Τι είναι η εξόρυξη δεδομένων;
Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία της χρήσης προηγμένων αναλυτικών εργαλείων για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από μια συσσώρευση δεδομένων.
Επισκόπηση άντλησης δεδομένων
Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία της εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από μια συσσώρευση δεδομένων, συχνά από μια αποθήκη δεδομένων ή τη συλλογή συνδεδεμένων συνόλων δεδομένων. Τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν ισχυρές στατιστικές, μαθηματικές και αναλυτικές δυνατότητες των οποίων ο πρωταρχικός σκοπός είναι να κοσκινίσει μέσα από μεγάλα σύνολα δεδομένων για τον εντοπισμό τάσεων, μοτίβων και σχέσεων για την υποστήριξη ενημερωμένων αποφάσεων και σχεδιασμού.
Συχνά σχετίζεται με έρευνες του τμήματος μάρκετινγκ, η εξόρυξη δεδομένων θεωρείται από πολλά στελέχη ως ένας τρόπος για να τους βοηθήσει να κατανοήσουν καλύτερα τη ζήτηση και να δουν την επίδραση που έχουν οι αλλαγές στα προϊόντα, την τιμολόγηση ή την προώθηση στις πωλήσεις. Αλλά η εξόρυξη δεδομένων έχει σημαντικό όφελος και για άλλους επιχειρηματικούς τομείς. Οι μηχανικοί και οι σχεδιαστές μπορούν να αναλύσουν την αποτελεσματικότητα των αλλαγών προϊόντων και να αναζητήσουν πιθανές αιτίες της επιτυχίας ή της αποτυχίας προϊόντων που σχετίζονται με το πώς, πότε, και πού χρησιμοποιούνται τα προϊόντα. Οι λειτουργίες συντήρησης και επισκευής μπορούν να προγραμματίσουν καλύτερα το απόθεμα ανταλλακτικών και τη στελέχωση. Οι επαγγελματικές οργανώσεις υπηρεσιών μπορούν να χρησιμοποιήσουν την εξόρυξη δεδομένων για να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες από τις μεταβαλλόμενες οικονομικές τάσεις και τις δημογραφικές αλλαγές.
Η εξόρυξη δεδομένων γίνεται πιο χρήσιμη και πολύτιμη με μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και με περισσότερη εμπειρία χρήστη. Λογικά, όσο περισσότερα δεδομένα, τόσο περισσότερες πληροφορίες και νοημοσύνη θα πρέπει να θαφτούν εκεί. Επίσης, καθώς οι χρήστες εξοικειώνονται περισσότερο με τα εργαλεία και κατανοούν καλύτερα τη βάση δεδομένων, τόσο πιο δημιουργικοί μπορούν να είναι με τις εξερευνήσεις και τις αναλύσεις τους.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε την εξόρυξη δεδομένων;
Το πρωταρχικό όφελος της εξόρυξης δεδομένων είναι η δύναμή της να αναγνωρίζει μοτίβα και σχέσεις σε μεγάλους όγκους δεδομένων από πολλαπλές πηγές. Με όλο και περισσότερα διαθέσιμα δεδομένα – από πηγές τόσο ποικίλες όσο τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι απομακρυσμένοι αισθητήρες και οι όλο και πιο λεπτομερείς αναφορές για την κίνηση των προϊόντων και τη δραστηριότητα της αγοράς - η εξόρυξη δεδομένων προσφέρει τα εργαλεία για την πλήρη εκμετάλλευση των μαζικών δεδομένων και τη μετατροπή τους σε ευφυΐα. Επιπλέον, μπορεί να λειτουργήσει ως μηχανισμός «σκέψης έξω από το κουτί».
Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων μπορεί να ανιχνεύσει εκπληκτικές και ενδιαφέρουσες σχέσεις και μοτίβα σε φαινομενικά άσχετες πληροφορίες. Επειδή η πληροφορία τείνει να κατακερματίζεται, ήταν ιστορικά δύσκολο ή αδύνατο να αναλυθεί στο σύνολό της. Ωστόσο, μπορεί να υπάρχει σχέση μεταξύ εξωτερικών παραγόντων – ίσως δημογραφικών ή οικονομικών παραγόντων – και της απόδοσης των προϊόντων μιας εταιρείας. Και ενώ τα στελέχη εξετάζουν τακτικά τους αριθμούς πωλήσεων ανά περιοχή, γραμμή προϊόντος, κανάλι διανομής και περιοχή, συχνά δεν έχουν εξωτερικό πλαίσιο για αυτές τις πληροφορίες. Η ανάλυσή τους επισημαίνει “τι συνέβη” αλλά κάνει λίγα για να αποκαλύψει το “γιατί συνέβη με αυτόν τον τρόπο”. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να καλύψει αυτό το κενό.
Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να αναζητήσει συσχετίσεις με εξωτερικούς παράγοντες, ενώ η συσχέτιση δεν υποδεικνύει πάντα αιτιώδη συνάφεια, αυτές οι τάσεις μπορεί να είναι πολύτιμοι δείκτες για να καθοδηγήσουν τις αποφάσεις του προϊόντος, του καναλιού και της παραγωγής. Η ίδια ανάλυση ωφελεί άλλα μέρη της επιχείρησης από το σχεδιασμό προϊόντων στη λειτουργική αποδοτικότητα και την παράδοση υπηρεσιών.
Ιστορικό άντλησης δεδομένων
Οι άνθρωποι συλλέγουν και αναλύουν δεδομένα εδώ και χιλιάδες χρόνια και, με πολλούς τρόπους, η διαδικασία έχει παραμείνει η ίδια: προσδιορίστε τις πληροφορίες που απαιτούνται, βρείτε πηγές δεδομένων ποιότητας, συλλέξτε και συνδυάστε τα δεδομένα, χρησιμοποιήστε τα πιο αποτελεσματικά διαθέσιμα εργαλεία για να αναλύσετε τα δεδομένα και να κεφαλαιοποιήσετε αυτά που έχετε μάθει. Καθώς τα υπολογιστικά και τα βασισμένα σε δεδομένα συστήματα έχουν αναπτυχθεί και εξελιχθεί, το ίδιο έχουν τα εργαλεία για τη διαχείριση και την ανάλυση των δεδομένων. Το πραγματικό σημείο καμπής ήρθε τη δεκαετία του 1960 με την ανάπτυξη της τεχνολογίας της σχεσιακής βάσης δεδομένων και των εργαλείων αναζήτησης φυσικής γλώσσας προσανατολισμένων στον χρήστη όπως η Γλώσσα Δομημένου Ερωτήματος (SQL). Δεν ήταν πλέον διαθέσιμα δεδομένα μόνο μέσω παραμετροποιημένων κωδικοποιημένων προγραμμάτων. Με αυτή την ανακάλυψη, οι επιχειρηματικοί χρήστες θα μπορούσαν διαδραστικά να εξερευνήσουν τα δεδομένα τους και να εξερευνήσουν τα κρυμμένα πετράδια της νοημοσύνης που έχουν θαφτεί μέσα τους.
Η εξόρυξη δεδομένων είναι παραδοσιακά ένα σύνολο δεξιοτήτων ειδικότητας στην επιστήμη των δεδομένων. Κάθε νέα γενιά αναλυτικών εργαλείων, ωστόσο, αρχίζει να απαιτεί προηγμένες τεχνικές δεξιότητες, αλλά γρήγορα εξελίσσεται για να γίνει προσβάσιμη στους χρήστες. Η διαδραστικότητα – η ικανότητα να αφήνετε τα δεδομένα να σας μιλούν – είναι η βασική πρόοδος. Κάντε μια ερώτηση, δείτε την απάντηση. Με βάση αυτό που μαθαίνετε, κάντε μια άλλη ερώτηση. Αυτό το είδος της μη δομημένης περιαγωγής μέσω των δεδομένων παίρνει το χρήστη πέρα από τα όρια του σχεδιασμού της βάσης δεδομένων για συγκεκριμένες εφαρμογές και επιτρέπει την ανακάλυψη σχέσεων που διασχίζουν λειτουργικά και οργανωτικά όρια.
