Επισκόπηση άντλησης δεδομένων

Σε αυτή την ψηφιακή εποχή, οι οργανισμοί συσσωρεύουν φυσικά όλο και πιο τεράστιους όγκους δεδομένων, και πολλά στελέχη σήμερα τα βλέπουν ως ένα θησαυρό από σημαντικές πληροφορίες. Τι είναι λοιπόν η εξόρυξη δεδομένων και πώς διευκολύνει την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από σύνολα δεδομένων; Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία ανακάλυψης χρήσιμων πληροφοριών από μια συσσώρευση δεδομένων, συχνά από μια αποθήκη δεδομένων ή μια συλλογή συνδεδεμένων συνόλων δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει μηχανική μάθηση, στατιστική ανάλυση και άλλα ισχυρά αναλυτικά εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την ανίχνευση μεγάλων συνόλων δεδομένων για τον εντοπισμό τάσεων, κρυφών μοτίβων, ανωμαλιών και σχέσεων για την υποστήριξη της τεκμηριωμένης λήψης αποφάσεων και προγραμματισμού.

Ένα από τα λιγότερο προφανή οφέλη της εξόρυξης δεδομένων -και ένας σημαντικός λόγος για τον οποίο η εξόρυξη δεδομένων είναι σημαντική σήμερα- είναι ότι μετατρέπει τη συσσώρευση δεδομένων, η οποία συχνά συνοδεύει την ψηφιοποίηση, σε πλεονέκτημα. Καθώς οι οργανισμοί εκσυγχρονίζονται και ψηφιοποιούν όλο και περισσότερο τις λειτουργίες τους, τείνουν να δημιουργούν και να συσσωρεύουν όλο και περισσότερα δεδομένα. Έτσι, για μια μεγάλη επιχείρηση που έχει μαζικά σύνολα δεδομένων, η εξόρυξη δεδομένων προσφέρει έναν αποτελεσματικό τρόπο για να κάνουν χρήση ενός πλούτου πληροφοριών που ήδη διαθέτουν.

Γιατί είναι σημαντική η εξόρυξη δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων είναι σημαντική επειδή μετατρέπει τα δεδομένα του οργανισμού σε βασικό συστατικό της επιχειρηματικής ευφυΐας. Τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων είναι ενσωματωμένα σε εκτελεστικούς πίνακες εργαλείων, συγκεντρώνοντας πληροφορίες από μεγάλα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τροφοδοσίες αισθητήρων Internet of Things (IoT), συσκευές που γνωρίζουν την τοποθεσία, μη δομημένο κείμενο, βίντεο και άλλα. Η σύγχρονη εξόρυξη δεδομένων βασίζεται στο νέφος και το εικονικό υπολογιστικό σύστημα, καθώς και σε βάσεις δεδομένων στη μνήμη, για τη διαχείριση δεδομένων από πολλές πηγές οικονομικά αποδοτικά και για την κλιμάκωση της ζήτησης.

Επομένως, τι είδους επιχειρηματική αξία μπορεί να προσφέρει η εξόρυξη δεδομένων; Το πρωταρχικό όφελος της εξόρυξης δεδομένων είναι η δύναμή της να εντοπίζει πρότυπα και σχέσεις σε μεγάλους όγκους δεδομένων από πολλαπλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, απομακρυσμένων αισθητήρων και άλλου εξοπλισμού παρακολούθησης, όλο και πιο λεπτομερών αναφορών για την κίνηση των προϊόντων και τη δραστηριότητα της αγοράς, και, κατά κύριο λόγο, εφαρμογές και άλλα λογισμικά που χρησιμοποιούνται από τον οργανισμό.

Αυτό σημαίνει δύο πράγματα. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τους ανθρώπους σε διάφορους ρόλους, σε όλες τις βιομηχανίες, να σκεφτούν έξω από το κουτί αντλώντας από ένα ευρύ φάσμα πηγών και αποκαλύπτοντας μη εμφανείς σχέσεις και μοτίβα σε φαινομενικά άσχετα κομμάτια πληροφοριών. Αυτό καθιστά την εξόρυξη δεδομένων σημαντική για μεγάλους οργανισμούς, ιδιαίτερα για επιχειρήσεις όπου οι πληροφορίες τείνουν να διαχωρίζονται - σιλό.

