Definisjon og forklaring av datagruvedrift

Hva er datagruvedrift?

Datagruvedrift er å gå gjennom store mengder datasett for å finne relevant informasjon som kan brukes til et bestemt formål. Datagruvedrift er viktig for både datavitenskap og forretningsetterretning og handler i bunn og grunn om mønstre.

Så snart dataene er høstet og lagret, er neste trinn å forstå det — ellers er det meningsløst. Dataanalyse utføres på ulike måter, inkludert bruk av ting som maskinlæring, der komplekse adaptive algoritmer brukes til å analysere data kunstig.

Mer tradisjonelle metoder for datagruvedrift involverer at dataforskere — eksperter opplært til å forstå kompleks informasjon — skriver rapporter som ledelsesteam skal handle ut fra.

Hvordan fungerer datagruvedrift?

Datagruvedrift omfatter å undersøke og analysere store mengder informasjon for å finne meningsfulle mønstre og trender. Prosessen omfatter å samle inn data, utvikle et mål og bruke teknikker for datagruvedrift. Valgt taktikk kan variere avhengig av målet, men den empiriske prosessen for datagruvedrift er den samme. En vanlig datagruvedriftprosess kan se slik ut:

Fastsett et mål: Ønsker du for eksempel å lære mer om kundens oppførsel? Ønsker du å kutte kostnader eller øke omsetningen? Ønsker du å avsløre bedrageri? Det er viktig å definere et klart mål på begynnelsen av datagruvedrift-prosessen.

Samle data: Dataene du samler, avhenger av målet ditt. Organisasjoner har vanligvis data lagret på flere databaser – for eksempel fra informasjon som kunder har sendt inn gjennom transaksjoner og så videre.

Rens dataene: Når de er valgt, må dataene vanligvis renses, reformateres og bekreftes.

Undersøk dataene: Her blir analytikerne kjent med dataene ved å kjøre statistiske analyser og lage visuelle grafer og diagrammer. Målet er å finne variabler som er viktige for målet for datagruvedrift og utvikle første hypoteser som fører til en modell.

Bygge en modell:Det fins ulike teknikker for datagruvedrift – se under – og på dette trinnet er målet å finne en datagruvedrifttilnærming som gir de nyttigste resultatene. Analytikere kan velge å bruke én eller flere av metodene oppsummert i neste del, avhengig av målet deres. Modellbygging er en gjentakende prosess, og dataformateringen må kanskje gjentas, idet noen modeller krever at data formateres på spesifikke måter.

Bekrefte resultatene: På dette trinnet undersøker analytikere resultatene for å kontrollere at funnene er nøyaktige. Er de ikke det, må man gjenoppbygge modellen og prøve igjen.

Iverksette modellen: Innsiktene som har blitt avslørt, kan brukes til å oppfylle målet definert i begynnelsen av prosessen.

Typer datagruvedrift

Det fins flere ulike teknikker for datagruvedrift, og den du bruker, avhenger av det generelle målet ditt. Det fins ulike datamodeller, og hver av de modellene avhenger av ulike teknikker for datagruvedrift. Hoveddatamodellene kalles deskriptive, prediktive og preskriptive:

Deskriptiv modellering

Avdekker likheter eller grupper i historiske data for å forstå grunner til suksess eller mislykkethet, f.eks. å kategorisere kunder etter produktpreferanser eller sinnelag. Prøveteknikker omfatter:

Forbindelsesregler: Dette er også kjent som markedskurvanalyse. Denne typen datagruvedrift leter etter forhold mellom variabler. For eksempel kan forbindelsesregler vurdere et selskaps salgshistorikk for å se hvilke produkter som oftest kjøpes sammen. Selskapet kan bruke denne informasjonen til planlegging, markedsføring og spådommer.
Klyngeanalyse: Klyngeanalyse prøver å finne likheter i et datasett og dele datapunkter med felles trekk i undersett. Klyngeanalyse er nyttig for å definere trekk i et datasett, f.eks. segmentering av kunder basert på kjøpsmønstre, behovstilstand, livsstadium eller preferanser i markedskommunikasjon.
Avviksanalyse: Denne modellen brukes til å finne avvik – dvs. data som ikke passer så godt inn i mønstre. Avviksanalyse er spesielt nyttig i oppdagelse av svindel, nettverksinntrengning og politietterforskninger.

