Cum ajută miningul de date în business intelligence

Datele sunt sângele proverbial care dă viață care dă putere economiei corporative a secolului XXI. Și, deși poate incita scenarii fanteziste în minte cu o simplă mențiune, adevărul este că datele sunt cheia pentru a debloca productivitatea umană în fiecare sferă a vieții. Schimbările climatice, eșecurile în afaceri, epidemiile și producția de culturi, toate pot fi înțelese cu setul potrivit de informații. Disponibilitatea datelor scurtează tangenta de învățare pentru noi în rezolvarea problemelor.

Așa cum găsirea produsului potrivit pentru piață este importantă pentru întreprinderi, la fel este și extragerea de date pentru business intelligence pentru o afacere gata de viitor și autosusținută. Ajută în viitoarele hărți de parcurs, dezvoltarea produselor și nenumărate procese de afaceri care mențin roata profitului. Prin urmare, în acest articol, vom articula subiecte care se referă la data mining și business intelligence , importanța data mining și modul în care este realizat pentru a asigura fluxuri de venituri fără întreruperi.

Ce este data mining în afaceri ?

Importanța extragerii de date în afaceri este că este folosit pentru a transforma datele brute în informații semnificative, consumabile și acționabile. Inginerii de date folosesc software pentru a căuta modele care ajută la analiza consumatorilor. Seturile de date sunt comparate cu valorile relevante care au un impact asupra liniilor de venit pentru a le urmări cu strategii, măsuri de îmbunătățire a vânzărilor și campanii de optimizare de marketing.

Datorită naturii suprapuse a subiectului între operațiunile de date, data mining este adesea confundată și utilizată interschimbabil cu analiza datelor și business intelligence. Dar fiecare termen este diferit unul de celălalt.

Exploatarea datelor se referă la procesul de extragere a informațiilor din seturi mari de date, în timp ce analiza datelor este procesul utilizat pentru a găsi modele din informațiile extrase. Analiza datelor implică etape precum inspectarea, curățarea, transformarea și modelarea datelor. Obiectivul este de a găsi informații, de a trage concluzii și de a acționa pe baza acestora. Mergând mai departe, să ne uităm la diferențele dintre data mining și business intelligence .

Procese precum data mining și analiza datelor converg în business intelligence, ajutând organizațiile să genereze informații utilizabile și demonstrabile despre produse și servicii.

Cum se folosește data mining în Business Intelligence?

Modul în care folosim data mining pentru analize și informații în afaceri variază de la o afacere la alta. Dar există o structură a acestui management al proceselor de afaceri care rămâne aproape de fier. Iată o privire la el.

Înțelegerea afacerilor

Dacă efectuați extragerea datelor pentru analiza de afaceri și doriți să aibă succes, începeți prin a identifica scopul extragerii datelor . Etapele ulterioare din plan ar putea aborda modul de utilizare a biților de date noi găsiți. Identificarea algoritmului dvs. de extragere a datelor ar fi o sarcină exagerată, ca să nu subliniați în mod concis scopul extragerii datelor .

Înțelegerea datelor

După ce ați cunoscut scopul extragerii de date , este timpul să obțineți o atingere și să simțiți datele dvs. Ar putea exista la fel de multe moduri de stocare și de monetizare a datelor câte companii există. Modul în care creați, organizați, clasificați și comercializați datele dvs. depinde de strategia și practicile IT ale întreprinderii dvs.

Pregătirea datelor

Considerate una dintre cele mai importante etape în cursul dezvoltării minării de date pentru business intelligence, datele companiei au nevoie de manipulare expertă. Inginerii de date convertesc datele într-un format care poate fi citit pe care profesioniștii non-IT îl pot interpreta în plus față de curățarea și modelarea acestora conform atributelor specifice.

Modelarea datelor

Algoritmii statistici sunt implementați pentru a descifra modele ascunse în date. Multe încercări și erori sunt necesare pentru a găsi tendințe relevante care pot îmbunătăți valorile privind veniturile.

Evaluarea datelor

Pașii implicați în modelarea datelor ar trebui evaluați microscopic pentru inconsecvențe. Amintiți-vă, toate drumurile (trebuie) să conducă la eficientizarea operațiunilor și la creșterea profiturilor.