Επιπλέον, τα οφέλη της εξόρυξης δεδομένων επεκτείνονται όχι μόνο στις πωλήσεις αλλά και σε άλλους επιχειρηματικούς τομείς: χάρη σε αυτήν την ικανότητα για τη διάσπαση των σιλό, μπορεί να ενισχύσει ένα ευρύ φάσμα ρόλων. Οι μηχανικοί και οι σχεδιαστές μπορούν να αναλύσουν την αποτελεσματικότητα των αλλαγών προϊόντων και να αναζητήσουν πιθανές αιτίες επιτυχίας ή αποτυχίας του προϊόντος. Οι διαδικασίες υπηρεσιών και επισκευής μπορούν να προγραμματίσουν καλύτερα την απογραφή και τη στελέχωση μερών. Οι επαγγελματικοί οργανισμοί υπηρεσιών μπορούν να χρησιμοποιήσουν την εξόρυξη δεδομένων για να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες που δημιουργούνται από τις μεταβαλλόμενες οικονομικές τάσεις και τις δημογραφικές μεταβολές. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί ακόμη και να βοηθήσει στον εντοπισμό απάτης, ειδικά σε κλάδους όπως τα οικονομικά, το λιανικό εμπόριο και η υγειονομική περίθαλψη.

Με άλλα λόγια, τα δυνητικά οφέλη από την εξόρυξη δεδομένων καλύπτουν ολόκληρο το φάσμα των επιχειρηματικών λειτουργιών: από τη συμβολή στην αύξηση των εσόδων και τη μείωση του κόστους έως τη βελτίωση των σχέσεων με τους πελάτες, την πρόληψη της απάτης και τη βελτίωση των προβλέψεων των πωλήσεων.

Η εξόρυξη δεδομένων είναι σημαντική επειδή μπορεί να αποδώσει σημαντική επιχειρηματική αξία για μια σειρά στόχων—για παράδειγμα:

• Δημιουργία σημαντικών πληροφοριών που βοηθούν στη λήψη ενημερωμένων αποφάσεων βάσει δεδομένων
• Παρέχετε πρόσθετο πλαίσιο για να κάνετε τον προγραμματισμό και την πρόβλεψη πωλήσεων πιο ακριβή
• Αποκάλυψη ευκαιριών για μείωση του κόστους, μείωση των περιττών δαπανών και εξάλειψη των σημείων συμφόρησης και των ανεπαρκειών στις διαδικασίες
• Εντοπίστε πρότυπα που υποδηλώνουν απάτη και εντοπίστε τρωτά σημεία πριν από την εκμετάλλευσή τους
• Εξατομικεύστε το μάρκετινγκ και βελτιώστε την εμπειρία του πελάτη, χάρη στην βαθύτερη κατανόηση των συμπεριφορών των πελατών

Πώς λειτουργεί η εξόρυξη δεδομένων;

Με απλά λόγια, η εξόρυξη δεδομένων λειτουργεί χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση, στατιστική ανάλυση και άλλα αναλυτικά εργαλεία για την ανάλυση μεγάλων συνόλων ανεπεξέργαστων δεδομένων και την ανακάλυψη κρυφών προτύπων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να αποκτήσουν χρήσιμες πληροφορίες. Οι πραγματικές τεχνικές εξόρυξης δεδομένων και τα σχετικά βήματα εξαρτώνται από το είδος των ερωτήσεων που τίθενται 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 κάποια βήματα που συνήθως περιλαμβάνει μια διαδικασία εξόρυξης δεδομένων.

Η διαδικασία 5 βημάτων της εξόρυξης δεδομένων

1. Συλλογή δεδομένων:

• Καθορίστε το πρόβλημα ή την περιοχή έρευνας που εξερευνάτε.
• Σκεφτείτε τι είδους εξωτερικούς και εσωτερικούς παράγοντες θα μπορούσαν να είναι σχετικοί με το θέμα της εξερεύνησής σας.
• Συγκεντρώστε μη επεξεργασμένα δεδομένα από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένης της βάσης δεδομένων του οργανισμού σας και των εξωτερικών δεδομένων που είναι μέρος των λειτουργιών σας, όπως δεδομένα πωλήσεων και υπηρεσιών πεδίου, IoT ή δεδομένα μέσων κοινωνικής δικτύωσης.