Η εξόρυξη δεδομένων αποτελεί βασικό συστατικό της επιχειρηματικής ευφυΐας. Τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων είναι ενσωματωμένα σε εκτελεστικούς πίνακες εργαλείων, συλλογή πληροφοριών από τα Big Data, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τροφοδοσίες αισθητήρων Internet of Things (IoT), συσκευές με επίγνωση τοποθεσίας, μη δομημένο κείμενο, βίντεο και άλλα. Η σύγχρονη εξόρυξη δεδομένων βασίζεται στο υπολογιστικό νέφος και το εικονικό υπολογιστικό σύστημα, καθώς και στις βάσεις δεδομένων στη μνήμη, για τη διαχείριση δεδομένων από πολλές πηγές με οικονομικά αποδοτικό τρόπο και για την αύξηση της ζήτησης.
Πώς λειτουργεί η εξόρυξη δεδομένων;
Υπάρχουν περίπου τόσες προσεγγίσεις στην εξόρυξη δεδομένων όσο και οι ανθρακωρύχοι δεδομένων. Η προσέγγιση εξαρτάται από το είδος των ερωτήσεων που υποβάλλονται και το περιεχόμενο και την οργάνωση της βάσης δεδομένων ή των συνόλων δεδομένων που παρέχουν την πρώτη ύλη για την αναζήτηση και την ανάλυση. Τούτου λεχθέντος, υπάρχουν ορισμένα οργανωτικά και προπαρασκευαστικά βήματα που πρέπει να ολοκληρωθούν για την προετοιμασία των δεδομένων, των εργαλείων και των χρηστών:
- Κατανοήστε το πρόβλημα - ή τουλάχιστον τον τομέα έρευνας. Ο υπεύθυνος λήψης αποφάσεων της επιχείρησης, ο οποίος θα πρέπει να είναι στη θέση του οδηγού για αυτήν την περιπέτεια εξόρυξης δεδομένων εκτός δρόμου, χρειάζεται μια γενική κατανόηση του τομέα στον οποίο θα εργαστούν - τους τύπους εσωτερικών και εξωτερικών δεδομένων που πρόκειται να αποτελέσουν μέρος αυτής της εξερεύνησης. Υποτίθεται ότι έχουν οικεία γνώση της επιχείρησης και των λειτουργικών περιοχών που εμπλέκονται.
- Συγκέντρωση δεδομένων. Ξεκινήστε με τα εσωτερικά συστήματα και τις βάσεις δεδομένων σας. Συνδέστε τα μέσα από τα μοντέλα δεδομένων τους και διάφορα σχεσιακά εργαλεία ή συγκεντρώστε τα δεδομένα μαζί σε μια αποθήκη δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τυχόν δεδομένα από εξωτερικές πηγές που είναι μέρος των λειτουργιών σας, όπως δεδομένα πωλήσεων πεδίου και/ή υπηρεσίας, IoT, ή δεδομένα μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Να αναζητήσουν και να αποκτήσουν τα δικαιώματα σε εξωτερικά δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων δημογραφικών στοιχείων, οικονομικών δεδομένων και πληροφοριών αγοράς, όπως οι τάσεις της βιομηχανίας και τα χρηματοπιστωτικά σημεία αναφοράς από εμπορικές ενώσεις και κυβερνήσεις. Φέρτε τα στο πακέτο εργαλείων (φέρτε τα στην αποθήκη δεδομένων σας ή συνδέστε τα με το περιβάλλον εξόρυξης δεδομένων).
- Προετοιμασία και κατανόηση δεδομένων. Χρησιμοποιήστε τους ειδικούς θεμάτων της επιχείρησής σας για να βοηθήσετε στον καθορισμό, την κατηγοριοποίηση και την οργάνωση των δεδομένων. Αυτό το μέρος της διαδικασίας μερικές φορές ονομάζεται αμηχανία δεδομένων ή συκοφαντία. Μερικά από τα δεδομένα μπορεί να χρειάζονται εκκαθάριση ή "εκκαθάριση" για να αφαιρέσουν την αντιγραφή, τις ασυνέπειες, τις ημιτελείς εγγραφές ή τις παλιές μορφές. Η προετοιμασία και η εκκαθάριση των δεδομένων μπορεί να είναι μια συνεχής εργασία, καθώς νέα έργα ή δεδομένα από νέους τομείς έρευνας αποκτούν ενδιαφέρον.
