การทำเหมืองข้อมูลช่วยในระบบธุรกิจอัจฉริยะได้อย่างไร

ข้อมูลคือสายเลือดสุภาษิตที่เติมพลังให้กับเศรษฐกิจองค์กรแห่งศตวรรษที่ 21 และถึงแม้ว่ามันอาจจะปลุกเร้าสถานการณ์สมมติขึ้นมาในใจได้ด้วยการเอ่ยถึง แต่ความจริงก็คือข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกประสิทธิภาพการทำงานของมนุษย์ในทุกด้านของชีวิต การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ความล้มเหลวของธุรกิจ โรคระบาด และการผลิตพืชผล ทั้งหมดนี้สามารถเข้าใจได้ด้วยชุดข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสม ความพร้อมใช้งานของข้อมูลช่วยลดระยะสัมผัสการเรียนรู้สำหรับเราในการแก้ปัญหา

เช่นเดียวกับการหาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับตลาดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กร การ ทำเหมืองข้อมูลสำหรับข่าวกรองธุรกิจสำหรับธุรกิจ ที่พร้อมในอนาคตและยั่งยืนด้วยตนเองก็เช่นกัน ช่วยในการสร้างแผนที่ถนนในอนาคต การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และกระบวนการทางธุรกิจมากมายที่ช่วยให้วงล้อกำไรหมุนไป ดังนั้น ในบทความนี้ เราจะพูดถึงหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับการ ทำเหมืองข้อมูลและ ข่าวกรองธุรกิจ ความ สำคัญ ของการทำเหมืองข้อมูล และวิธีดำเนินการเพื่อให้แน่ใจว่ากระแสรายได้จะไหลลื่นไหล

การทำเหมืองข้อมูลในธุรกิจ คือ อะไร ?

ความ สำคัญของการทำเหมืองข้อมูลในธุรกิจ คือใช้เพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย สิ้นเปลือง และนำไปดำเนินการได้ วิศวกรข้อมูลใช้ซอฟต์แวร์เพื่อค้นหารูปแบบที่ช่วยในการวิเคราะห์ผู้บริโภค ชุดข้อมูลจะถูกเปรียบเทียบกับการค้นพบตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องซึ่งมีผลกระทบต่อรายการรายได้เพื่อติดตามด้วยกลยุทธ์ มาตรการปรับปรุงการขาย และการปรับแคมเปญการตลาดให้เหมาะสม

เนื่องจากลักษณะที่ทับซ้อนกันระหว่างการดำเนินการของข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลจึงมักสับสนและใช้สลับกันได้กับ การวิเคราะห์ข้อมูล และระบบธุรกิจอัจฉริยะ แต่แต่ละเทอมก็ต่างกันออกไป

การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงกระบวนการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่ใช้ในการค้นหารูปแบบจากข้อมูลที่ดึงออกมา การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ เช่น การตรวจสอบ การทำความสะอาด การแปลง และการสร้างแบบจำลองข้อมูล มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาข้อมูล ทำการอนุมาน และดำเนินการกับข้อมูลเหล่านั้น ต่อไป ให้เราดูความ แตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลกับระบบธุรกิจ อัจฉริยะ

กระบวนการต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลผสานเข้ากับระบบธุรกิจอัจฉริยะ ช่วยให้องค์กรสร้างข้อมูลที่ใช้งานได้และพิสูจน์ได้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการ

การขุดข้อมูลใช้ใน Business Intelligence อย่างไร

วิธีที่เราใช้ การทำเหมืองข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ และข่าวกรองนั้นแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ แต่มีโครงสร้างสำหรับการจัดการกระบวนการทางธุรกิจนี้ที่ยังคงหุ้มเกราะเหล็กไว้ค่อนข้างมาก นี่คือดูที่มัน