2. Προεπεξεργασία δεδομένων:

• Ελέγξτε τις πηγές δεδομένων που συγκεντρώσατε και βεβαιωθείτε ότι έχετε τα δικαιώματα πρόσβασης και χρήσης των εξωτερικών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των δημογραφικών στοιχείων, των οικονομικών δεδομένων και της ευφυΐας της αγοράς, όπως οι τάσεις του κλάδου και τα χρηματοοικονομικά σημεία αναφοράς από εμπορικές ενώσεις και κυβερνήσεις. Οι κανονισμοί περί απορρήτου δεδομένων μπορεί να διαφέρουν σημαντικά ανάλογα με την περιοχή και υπόκεινται σε αλλαγές, επομένως αυτό είναι ένα κρίσιμο βήμα.
• Δεσμεύστε τους ειδικούς του θέματος για να σας βοηθήσουν να καθορίσετε, να κατηγοριοποιήσετε και να οργανώσετε τα δεδομένα - αυτό το μέρος της διαδικασίας μερικές φορές ονομάζεται ροή δεδομένων ή διαχείριση δεδομένων.
• Εκκαθαρίστε τα συλλεγμένα δεδομένα, διαγράψτε διπλοεγγραφές, ασυνέπειες, ημιτελείς εγγραφές ή άκυρες μορφές.

3. Πρότυπο κτήριο:

• Επιλέξτε σχετικούς αλγόριθμους και τεχνικές (όπως δέντρα αποφάσεων, παλινδρόμηση ή ομαδοποίηση—περισσότερα σχετικά με τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων παρακάτω).
• Εκπαιδεύστε πολλά μοντέλα στα προεπεξεργασμένα δεδομένα σας ή ρυθμίστε τις παραμέτρους τους για να βελτιστοποιήσετε την απόδοση.
• Ακρίβεια μοντέλου δοκιμής που χρησιμοποιεί τεχνικές επικύρωσης για να εξασφαλίσει αξιόπιστη απόδοση σε νέα δεδομένα.
• Συγκρίνετε διαφορετικές προσεγγίσεις μοντελοποίησης και εντοπίστε την καλύτερη επιλογή για τους συγκεκριμένους στόχους σας.

4. Αξιολόγηση:

• Αξιολογήστε την αξιοπιστία του μοντέλου σε βασικές μετρήσεις όπως ακρίβεια, ακρίβεια και ποσοστά σφάλματος.
• Προσδιορίστε πιθανά ζητήματα όπως μεροληψία, υπερβολική προσαρμογή ή ανησυχίες σχετικά με την ποιότητα των δεδομένων.

5. Διερμηνεία:

• Προσδιορίστε ποιοι παράγοντες δεδομένων έχουν τη μεγαλύτερη επίδραση στις προβλέψεις και τα αποτελέσματα – αυτό θα σας βοηθήσει να εξηγήσετε τα βασικά ευρήματα στους ενδιαφερόμενους.
• Ανάλογα με τη δομή της ομάδας, μπορεί να χρειαστεί να μεταφράσετε ευρήματα μοντέλου σε πληροφορίες και να παρέχετε αναφορές ή οπτικοποιήσεις που θα καταστήσουν σαφή τα αποτελέσματα σε μη τεχνικούς υπεύθυνους λήψης αποφάσεων και άλλους ενδιαφερόμενους σε ολόκληρο τον οργανισμό.
• Διαμορφώστε συγκεκριμένες, εφαρμόσιμες προτάσεις για επιχειρηματική στρατηγική, λειτουργίες και διαδικασίες βάσει των ανακαλυφθέντων προτύπων.
• Επιλέξτε σχετικές μετρήσεις και δημιουργήστε ένα σχέδιο για να μετρήσετε την επίδραση της εφαρμογής συστάσεων που προέρχονται από την εξόρυξη δεδομένων.

Βασικές τεχνικές άντλησης δεδομένων

Κατηγοριοποίηση

Μια κοινή τεχνική εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνει την ταξινόμηση νέων δεδομένων σε προκαθορισμένες κατηγορίες με βάση πρότυπα που μαθαίνονται από ιστορικά δεδομένα: για παράδειγμα, ομαδοποίηση πελατών με βάση το αν είναι πιθανό να επιστρέψουν αναλύοντας τους τύπους αγορών τους, το ιστορικό πληρωμών και τα επίπεδα δέσμευσης. Αυτό όχι μόνο θα βοηθήσει στη διάκριση σημαντικών τμημάτων πελατών αλλά και θα εμβαθύνει την κατανόησή σας για τις πελατειακές σας σχέσεις.

Ανίχνευση ανωμαλιών

Η ανίχνευση ανωμαλιών είναι ιδιαίτερα σημαντική για τους στόχους όπως η πρόληψη απάτης, η ασφάλεια δικτύων, και η επαλήθευση ταυτότητας. Για παράδειγμα, αυτή η τεχνική άντλησης δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό ασυνήθιστης δραστηριότητας πιστωτικής κάρτας που αποκλίνει από την τυπική χρήση ενός πελάτη, με βάση παράγοντες όπως απρόσμενες τοποθεσίες, ασυνήθιστες ηλεκτρονικές αγορές ή ασυνήθιστα μεγάλα ποσά. Αλλά οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων μπορούν επίσης να βοηθήσουν στην ανακάλυψη νέων προγνωστικών που δεν είναι τόσο προφανείς, γεγονός που μας φέρνει στην επόμενη τεχνική εξόρυξης δεδομένων.