Implementarea

Pasul final este de a acționa asupra constatărilor într-un mod observabil. Testele pe teren ale recomandărilor ar trebui să fie pilotate la o scară mai mică și apoi extinse la punctele de desfacere ale filialelor după validare.

Acum știți cum acumularea de repere se distilă în realitatea de la sol. Să explorăm câteva dintre aspectele tehnice ale minării de date pentru business intelligence .

O prezentare generală a tehnicilor de extragere a datelor

În această secțiune, vom analiza fiecare treaptă a scării de extragere a datelor și modul în care acestea acționează ca pietre de treaptă pentru creșterea viitoare.

Clasificare

Aceasta este o procedură complexă care utilizează atribute de date pentru a compartimenta informațiile pentru a crea coluzii ușor de înțeles. Ca referință la aceasta, un exemplu de extragere a datelor în afaceri ar putea fi utilizarea datelor de supermarket pentru a grupa informațiile în categorii, cum ar fi alimente, produse lactate etc. Etichetarea și studierea acestor date poate ajuta utilizatorii să înțeleagă preferințele clienților pentru fiecare element rând.

Clustering

Deși poate suna similar cu pasul anterior, există diferențe. Grupurile de clustere nu sunt la fel de definite în structură ca și grupurile de clasificare. Un exemplu ar putea fi articole comestibile, produse necomestibile, produse perisabile etc. în locul unor produse alimentare specifice, produse lactate în cazul anterior.

Regulile Asociației

Aici, folosim variabile de legătură pentru a urmări modelele. Continuând cu exemplul nostru de supermarket, acest lucru ar putea însemna că clienții care cumpără un produs alimentar (comestibil), au șanse mai mari să cumpere și fructe (perisabile). După validarea acestui fapt, proprietarii de magazine pot detalia rafturile în conformitate cu alegerile clienților.

Analiza de regresie

Regresia îi ajută pe mineri să determine relația dintre diferitele variabile dintr-un set. Este folosit pentru a prevedea probabilitatea unui eveniment viitor. În cazul unui magazin de supermarket, proprietarii de afaceri pot stabili puncte de preț pe baza cererii sezoniere, a concurenței și a problemelor legate de lanțul de aprovizionare.

Detectarea anomaliilor

Ultima dintre tehnicile de extragere a datelor include identificarea valorii aberante. Vor exista întotdeauna anomalii în datele care trebuie luate în considerare. De exemplu, majoritatea cumpărătorilor din supermarket se întâmplă să fie femei, dar timp de o săptămână în (să zicem) ianuarie, acestea sunt înlocuite de bărbați. De ce? Astfel de valori aberante trebuie studiate pentru o abordare echilibrată.

Tehnicile menționate mai sus clarifică modul în care minarea datelor este utilizată în operațiunile de afaceri. Trasând această piesă până la capăt, putem concluziona că minarea de date și inteligența de afaceri merg mână în mână și că una o complimentează pe alta.

Explorați Enterprise BI ca niciodată

Appinventiv este o organizație de top în servicii de business intelligence , care oferă servicii de BI end-to-end, fără egal. Cu aproape un deceniu de expertiză în industrie, am lansat cu succes multe proiecte care implementează tehnici de business intelligence cu un rating de satisfacție a clienților de peste 70%. Unele dintre serviciile pe care le oferim în acest domeniu includ:

• Consultanta BI
• Soluții Enterprise BI
• Implementarea BI
• Suport și întreținere BI

Portofoliul nostru de muncă include parteneriate de succes cu mai multe mărci globale.

Pentru una dintre companiile de telecomunicații de top din SUA , am implementat o soluție eficientă de data mining și BI care a condus la obținerea de rezultate precum procesarea 100% a datelor clienților și creșterea cu 85% a calității și accesibilității datelor. Nu vă faceți griji, nu mușcăm dacă sunați și întrebați cum vă putem ajuta să vă îmbunătățiți jocul . Vă așteptăm (dacă veți găsi prezentarea noastră interesantă)!