ความเข้าใจทางธุรกิจ

หากคุณกำลังทำ เหมืองข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ธุรกิจ และต้องการให้ประสบความสำเร็จ ให้เริ่มต้นด้วยการระบุ วัตถุประสงค์ของการทำเหมือง ข้อมูล ขั้นตอนที่ตามมาในแผนสามารถจัดการกับวิธีการใช้บิตข้อมูลที่เพิ่งค้นพบ การคิดอัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลของคุณจะเป็นงานที่ยาก เกรงว่าคุณจะเน้นย้ำ วัตถุประสงค์ของการทำเหมืองข้อมูล อย่างรัดกุม

การทำความเข้าใจข้อมูล

หลังจากที่ได้ทราบ จุดประสงค์ของการทำเหมืองข้อมูล แล้ว ก็ถึงเวลาที่จะต้องสัมผัสและสัมผัสข้อมูลของคุณ อาจมีหลายวิธีในการจัดเก็บและสร้างรายได้จากข้อมูลเช่นเดียวกับธุรกิจ วิธีที่คุณสร้าง จัดการ จัดหมวดหมู่ และจำหน่ายข้อมูลของคุณนั้นขึ้นอยู่กับ กลยุทธ์ และแนวทางปฏิบัติ ด้านไอทีขององค์กรของคุณ

การเตรียมข้อมูล

ถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการดูแลการ ทำเหมืองข้อมูลสำหรับข่าวกรองธุรกิจ ข้อมูลบริษัทจำเป็นต้องมีการจัดการจากผู้เชี่ยวชาญ วิศวกรข้อมูลจะแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านได้ ซึ่งผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีสามารถตีความได้ นอกเหนือจากการล้างข้อมูลและสร้างแบบจำลองตามคุณลักษณะเฉพาะ

การสร้างแบบจำลองข้อมูล

อัลกอริทึมทางสถิติถูกนำไปใช้เพื่อถอดรหัสรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล มีการลองผิดลองถูกหลายครั้งในการค้นหาแนวโน้มที่เกี่ยวข้องซึ่งสามารถปรับปรุงเมตริกรายได้

การประเมินข้อมูล

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองข้อมูลควรได้รับการประเมินด้วยกล้องจุลทรรศน์เพื่อหาความไม่สอดคล้องกัน โปรดจำไว้ว่า ถนนทุกสาย (ต้อง) นำไปสู่การปฏิบัติการที่คล่องตัวและเพิ่มผลกำไร

การดำเนินการ

ขั้นตอนสุดท้ายคือดำเนินการกับสิ่งที่ค้นพบในลักษณะที่สังเกตได้ การทดลองภาคสนามของข้อเสนอแนะควรนำร่องในขนาดที่เล็กกว่าแล้วขยายไปยังสาขาเมื่อตรวจสอบความถูกต้อง

ตอนนี้คุณทราบแล้วว่าการสะสมเหตุการณ์สำคัญต่างๆ กลั่นกรองความเป็นจริงพื้นดินได้อย่างไร ให้เราสำรวจทางเทคนิคบางอย่างของการ ทำเหมืองข้อมูลสำหรับธุรกิจ อัจฉริยะ

ภาพรวมของ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

ในส่วนนี้ เราจะพิจารณาแต่ละขั้นของขั้นบันไดการทำเหมืองข้อมูลและวิธีที่พวกเขาทำหน้าที่เป็นหินก้าวสำหรับการเติบโตในอนาคต

การจำแนกประเภท

นี่เป็นขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งใช้คุณลักษณะของข้อมูลเพื่อแบ่งข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่เพื่อสร้างการสมรู้ร่วมคิดที่เข้าใจได้ การอ้างอิงถึงสิ่งนี้ ตัวอย่างของการขุดข้อมูลในธุรกิจ อาจใช้ข้อมูลซูเปอร์มาร์เก็ตเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลเป็นหมวดหมู่ เช่น ร้านขายของชำ ผลิตภัณฑ์นม ฯลฯ การติดแท็กและการศึกษาข้อมูลนี้สามารถช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจการตั้งค่าของลูกค้าสำหรับแต่ละรายการโฆษณา