Clustering

Η ομαδοποίηση (clustering) είναι μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων που στοχεύει στην ανακάλυψη φυσικών ομαδοποιήσεων που βασίζονται σε ομοιότητες στα δεδομένα και όχι σε προκαθορισμένες υποθέσεις (σε αντίθεση με την ταξινόμηση), αποκαλύπτοντας τελικά κρυμμένα μοτίβα και σχέσεις. Στο παράδειγμα της πιστωτικής κάρτας, η ομαδοποίηση θα μπορούσε να αποκαλύψει πρόσθετες σημαίες για ύποπτη δραστηριότητα. Για παράδειγμα, ιστορικά δεδομένα από λογαριασμούς που έχουν πληγεί από απατεώνες μπορεί να αποκαλύψουν ότι ένα στατιστικά σημαντικό ποσοστό τους μοιράζονται μια άλλη ομοιότητα: ίσως, όλα έχουν δείξει ένα μοτίβο μικρών δοκιμαστικών αγορών από έναν συγκεκριμένο έμπορο, ακολουθούμενο από μεγάλες συναλλαγές. Στη συνέχεια, στο μέλλον, αυτό το μοτίβο θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό δόλιας δραστηριότητας σε πραγματικό χρόνο.

Κανόνες σύνδεσης

Μια άλλη βασική τεχνική εξόρυξης δεδομένων είναι η εξόρυξη κανόνα συσχέτισης: η σύνδεση δύο φαινομενικά άσχετων γεγονότων ή δραστηριοτήτων. Φανταστείτε ότι προσπαθείτε να βελτιστοποιήσετε την τοποθέτηση προϊόντων σε ένα σούπερ μάρκετ για να μεγιστοποιήσετε τις πωλήσεις. Δεν χρειάζεται εξόρυξη δεδομένων για να εικάσουμε ότι, ας πούμε, οι πελάτες που αγοράζουν πάνες είναι επίσης πιθανό να αγοράσουν άλλα προϊόντα για μωρά, όπως μωρομάντηλα. Αλλά αυτή η τεχνική εξόρυξης δεδομένων μπορεί να ανακαλύψει άλλες, λιγότερο προφανείς, ευκαιρίες διασταυρούμενων πωλήσεων: ίσως, θα παρατηρήσετε ότι οι πελάτες που αποθηκεύουν μαχαιροπήρουνα μιας χρήσης το καλοκαίρι είναι επίσης πιο πιθανό να αγοράσουν εντομοαπωθητικά και ελεφαντόδοντα. Αυτά τα προϊόντα θα ήταν κανονικά σε διαφορετικές νησίδες προϊόντων, αλλά η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να δείχνει μια εποχιακή αποστολή αγορών: να πάρει προμήθειες για να περάσει το χρόνο σε εξωτερικούς χώρους. Σε αυτό το σενάριο, η τεχνική άντλησης δεδομένων κανόνα συσχέτισης θα βοηθήσει τον λιανέμπορο να εκμεταλλευτεί αυτή την εποχιακή ευκαιρία.

Παλινδρόμηση

Μία από τις τεχνικές εξόρυξης μαθηματικών δεδομένων, η ανάλυση παλινδρόμησης προβλέπει έναν αριθμό βασισμένο σε ιστορικά μοτίβα. Είναι ένα κλασικό εργαλείο που χρησιμοποιείται σε πολλά πεδία και γενικά πλαίσια, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης πωλήσεων, των προβλέψεων τιμών αποθέματος και της οικονομικής ανάλυσης.

Σημειώστε ότι αυτά είναι μόνο μερικά από τα πιο κοινά είδη τεχνικών εξόρυξης δεδομένων που είναι συχνά διαθέσιμα σε εργαλειοθήκες εξόρυξης δεδομένων.

Εφαρμογές και παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων

Οι περιπτώσεις χρήσης της εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν ανάλυση συναισθημάτων, βελτιστοποίηση τιμών, μάρκετινγκ βάσεων δεδομένων, διαχείριση πιστωτικού κινδύνου, εκπαίδευση και υποστήριξη, ανίχνευση απάτης, διάγνωση υγειονομικής περίθαλψης και ιατρικής περίθαλψης, αξιολόγηση κινδύνου, συστήματα συστάσεων διασταυρούμενων πωλήσεων και προώθησης και πολλά άλλα. Και μπορεί να είναι ένα αποτελεσματικό εργαλείο σε σχεδόν οποιαδήποτε βιομηχανία, από τη λιανική και χονδρική πώληση μέχρι την κατασκευή, την υγειονομική περίθαλψη και τη χρηματοδότηση.