- Εκπαίδευση χρήστη. Δεν θα δίνατε στον έφηβο σας τα κλειδιά για την οικογένεια χωρίς να περάσει από την εκπαίδευση του οδηγού, την κατάρτιση στο δρόμο και κάποια επιβλεπόμενη πρακτική με έναν εξουσιοδοτημένο οδηγό - οπότε φροντίστε να παρέχετε επίσημη εκπαίδευση στους μελλοντικούς ανθρακωρύχους δεδομένων σας, καθώς και κάποια επιβλεπόμενη πρακτική καθώς αρχίζουν να εξοικειώνονται με αυτά τα ισχυρά εργαλεία. Η συνεχής εκπαίδευση είναι επίσης μια καλή ιδέα, αφού έχουν μάθει τα βασικά και μπορούν να προχωρήσουν σε πιο προηγμένες τεχνικές.
Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων
Λάβετε υπόψη ότι η εξόρυξη δεδομένων βασίζεται σε ένα κιτ εργαλείων και όχι σε μια σταθερή ρουτίνα ή διαδικασία. Συγκεκριμένες τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που αναφέρονται εδώ είναι απλά παραδείγματα του πώς τα εργαλεία χρησιμοποιούνται από τους οργανισμούς για να εξερευνήσουν τα δεδομένα τους αναζητώντας τάσεις, συσχετίσεις, νοημοσύνη και επιχειρηματική διορατικότητα.
Σε γενικές γραμμές, οι προσεγγίσεις εξόρυξης δεδομένων μπορούν να κατηγοριοποιηθούν ως κατευθυνόμενες – εστιασμένες σε ένα συγκεκριμένο επιθυμητό αποτέλεσμα – ή μη κατευθυνόμενες ως διαδικασία ανακάλυψης. Άλλες εξερευνήσεις μπορεί να στοχεύουν στην ταξινόμηση ή κατηγοριοποίηση δεδομένων, όπως ομαδοποίηση πιθανών πελατών σύμφωνα με επιχειρηματικά χαρακτηριστικά όπως βιομηχανία, προϊόντα, μέγεθος και τοποθεσία. Ένας παρόμοιος στόχος, η ανίχνευση εκτόπων ή ανωμαλιών, είναι μια αυτοματοποιημένη μέθοδος αναγνώρισης πραγματικών ανωμαλιών (και όχι απλής μεταβλητότητας) μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων που εμφανίζει αναγνωρίσιμα μοτίβα.
Συσχέτιση
Ένας άλλος ενδιαφέρων στόχος είναι η σύνδεση - σύνδεση δύο φαινομενικά άσχετων γεγονότων ή δραστηριοτήτων. Μια κλασική ιστορία από τις πρώτες μέρες της ανάλυσης και της εξόρυξης δεδομένων, ίσως πλασματική, έχει μια αλυσίδα ψιλικατζίδικου που ανακαλύπτει μια συσχέτιση μεταξύ των πωλήσεων μπύρας και πάνες. Η κερδοσκοπία που πίεσε τους νέους πατέρες που τρέχουν έξω αργά το βράδυ για να πάρουν πάνες μπορεί να αρπάξει μερικά έξι πακέτα ενώ βρίσκονται εκεί. Τα καταστήματα τοποθετούν την μπύρα και τις πάνες σε κοντινή απόσταση και αυξάνουν τις πωλήσεις μπύρας ως αποτέλεσμα.
Clustering
Η προσέγγιση αυτή αποσκοπεί στην ομαδοποίηση των δεδομένων με βάση ομοιότητες και όχι με προκαθορισμένες παραδοχές. Για παράδειγμα, όταν αποθηκεύετε τα στοιχεία πωλήσεων του πελάτη σας σε συνδυασμό με την εξωτερική καταναλωτική πίστη και τα δημογραφικά δεδομένα, μπορεί να ανακαλύψετε ότι οι πιο κερδοφόροι πελάτες σας προέρχονται από αναπτυσσόμενες πόλεις. Μεγάλο μέρος του χρόνου, η εξόρυξη δεδομένων επιδιώκεται για την υποστήριξη της πρόβλεψης ή της πρόβλεψης. Όσο καλύτερα κατανοείτε τα πρότυπα και τις συμπεριφορές, τόσο καλύτερη δουλειά μπορείτε να κάνετε για να προβλέψετε μελλοντικές ενέργειες που σχετίζονται με αιτίες ή συσχετίσεις.
