Veri madenciliği iş zekasına nasıl yardımcı olur?

Veri, 21. yüzyılın kurumsal ekonomisine güç katan, yaşamı güçlendiren atasözü kanıdır. Ve sadece bir sözle akla hayali senaryolar gelmesine neden olsa da, gerçek şu ki veriler hayatın her alanında insan üretkenliğini ortaya çıkarmanın anahtarıdır. İklim değişikliği, iş başarısızlıkları, salgın hastalıklar ve mahsul üretimi, hepsi doğru veri içgörüleri seti ile anlaşılabilir. Veri kullanılabilirliği, problem çözmede bizim için öğrenme tanjantını kısaltır.

İşletmeler için doğru ürün-pazar uyumunu bulmak nasıl önemliyse, geleceğe hazır, kendi kendini idame ettiren bir girişim için iş zekası için veri madenciliği de o kadar önemlidir. Gelecekteki yol haritasına, ürün geliştirmeye ve kâr çarkını devam ettiren sayısız iş süreçlerine yardımcı olur. Bu nedenle, bu yazıda veri madenciliği ve iş zekası ile ilgili konuları, veri madenciliğinin önemini ve kesintisiz gelir akışları sağlamak için nasıl yapıldığını anlatacağız.

İşletmelerde Veri Madenciliği Nedir ?

İş dünyasında veri madenciliğinin önemi, ham verileri anlamlı, tüketilebilir, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için kullanılmasıdır. Veri mühendisleri, tüketicileri analiz etmeye yardımcı olan kalıpları aramak için yazılım kullanır. Veri kümeleri, stratejileri, satış iyileştirme önlemlerini ve pazarlama kampanyalarını optimize etmek için gelir çizgileri üzerinde etkisi olan ilgili metrikleri ortaya çıkarmakla karşılaştırılır.

Konunun veri işlemleri arasındaki örtüşen doğası nedeniyle, veri madenciliği genellikle veri analizi ve iş zekası ile karıştırılmakta ve birbirinin yerine kullanılmaktadır. Ama her terim birbirinden farklıdır.

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden bilgi çıkarma sürecini ifade ederken, veri analizi, çıkarılan bilgilerden kalıpları bulmak için kullanılan süreçtir. Veri analizi, verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme gibi aşamaları içerir. Amaç bilgi bulmak, çıkarımlarda bulunmak ve bunlara göre hareket etmektir. Devam edelim, veri madenciliği ve iş zekası arasındaki farklara bakalım .

Veri madenciliği ve veri analizi gibi süreçler, kuruluşların ürünler ve hizmetler hakkında kullanılabilir ve kanıtlanabilir bilgiler üretmesine yardımcı olan iş zekasına dönüşür.

İş Zekasında Veri Madenciliği Nasıl Kullanılır?

İş analitiği ve istihbarat için veri madenciliğini kullanma şeklimiz bir işletmeden diğerine farklılık gösterir. Ancak bu iş süreci yönetiminin oldukça sağlam kalan bir yapısı var. İşte bir göz atın.

İş Anlayışı

İş analitiği için veri madenciliği yapıyorsanız ve bunun başarılı olmasını istiyorsanız , veri madenciliğinin amacını belirleyerek başlayın . Plandaki sonraki adımlar, yeni bulunan veri bitlerinin nasıl kullanılacağını çözebilir. Veri madenciliği algoritmanızı tasarlamak, veri madenciliğinin amacını kısaca vurgulamanıza gerek olmadığı için zor bir görev olacaktır .

Veri Anlama

Veri madenciliğinin amacını öğrendikten sonra , verileriniz için bir dokunuş ve his edinmenin zamanı geldi. Verileri depolamanın ve bunlardan para kazanmanın işletmeler kadar çok yolu olabilir. Verilerinizi nasıl oluşturacağınız, düzenleyeceğiniz, kategorize edeceğiniz ve ticarileştireceğiniz, kurumsal BT stratejinize ve uygulamalarınıza bağlıdır.

Veri Hazırlama

İş zekası için veri madenciliği geliştirme sürecindeki en önemli aşamalardan biri olarak kabul edilen şirket verilerinin uzman yönetimine ihtiyacı vardır. Veri mühendisleri, verileri belirli özelliklere göre temizleme ve modellemenin yanı sıra BT dışı profesyonellerin yorumlayabileceği okunabilir bir biçime dönüştürür.

Veri Modelleme

İstatistiksel algoritmalar, verilerdeki gizli kalıpları deşifre etmek için kullanılır. Gelir ölçümlerini iyileştirebilecek ilgili eğilimleri bulmak için çok sayıda deneme yanılma yapılır.