Βασικές περιπτώσεις χρήσης άντλησης δεδομένων

Ανάπτυξη προϊόντων

Οι εταιρείες που σχεδιάζουν, κατασκευάζουν ή διανέμουν φυσικά προϊόντα μπορούν να χρησιμοποιήσουν την εξόρυξη δεδομένων για να εντοπίσουν ευκαιρίες για να στοχεύσουν καλύτερα τα προϊόντα τους αναλύοντας τα αγοραστικά πρότυπα σε συνδυασμό με οικονομικά και δημογραφικά δεδομένα. Οι σχεδιαστές και οι μηχανικοί μπορούν επίσης να διασταυρώσουν την ανατροφοδότηση πελατών και χρηστών, τα αρχεία επισκευής και άλλα δεδομένα για να εντοπίσουν ευκαιρίες βελτίωσης προϊόντων. Και οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων των επιχειρήσεων μπορούν ακόμη και να επιλέξουν ποιους νέους τύπους προϊόντων θα εισαγάγουν με βάση το τι συνήθως οι πελάτες αναζητούν να αγοράσουν μαζί με τα τρέχοντα προϊόντα.

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την καθοδήγηση της ανάπτυξης προϊόντων:

• Η ανάλυση των στοιχείων αγοράς πελατών αποκαλύπτει μια ένωση: όταν ψωνίζουν για ιχνηλάτες γυμναστικής, οι πελάτες είναι επίσης πιθανό να αγοράσουν άλλα εξαρτήματα, όπως μπουκάλια νερού ή ρούχα προπόνησης. Αυτό αποτελεί μια ευκαιρία για τον κατασκευαστή να αρχίσει να προσφέρει επώνυμα μπουκάλια νερού ή να συνεργαστεί με μια μάρκα ένδυσης γυμναστικής για μια αποκλειστική επώνυμη γραμμή ένδυσης, επίσης.
• Τα δεδομένα χρήσης μιας έξυπνης οικιακής συσκευής αποκαλύπτουν ότι πολύ λίγοι πελάτες χρησιμοποιούν το premium χαρακτηριστικό αυτού του προϊόντος, ενώ έρευνες πελατών δείχνουν ότι πολλοί προσπαθούν να εντοπίσουν ποιο κουμπί ενεργοποιεί τη λειτουργία. Η αλλαγή του σχεδιασμού της συσκευής για να γίνει το κουμπί πιο αισθητό μπορεί να ενθαρρύνει περισσότερους πελάτες να χρησιμοποιήσουν την κορυφαία λειτουργία και, ως εκ τούτου, να βελτιώσουν την αντίληψή τους για την αξία του προϊόντος για τα χρήματα.

Manufacturing

Οι κατασκευαστές μπορούν να παρακολουθήσουν τις τάσεις ποιότητας, τα δεδομένα επισκευής, τα ποσοστά παραγωγής και τα δεδομένα απόδοσης προϊόντος από το πεδίο για να εντοπίσουν ανησυχίες παραγωγής. Μπορούν επίσης να αναγνωρίσουν πιθανές αναβαθμίσεις διαδικασιών που θα βελτίωναν την ποιότητα, θα εξοικονομούσαν χρόνο και πόρους, θα βελτίωναν την απόδοση του προϊόντος και θα έδειχναν την ανάγκη για νέο ή καλύτερο εργοστασιακό εξοπλισμό.

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών παραγωγής:

• Η ανάλυση του ιστορικού αιτημάτων υπηρεσιών αποκαλύπτει ότι τα περιστατικά της ακίδας δυσλειτουργίας εξοπλισμού κατά τους κρύους μήνες, υποδηλώνοντας ότι κάποιος εξοπλισμός θα μπορούσε να είναι ευαίσθητος στις διακυμάνσεις θερμοκρασίας. Η επένδυση στον καλύτερο έλεγχο θερμοκρασίας στο πάτωμα καταστημάτων θα μπορούσε να μειώσει το χρόνο διακοπής και να κερδίσει χρόνο για τους τεχνικούς τομέων.
• Η ακριβής ανάλυση της ιστορικής ζήτησης ανταλλακτικών και άλλων δεδομένων που σχετίζονται με την προσφορά μπορεί να προβλέψει περιόδους πιθανής έλλειψης κρίσιμων εξαρτημάτων, επιτρέποντας στους κατασκευαστές να αποθηκεύσουν εκ των προτέρων.