Παλινδρόμηση
Μία από τις μαθηματικές τεχνικές που προσφέρονται στα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων, η ανάλυση παλινδρόμησης προβλέπει έναν αριθμό που βασίζεται σε ιστορικά πρότυπα που προβάλλονται στο μέλλον. Διάφοροι άλλοι αλγόριθμοι ανίχνευσης και παρακολούθησης προτύπων παρέχουν ευέλικτα εργαλεία για να βοηθήσουν τους χρήστες να κατανοήσουν καλύτερα τα δεδομένα και τη συμπεριφορά που αντιπροσωπεύει. Αυτές είναι μόνο μερικές από τις τεχνικές και τα εργαλεία που διατίθενται στα κιτ εργαλείων εξόρυξης δεδομένων. Η επιλογή του εργαλείου ή της τεχνικής είναι κάπως αυτοματοποιημένη, καθώς οι τεχνικές θα εφαρμοστούν ανάλογα με το πώς τίθεται το ερώτημα. Σε παλαιότερες εποχές, η εξόρυξη δεδομένων αναφερόταν ως «τεμαχισμός και τεμαχισμός» της βάσης δεδομένων, αλλά η πρακτική είναι πιο εξελιγμένη τώρα και όροι όπως η συσχέτιση, η ομαδοποίηση και η παλινδρόμηση είναι κοινοί όροι.
Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις και παραδείγματα
Η εξόρυξη δεδομένων είναι το κλειδί για την ανάλυση συναισθημάτων, τη βελτιστοποίηση των τιμών, το μάρκετινγκ βάσεων δεδομένων, τη διαχείριση πιστωτικού κινδύνου, την εκπαίδευση και την υποστήριξη, την ανίχνευση απάτης, την υγειονομική περίθαλψη και τις ιατρικές διαγνώσεις, την αξιολόγηση κινδύνου, τα συστήματα συστάσεων («οι πελάτες που αγόρασαν αυτό επίσης άρεσε… »), και πολλά άλλα. Μπορεί να είναι ένα αποτελεσματικό εργαλείο σε σχεδόν οποιαδήποτε βιομηχανία, συμπεριλαμβανομένης της λιανικής πώλησης, της χονδρικής πώλησης, των βιομηχανιών υπηρεσιών, των τηλεπικοινωνιών, των επικοινωνιών, της ασφάλισης, της εκπαίδευσης, της μεταποίησης, της υγειονομικής περίθαλψης, των τραπεζών, της επιστήμης, της μηχανικής, και του διαδικτυακού μάρκετινγκ ή των κοινωνικών μέσων.
Ανάπτυξη προϊόντων: Οι εταιρείες που σχεδιάζουν, κατασκευάζουν ή διανέμουν φυσικά προϊόντα μπορούν να εντοπίσουν ευκαιρίες για την καλύτερη στόχευση των προϊόντων τους αναλύοντας τα αγοραστικά πρότυπα σε συνδυασμό με οικονομικά και δημογραφικά δεδομένα. Οι σχεδιαστές και οι μηχανικοί τους μπορούν επίσης να διασταυρώσουν τα σχόλια πελατών και χρηστών, τα αρχεία επισκευής, και άλλα στοιχεία για να προσδιορίσουν τις ευκαιρίες βελτίωσης προϊόντων.
Παραγωγή: Οι κατασκευαστές μπορούν να παρακολουθήσουν τις τάσεις ποιότητας, τα στοιχεία επισκευής, τους ρυθμούς παραγωγής, και τα στοιχεία απόδοσης προϊόντων από τον τομέα για να προσδιορίσουν τις ανησυχίες παραγωγής. Μπορούν επίσης να αναγνωρίσουν πιθανές αναβαθμίσεις της διαδικασίας που θα βελτίωναν την ποιότητα, θα εξοικονομούσαν χρόνο και κόστος, θα βελτίωναν την απόδοση των προϊόντων και/ή θα έδειχναν την ανάγκη για νέο ή καλύτερο εργοστασιακό εξοπλισμό.