การจัดกลุ่ม

แม้ว่ามันอาจจะฟังดูคล้ายกับขั้นตอนก่อนหน้านี้ แต่ก็มีความแตกต่าง กลุ่มคลัสเตอร์ไม่ได้กำหนดไว้ในโครงสร้างเป็นกลุ่มการจัดประเภท ตัวอย่างเช่น สิ่งของที่กินได้ สิ่งของที่กินไม่ได้ ผลิตภัณฑ์ที่เน่าเสียง่าย เป็นต้น แทนที่จะเป็นของชำเฉพาะ ผลิตภัณฑ์จากนมในกรณีก่อนหน้า

กฎสมาคม

ที่นี่ เราใช้ตัวแปรลิงก์เพื่อติดตามรูปแบบ ต่อจากตัวอย่างซูเปอร์มาร์เก็ตของเรา นี่อาจหมายความว่าลูกค้าที่ซื้อของชำ (กินได้) มีแนวโน้มที่จะซื้อผลไม้ (เน่าเสียง่าย) เช่นกัน เมื่อตรวจสอบข้อเท็จจริงนี้แล้ว เจ้าของร้านสามารถลงรายการชั้นวางตามทางเลือกของลูกค้าได้

การวิเคราะห์การถดถอย

การถดถอยช่วยให้นักขุดระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในชุด ใช้เพื่อคาดการณ์ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในอนาคต ในกรณีของร้านซุปเปอร์มาร์เก็ต เจ้าของธุรกิจสามารถกำหนดราคาได้ตามความต้องการตามฤดูกาล การแข่งขัน และปัญหาด้านซัพพลายเชน

การตรวจจับความผิดปกติ

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ขั้นสุดท้าย รวมถึงการระบุค่าผิดปกติ จะมีความผิดปกติในข้อมูลที่จะต้องนำมาพิจารณา ตัวอย่างเช่น ผู้ซื้อส่วนใหญ่ในซูเปอร์มาร์เก็ตมักเป็นผู้หญิง แต่ในเดือนมกราคม (กล่าวคือ) หนึ่งสัปดาห์ พวกเขาจะถูกผู้ชายพลัดถิ่น ทำไม ค่าผิดปกติดังกล่าวต้องได้รับการศึกษาเพื่อหาแนวทางที่สมดุล

เทคนิคดังกล่าวทำให้ชัดเจน ว่าการทำเหมืองข้อมูลใช้ใน การดำเนินธุรกิจอย่างไร เมื่อพิจารณาถึงจุดสิ้นสุด เราสามารถสรุปได้ว่า การทำเหมืองข้อมูลและระบบธุรกิจอัจฉริยะ เป็นสิ่งที่คู่กัน

สำรวจ Enterprise BI อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

Appinventiv เป็น องค์กร บริการข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ ชั้นนำ ที่ให้บริการ BI แบบ end-to-end ที่ไม่เป็นสองรองใคร ด้วยความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเกือบทศวรรษ เราประสบความสำเร็จในการเปิดตัวโครงการหลายโครงการที่ใช้ เทคนิคข่าวกรองธุรกิจอัจฉริยะ โดยมีคะแนนความพึงพอใจของลูกค้ามากกว่า 70% บริการบางอย่างที่เรานำเสนอในด้านนี้ ได้แก่:

• ที่ปรึกษา BI
• โซลูชัน BI ระดับองค์กร
• การนำ BI ไปใช้
• การสนับสนุน BI & การบำรุงรักษา

ผลงาน ของเรา รวมถึงการเป็นพันธมิตรที่ประสบความสำเร็จกับแบรนด์ระดับโลกหลายแห่ง

สำหรับหนึ่งในบริษัท โทรคมนาคมชั้นนำในสหรัฐอเมริกา เราได้ปรับใช้โซลูชันการทำเหมืองข้อมูลและ BI ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ เช่น การประมวลผลข้อมูลลูกค้า 100% และคุณภาพข้อมูลและการเข้าถึงเพิ่มขึ้น 85% ไม่ต้องกังวล เราไม่กัดหากคุณโทรมาสอบถามว่าเราจะช่วยคุณพัฒนาเกม ได้อย่างไร เราจะรอฟังความคิดเห็นจากคุณ (หากคุณพบว่าการเสนอขายของเราน่าสนใจ)!