Κλάδοι υπηρεσιών

Στους κλάδους των υπηρεσιών, οι εταιρείες μπορούν να βρουν παρόμοιες ευκαιρίες για βελτίωση της υπηρεσίας διασταυρώνοντας τα σχόλια των πελατών (απευθείας ή από μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή άλλες πηγές) με συγκεκριμένες υπηρεσίες, κανάλια, περιπτώσεις υποστήριξης πελατών, δεδομένα απόδοσης ομοτίμων, περιοχή, τιμολόγηση, δημογραφικά στοιχεία, οικονομικά δεδομένα και άλλους παράγοντες.

Παραδείγματα άντλησης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τη διασφάλιση της εξατομίκευσης πελάτη στους κλάδους υπηρεσιών:

• Διασταυρώνοντας τα δεδομένα πελατών, τα αρχεία επισκέψεων και τις ρυθμίσεις πελατειακών σχέσεων, ένας πάροχος υγειονομικής περίθαλψης ανακαλύπτει ότι τα ποσοστά μη εμφάνισης ραντεβού διαφέρουν ανάλογα με την ηλικιακή ομάδα του πελάτη, ανάλογα με το ποια κανάλια χρησιμοποιούνται για υπενθυμίσεις ραντεβού. Η εξατομίκευση της επικοινωνίας σχετικά με τις επερχόμενες επισκέψεις σε κάθε ηλικιακή ομάδα θα βοηθήσει περισσότερους πελάτες να κάνουν τα ραντεβού τους.
• Η ανάλυση των ερωτημάτων υποστήριξης πελατών δείχνει ότι οι ασθενείς που αναμένουν αναπλήρωση ορισμένων τύπων φαρμάκων είναι πιο πιθανό να επικοινωνήσουν με την υποστήριξη για μια ενημέρωση κατάστασης σχετικά με το ξαναγέμισμα. Εάν ο πάροχος υγειονομικής περίθαλψης στοχεύει προληπτικά αυτούς τους ασθενείς με αυτόματες ειδοποιήσεις αναπλήρωσης, αυτή η εξατομικευμένη επικοινωνία θα μπορούσε τόσο να βελτιώσει την ικανοποίηση των πελατών όσο και να μειώσει το φορτίο στην υποστήριξη πελατών.
• Η ανάλυση της δέσμευσης πελάτη με μια ψηφιακή υπηρεσία συνδρομής δείχνει ότι μια συγκεκριμένη πτώση στη χρήση είναι προγνωστική της ακύρωσης συνδρομής εντός τριάντα ημερών. Η επανασύνδεση του χρήστη με προσαρμοσμένες προτάσεις, συμβουλές βελτιστοποίησης χρήσης ή ακόμη και εξατομικευμένες εκπτώσεις θα μπορούσε να βοηθήσει στη βελτίωση της αντίληψης χρήσης και αξίας και, τελικά, στη διατήρηση του πελάτη.

Πρόβλεψη πωλήσεων

Ανεξάρτητα από τη βιομηχανία, η εξόρυξη δεδομένων είναι ανεκτίμητη για την πρόβλεψη και τον προγραμματισμό των πωλήσεων. Οι πληροφορίες βάσει δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη διακυμάνσεων στη ζήτηση, να βελτιώσουν την ανάλυση της αγοράς, να προβλέψουν αλλαγές τιμών και πολλά άλλα.

Παραδείγματα άντλησης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τον περιορισμό των προβλέψεων πωλήσεων:

• Μια ασφαλιστική εταιρεία αναλύει ένα ευρύ φάσμα συνόλων δεδομένων, τόσο εσωτερικά όσο και εξωτερικά, και ανακαλύπτει ότι οι συνθήκες οδήγησης προβλέπεται να επιδεινωθούν κατά τη διάρκεια μιας συγκεκριμένης περιόδου κατά την οποία αναμένονται αντίξοες καιρικές συνθήκες - και ταυτόχρονα, υπάρχει προσωρινή έλλειψη χειμερινών ελαστικών. Αυτές οι πληροφορίες τους βοηθούν να κάνουν μια πιο ακριβή πρόβλεψη για τις πωλήσεις ασφάλισης αυτοκινήτου τους, με βάση την αναμενόμενη αύξηση της ζήτησης.
• Ένας κατασκευαστής καταναλωτικού προϊόντος μεσαίας εμβέλειας αναλύει την αγορά και διαπιστώνει ότι αρκετοί ανταγωνιστές εισάγουν πολυτελείς σειρές προϊόντων που πωλούνται με πριμοδότηση. Μερικοί από τους πελάτες τους είναι απογοητευμένοι από την αλλαγή και αποφασίζουν να πάνε την επιχείρησή τους αλλού, εξετάζοντας προσφορές μεσαίας βαθμίδας. Αυτός ο κατασκευαστής μπορεί να προσαρμόσει τη στρατηγική πωλήσεών του για να προσπαθήσει και να εκμεταλλευτεί αυτήν την ευκαιρία για να κερδίσει έναντι αυτών των πελατών.