Κλάδοι υπηρεσιών: Στους κλάδους υπηρεσιών, οι χρήστες μπορούν να βρουν παρόμοιες ευκαιρίες για τη βελτίωση του προϊόντος διασταυρώνοντας την ανατροφοδότηση πελατών (απευθείας ή από μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή άλλες πηγές) με συγκεκριμένες υπηρεσίες, κανάλια, δεδομένα απόδοσης ομότιμων, περιοχή, τιμολόγηση, δημογραφικά στοιχεία, οικονομικά δεδομένα και πολλά άλλα.
Τέλος, όλα αυτά τα ευρήματα θα πρέπει να τροφοδοτηθούν από την πρόβλεψη και τον προγραμματισμό, έτσι ώστε ολόκληρος ο οργανισμός να είναι προσαρμοσμένος στις αναμενόμενες αλλαγές στη ζήτηση που βασίζονται σε πιο στενές γνώσεις του πελάτη – και να είναι σε καλύτερη θέση για να εκμεταλλευτεί τις νέες ευκαιρίες.
Προκλήσεις άντλησης δεδομένων
Μεγάλα δεδομένα: Τα δεδομένα παράγονται με ταχύτατους ρυθμούς, προσφέροντας όλο και περισσότερες ευκαιρίες για εξόρυξη δεδομένων. Ωστόσο, τα σύγχρονα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων απαιτούνται για την εξαγωγή νοήματος από τα Μεγάλα Δεδομένα, δεδομένου του μεγάλου όγκου, της υψηλής ταχύτητας και της ευρείας ποικιλίας των δομών δεδομένων καθώς και του αυξανόμενου όγκου των μη δομημένων δεδομένων. Πολλά υπάρχοντα συστήματα δυσκολεύονται να διαχειριστούν, να αποθηκεύσουν και να χρησιμοποιήσουν αυτή την πλημμύρα εισροών.
Ικανότητα χρήστη: Τα εργαλεία εξόρυξης και ανάλυσης δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για να βοηθούν τους χρήστες και τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να έχουν νόημα και να συναγωνίζονται τη σημασία και τη διορατικότητα από τις μάζες των δεδομένων. Ενώ είναι εξαιρετικά τεχνικά, αυτά τα ισχυρά εργαλεία είναι τώρα συσκευασμένα με εξαιρετικό σχεδιασμό εμπειρίας χρήστη, ώστε σχεδόν ο καθένας να μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτά τα εργαλεία με ελάχιστη εκπαίδευση. Ωστόσο, για να αποκομίσει πλήρως τα οφέλη, ο χρήστης πρέπει να κατανοήσει τα διαθέσιμα δεδομένα και το επιχειρηματικό πλαίσιο των πληροφοριών που αναζητά. Πρέπει επίσης να γνωρίζουν, τουλάχιστον γενικά, πώς λειτουργούν τα εργαλεία και τι μπορούν να κάνουν. Αυτό δεν είναι πέρα από την εμβέλεια του μέσου διευθυντή ή του εκτελεστικού στελέχους, αλλά είναι μια διαδικασία εκμάθησης και οι χρήστες πρέπει να καταβάλουν κάποια προσπάθεια για την ανάπτυξη αυτού του νέου συνόλου δεξιοτήτων.
Ποιότητα και διαθεσιμότητα δεδομένων: Με τις μάζες των νέων δεδομένων, υπάρχουν επίσης μάζες ελλιπών, λανθασμένων, παραπλανητικών, δόλιων, κατεστραμμένων ή απλά άχρηστων δεδομένων. Τα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στην ταξινόμηση όλων αυτών, αλλά οι χρήστες πρέπει να γνωρίζουν συνεχώς την πηγή των δεδομένων και την αξιοπιστία και αξιοπιστία τους. Οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής είναι επίσης σημαντικές, τόσο από την άποψη της απόκτησης των δεδομένων όσο και από την άποψη της φροντίδας και του χειρισμού από τη στιγμή που θα είναι στην κατοχή σας.
Συχνές Ερωτήσεις άντλησης δεδομένων
Επεκτείνετε την εμπειρία διαχείρισης δεδομένων σας
Κατανοήστε τη διαδικασία διαχείρισης δεδομένων και τα οφέλη της.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.