Veri Değerlendirmesi

Veri modellemede yer alan adımlar, tutarsızlıklar için mikroskobik olarak değerlendirilmelidir. Unutmayın, tüm yollar (zorunlu) operasyonları düzene sokmaya ve kârları artırmaya çıkar.

uygulama

Son adım, bulgular üzerinde gözlemlenebilir bir şekilde hareket etmektir. Önerilerin saha denemeleri daha küçük bir ölçekte uygulanmalı ve daha sonra onaylandıktan sonra şubelere genişletilmelidir.

Artık kilometre taşlarının oluşumunun temel gerçekliğe nasıl damıtıldığını biliyorsunuz. İş zekası için veri madenciliğinin bazı tekniklerini inceleyelim .

Veri Madenciliği Tekniklerine Genel Bir Bakış

Bu bölümde, veri madenciliği merdiveninin her basamağını ve bunların gelecekteki büyüme için nasıl basamak taşı olarak hareket ettiğini inceleyeceğiz.

sınıflandırma

Bu, anlaşılabilir gizli anlaşmalar oluşturmak için bilgileri bölümlere ayırmak için veri özniteliklerini kullanan karmaşık bir prosedürdür. Buna referans olarak, iş dünyasındaki veri madenciliğine bir örnek, bilgileri yiyecek, süt ürünleri vb. gibi kategoriler halinde gruplamak için süpermarket verilerini kullanmak olabilir. Bu verileri etiketlemek ve incelemek, kullanıcıların her bir satır öğesi için müşteri tercihlerini anlamalarına yardımcı olabilir.

kümeleme

Bir önceki adıma benzer görünse de, farklılıklar var. Küme grupları, yapı olarak Sınıflandırma grupları olarak tanımlandığı gibi değildir. Bir örnek, önceki durumda belirli bakkaliye ürünleri, süt ürünleri yerine yenilebilir ürünler, yenilebilir olmayan ürünler, bozulabilir ürünler vb. olabilir.

Birliktelik Kuralları

Burada, kalıpları izlemek için bağlantı değişkenlerini kullanıyoruz. Süpermarket örneğimizden devam edersek, bu, bir bakkal ürünü (yenilebilir) satın alan müşterilerin meyve satın alma olasılıklarının daha yüksek olduğu (dayanabilir) anlamına gelebilir. Bu gerçeği doğruladıktan sonra mağaza sahipleri, rafları müşteri tercihlerine göre sıralayabilir.

Regresyon analizi

Regresyon, madencilerin bir kümedeki farklı değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemesine yardımcı olur. Gelecekteki bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Bir süpermarket mağazası söz konusu olduğunda, işletme sahipleri mevsimsel talep, rekabet ve tedarik zinciri sorunlarına dayalı olarak fiyat noktaları belirleyebilir.

Anomali tespiti

Veri madenciliği tekniklerinin sonuncusu, aykırı değerlerin belirlenmesini içerir. Verilerde her zaman hesaba katılması gereken anormallikler olacaktır. Örneğin, süpermarketteki alıcıların çoğu kadındır, ancak (örneğin) Ocak ayında bir hafta boyunca yerlerini erkekler alır. Niye ya? Bu tür aykırı değerler, dengeli bir yaklaşım için incelenmelidir.

Yukarıda bahsedilen teknikler, iş operasyonlarında veri madenciliğinin nasıl kullanıldığını açıkça ortaya koymaktadır . Bu parçayı sona erdirerek, veri madenciliği ve iş zekasının el ele gittiği ve birinin diğerini tamamladığı sonucuna varabiliriz .

Enterprise BI'ı daha önce hiç olmadığı gibi keşfedin

Appinventiv, rakipsiz uçtan uca BI hizmetleri sunan lider bir iş zekası hizmeti kuruluşudur. Neredeyse on yıllık endüstri uzmanlığıyla, %70'in üzerinde bir müşteri memnuniyet oranıyla iş zekası tekniklerini uygulayan birçok projeyi başarıyla başlattık. Bu alanda sunduğumuz hizmetlerden bazıları şunlardır:

• BI danışmanlığı
• Kurumsal BI çözümleri
• BI uygulaması
• BI desteği ve bakımı

Çalışma portföyümüz, çeşitli küresel markalarla başarılı ortaklıklar içermektedir.

ABD'nin önde gelen telekom şirketlerinden biri için , müşteri verilerinin %100 işlenmesi ve veri kalitesi ve erişilebilirliğinde %85 artış gibi sonuçların elde edilmesini sağlayan etkili bir veri madenciliği ve BI çözümü kullandık. Endişelenmeyin, arayıp oyununuzu geliştirmenize nasıl yardımcı olabileceğimizi sorarsanız ısırmayız Sizden haber bekliyor olacağız (eğer sunumumuzu ilginç bulursanız)!