Εντοπισμός απάτης

Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται ευρέως στην ανίχνευση απάτης - το παραπάνω παράδειγμα πιστωτικής κάρτας είναι μόνο μία από τις πολλές περιπτώσεις χρήσης της πρόληψης απάτης της εξόρυξης δεδομένων. Η τεχνική ανίχνευσης ανωμαλιών βοηθά στη σήμανση ύποπτων ακραίων σημείων, αλλά και άλλες μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων είναι χρήσιμες, βοηθώντας στην αποκάλυψη νέων προτύπων και στη συνεχή βελτίωση των μέτρων πρόληψης της απάτης.

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση του εντοπισμού απάτης:

• Ένας πωλητής ψηφιακών αγαθών εντοπίζει ένα πρότυπο ασυνήθιστων αγορών στους λογαριασμούς που είναι προσβάσιμοι από μια νέα τοποθεσία. Για να μειωθεί η μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση λογαριασμού, η εταιρεία μπορεί να επικοινωνήσει με τους κατόχους λογαριασμού όταν συμβαίνει ένα τέτοιο πρότυπο, να επισημάνει αυτές τις συναλλαγές και να προσφέρει έναν εύκολο τρόπο για να ακυρώσετε αγορές ή να ενημερώσετε την ασφάλεια του λογαριασμού.
• Ένας οργανισμός μπορεί να εκπαιδεύσει ένα μοντέλο για να φιλτράρει τα ηλεκτρονικά μηνύματα ηλεκτρονικού "ψαρέματος" χρησιμοποιώντας την τεχνική εξόρυξης δεδομένων ταξινόμησης για να συσχετίσει ορισμένους γλωσσικούς δείκτες (γλώσσα επείγουσας ανάγκης, ορθογραφικά λάθη, κλπ.) με την ετικέτα "phishing" και να αποτρέψει αυτούς από το να φτάσουν ακόμη και στα εισερχόμενα των χρηστών.

Οφέλη και προκλήσεις της εξόρυξης δεδομένων

Τα περισσότερα από τα μειονεκτήματα της εξόρυξης δεδομένων αντισταθμίζονται από τα οφέλη της, αλλά υπάρχουν ορισμένες προκλήσεις της εξόρυξης δεδομένων που οι οργανισμοί πρέπει να γνωρίζουν.

Μεγάλα δεδομένα

Οφέλη: Δημιουργούνται όλο και περισσότερα δεδομένα, προσφέροντας όλο και περισσότερες ευκαιρίες για εξόρυξη δεδομένων και, ως εκ τούτου, καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Πρόκληση: Λόγω του μεγάλου όγκου, της υψηλής ταχύτητας και της ευρείας ποικιλίας δομών δεδομένων, καθώς και της αυξανόμενης επικράτησης των μη δομημένων δεδομένων, τα υπάρχοντα συστήματα αγωνίζονται να χειριστούν, να αποθηκεύσουν και να χρησιμοποιήσουν αυτή την πλημμύρα της εισόδου. Έτσι, για να εξάγετε νόημα από τα Μεγάλα Δεδομένα, οι εταιρείες χρειάζονται κατάλληλο, ισχυρό λογισμικό.

Ικανότητα χρήστη

Οφέλη: Τα εργαλεία εξόρυξης και ανάλυσης δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν τους χρήστες και άλλους ενδιαφερόμενους να λάβουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Πρόκληση: Αν και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη δεδομένων έχουν γίνει πολύ πιο φιλικά προς το χρήστη, χρειάζεται κάποια εκπαίδευση για να τα χρησιμοποιήσουν πλήρως. Οι χρήστες πρέπει να κατανοήσουν ποια δεδομένα είναι διαθέσιμα, να έχουν τουλάχιστον μια γενική ιδέα για το πώς λειτουργεί η εξόρυξη δεδομένων, και να είναι ικανοί στο επιχειρηματικό πλαίσιο, καθώς και τις ρυθμιστικές ανησυχίες και τις ανησυχίες συμμόρφωσης γύρω από τη χρήση των δεδομένων - όλα από τα οποία χρειάζονται κάποια εκπαίδευση χρηστών.

