muszą) prowadzić do usprawnienia operacji i zwiększenia zysków.

Realizacja

Ostatnim krokiem jest podjęcie działań na podstawie wyników w obserwowalny sposób. Próby terenowe zaleceń powinny być pilotażowe na mniejszą skalę, a następnie rozszerzone na oddziały oddziałów po walidacji.

Teraz już wiesz, w jaki sposób nagromadzenie kamieni milowych przenosi się na grunt rzeczywistości. Przyjrzyjmy się niektórym technicznym aspektom eksploracji danych na potrzeby analizy biznesowej .

Przegląd technik eksploracji danych

W tej sekcji przyjrzymy się każdemu szczeblowi drabiny eksploracji danych i temu, jak działają one jako odskocznie do przyszłego rozwoju.

Klasyfikacja

Jest to złożona procedura, która wykorzystuje atrybuty danych do segregowania informacji w celu wyciągnięcia zrozumiałych zmowy. Jako odniesienie do tego, przykładem eksploracji danych w biznesie może być wykorzystanie danych supermarketów do grupowania informacji w kategorie, takie jak artykuły spożywcze, produkty mleczne itp. Oznaczanie i badanie tych danych może pomóc użytkownikom zrozumieć preferencje klientów dotyczące każdej pozycji.

Grupowanie

Chociaż może to brzmieć podobnie do poprzedniego kroku, istnieją jednak różnice. Grupy klastrowe nie są tak zdefiniowane w strukturze jak grupy klasyfikacyjne. Przykładem mogą być artykuły jadalne, niejadalne, łatwo psujące się itp. zamiast określonych artykułów spożywczych, produktów mlecznych we wcześniejszym przypadku.

Zasady stowarzyszenia

Tutaj używamy zmiennych linków do śledzenia wzorców. Kontynuując nasz przykład z supermarketem, może to oznaczać, że klienci, którzy kupują artykuł spożywczy (jadalny), częściej kupują również owoce (łatwo psujące się). Po potwierdzeniu tego faktu właściciele sklepów mogą posegregować półki zgodnie z wyborami klientów.

Analiza regresji

Regresja pomaga górnikom określić relacje między różnymi zmiennymi w zestawie. Służy do przewidywania prawdopodobieństwa przyszłego zdarzenia. W przypadku supermarketu właściciele firm mogą ustalać ceny na podstawie sezonowego popytu, konkurencji i problemów związanych z łańcuchem dostaw.

Wykrywanie anomalii

Ostatnia z technik eksploracji danych obejmuje identyfikację wartości odstających. W danych zawsze będą występowały anomalie, które trzeba uwzględnić. Na przykład większość kupujących w supermarkecie to kobiety, ale na tydzień (powiedzmy) w styczniu są one zastępowane przez mężczyzn. Czemu? Takie wartości odstające należy zbadać w celu uzyskania zrównoważonego podejścia.

Powyższe techniki wyjaśniają, w jaki sposób data mining jest wykorzystywany w operacjach biznesowych. Kończąc ten artykuł, możemy stwierdzić, że eksploracja danych i analiza biznesowa idą w parze i jedno uzupełnia drugie.

Poznaj Enterprise BI jak nigdy dotąd

Appinventiv to wiodąca organizacja świadcząca usługi Business Intelligence , która oferuje kompleksowe usługi BI, które nie mają sobie równych. Dzięki prawie dziesięcioletniemu doświadczeniu w branży, z sukcesem uruchomiliśmy wiele projektów wdrażających techniki Business Intelligence z oceną satysfakcji klienta przekraczającą 70%. Niektóre z oferowanych przez nas usług w tym zakresie obejmują:

• Doradztwo BI
• Rozwiązania BI dla przedsiębiorstw
• Implementacja BI
• Wsparcie i utrzymanie BI

Nasze portfolio prac obejmuje udane partnerstwa z kilkoma globalnymi markami.

Dla jednej z wiodących firm telekomunikacyjnych w USA wdrożyliśmy skuteczne rozwiązanie do eksploracji danych i BI, które doprowadziło do osiągnięcia wyników takich jak 100% przetwarzanie danych klientów i 85% wzrost jakości i dostępności danych. Nie martw się, nie gryziemy, jeśli zadzwonisz i zapytasz, w jaki sposób możemy Ci pomóc w Twojej grze. Będziemy czekać na wiadomość od Ciebie (jeśli uznasz naszą prezentację za interesującą)!