Προστασία προσωπικών δεδομένων και ρυθμιστική εποπτεία

Οφέλη: Η εξατομίκευση που ενεργοποιείται από πληροφορίες βάσει δεδομένων μπορεί να βελτιώσει την εμπειρία του πελάτη.

Πρόκληση: Τα δεδομένα, και ιδίως τα δεδομένα χρηστών που ανήκουν σε ιδιώτες, υπόκεινται σε κανονιστική εποπτεία. Ωστόσο, οι πρακτικές και οι κανονισμοί για την προστασία των δεδομένων διαφέρουν ανάλογα με την περιοχή και εξακολουθούν να είναι επιρρεπείς σε αλλαγές, έτσι ώστε να είναι δύσκολο - αλλά ζωτικής σημασίας - για τους οργανισμούς που χειρίζονται δεδομένα να συμβαδίζουν.

Ποιότητα και διαθεσιμότητα των δεδομένων

Οφέλη: Όλο και περισσότεροι όγκοι και ποικιλία διαθέσιμων δεδομένων καθιστούν την εξόρυξη δεδομένων πιο σημαντική από ποτέ.

Πρόκληση: Με τους όγκους των νέων δεδομένων, υπάρχουν επίσης μάζες ελλιπών, λανθασμένων, παραπλανητικών, δόλιων, κατεστραμμένων, ή απλά απλών άχρηστων δεδομένων. Οι χρήστες πρέπει πάντα να γνωρίζουν την πηγή των δεδομένων, την αξιοπιστία και την αξιοπιστία τους, καθώς και τις ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και των δεδομένων, και οι οργανισμοί πρέπει να είναι υπεύθυνοι για την προστασία των δεδομένων τους, καθώς και των πελατών τους από παραβιάσεις και άλλα λάθη.

Εξόρυξη δεδομένων έναντι σχετικών εννοιών

Εξόρυξη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης

Η διαφορά μεταξύ της εξόρυξης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης είναι ότι η μηχανική μάθηση είναι ένα σύνολο εργαλείων και αλγορίθμων που εκπαιδεύονται για να βρουν πρότυπα και συσχετίσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, ενώ η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από μια συσσώρευση δεδομένων. Η μηχανική μάθηση είναι ένα από τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης, αλλά δεν είναι το μόνο, ούτε η εξόρυξη δεδομένων είναι η μόνη εφαρμογή της μηχανικής μάθησης.

Αντληση δεδομένων έναντι analytics

Υπάρχει μια λεπτή διαφορά μεταξύ της εξόρυξης δεδομένων και της ανάλυσης δεδομένων. Η ανάλυση ή ανάλυση δεδομένων είναι γενικοί όροι για το ευρύ σύνολο πρακτικών που επικεντρώνονται στον εντοπισμό χρήσιμων πληροφοριών, στην αξιολόγησή τους και στην παροχή συγκεκριμένων απαντήσεων. Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένας τύπος ανάλυσης δεδομένων που επικεντρώνεται στο σκάψιμο μεγάλων, συνδυασμένων συνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη προτύπων, τάσεων και σχέσεων που μπορούν να οδηγήσουν σε πληροφορίες και προβλέψεις.

Εξόρυξη δεδομένων έναντι επιστήμης δεδομένων

Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι η ίδια με την εξόρυξη δεδομένων, αλλά οι έννοιες σχετίζονται. Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένας όρος που περιλαμβάνει πολλές τεχνολογίες της πληροφορίας συμπεριλαμβανομένης της στατιστικής, των μαθηματικών και των εξελιγμένων υπολογιστικών τεχνικών όπως εφαρμόζονται στα δεδομένα. Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια περίπτωση χρήσης για την επιστήμη των δεδομένων που επικεντρώνεται στην ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων από ένα ευρύ φάσμα πηγών με στόχο την αποκάλυψη χρήσιμων πληροφοριών.

Αντληση δεδομένων έναντι αποθήκης δεδομένων

Μια αποθήκη δεδομένων είναι μια συλλογή δεδομένων, συνήθως από πολλαπλές πηγές (ERP, CRM, κλπ) που μια εταιρεία θα συνδυάσει στην αποθήκη για αρχειακή αποθήκευση και αναλύσεις ευρείας βάσης - όπως εξόρυξη δεδομένων.

FAQs