Forutsigende modeller

Denne modelleringen går dypere for å klassifisere hendelser i framtiden eller anslå ukjente resultater for eksempel bruk av kredittskår for å beregne hvor sannsynlig det er at en person betaler tilbake et lån. Prøveteknikker omfatter:

Beslutningstrær: Disse brukes til å klassifisere eller spå et resultat basert på et sett av kriteriumslister. Et beslutningstre brukes til å be om input av en serie underspørsmål som sorterer datasettet basert på gitte responser. Et beslutningstre, av og til vist som en trelignende figur, muliggjør en spesifikk retning og bruker-input når man går dypere ned i dataene.
Nevrale nettverk : Disse behandler dataene ved hjelp av knutepunkter. Disse knutepunktene består av inputs, vekter og en output. Data kartlegges gjennom overvåket læring slik menneskehjernen er koblet sammen. Denne modellen kan passe til å gi terskelverdier for å avgjøre en modells nøyaktighet.
Regresjonsanalyse: Regresjonsanalyse prøver å forstå de viktigste faktorene i et datasett, hvilke faktorer som kan ignoreres og hvordan disse faktorene samhandler.
Klassifikasjon: Dette involverer at datapoeng tilordnes grupper, eller klasser, basert på et spesifikt spørsmål eller utfordring å ta seg av. Hvis en forhandler for eksempel ønsket å optimalisere rabattstrategien sin for et bestemt produkt, kan den se på salgsdata, lagerbeholdningsnivåer, antall kuponginnløsninger og data om kundeoppførsel som veiledning.

Preskriptive modeller

Med veksten i ustrukturerte data fra Internett, e-poster, kommentarfelter, bøker, PDF-er og andre tekstkilder, har bruk av tekstgruvedrift som en beslektet virksomhet med datagruvedrift også vokst betydelig. Dataanalytikere trenger evnen til å analysere, filtrere og forvandle ustrukturerte data for å ta dem med i spådomsmodeller for mer nøyaktige spådommer.

Datatyper i datagruvedrift

Datatyper som kan involveres i gruvedrift, omfatter:

Data i en database eller datalager
Transaksjonsdata – for eksempel flybookinger, nettstedsklikker, butikkinnkjøp osv.
Data for teknisk design
Sekvensdata
Grafdata
Romdata
Multimediedata

Hvorfor er datagruvedrift viktig?

De fleste organisasjoner blir mer digitale. Som resultat oppdager mange selskaper at de sitter på store mengder data som, om de analyseres grundig, kan være like verdifulle som deres kjerneprodukter og -tjenester.

Datagruvedrift gir bedrifter et konkurransefortrinn ved å hjelpe dem til innsikt i dataene fra digitale transaksjoner. Ved å forstå kundeoppførsel i større dybde kan selskaper skape nye produkter, tjenester eller markedsføringsteknikker. Her er noen av fordelene datagruvedrift kan gi en bedrift:

Optimalisere prissetting:

Ved å bruke datagruvedrift for å analysere ulike prisvariabler, f.eks. etterspørsel, elastisitet, fordeling og merkevareoppfatning, kan bedrifter angi priser på et nivå som maksimerer profitten.

Optimalisere markedsføring:

Datagruvedrift lar bedrifter dele inn kundene etter oppførsel og behov. Dette lar dem så levere skreddersydde annonser som yter bedre og er mer relevante for kundene.

Større produktivitet:

Å analysere mønstre for ansattes oppførsel kan være viktig for personalinitiativer for å forbedre ansatteengasjement og produktivet.

Større effektivitet:

Fra kunders kjøpsmønstre til leverandørens prissetting kan bedrifter bruke datagruvedrift og dataanalyse til å øke effektiviteten og redusere kostnader.

Mer trofaste kunder:

Datagruvedrift kan avdekke innsikt som hjelper deg med å forstå kundene dine bedre. Dette kan så forbedre samhandlingene dine med kundene og gjøre dem mer trofaste.

Bedre produkter og tjenester:

Bruk av datagruvedrift for å finne og utbedre områder med dårlig kvalitet kan redusere produktretur.

Bruk av datagruvedrift

Datagruvedrift brukes til mange formål, avhengig av organisasjonen og dens behov. Her er noen mulige bruksområder:

Salg

Datagruvedrift kan gi økt salg. Vurder for eksempel et register i en butikk i en hovedgate. For hvert salg registrerer forhandleren kjøpstidspunkt, hvilke produkter som ble solgt sammen og hvilke produkter som er mest populære. Forhandleren kan bruke denne informasjonen for å optimalisere produktlinjen.

Markedsføring

Bedrifter kan bruke datagruvedrift for å forbedre markedsaktiviteten sin. Innsikt fra datagruvedrift kan for eksempel brukes til å forstå hvor mulige kunder ser annonser, hvilke befolkningsgrupper man skal rette seg mot, hvor man skal plassere digitale annonser og hvilke markedsføringsstrategier som fungerer best med kunder.

Produksjon

For selskaper som produserer sine egne varer, kan datagruvedrift brukes til å analysere kostnaden på råvarer, om materialer brukes mest effektivt, hvordan tiden brukes i produksjonsprosessen og hvilke barrierer som påvirker prosessen. Datagruvedrift kan brukes til å støtte oppfyllelse i siste liten når nye varer skal bestilles eller når utstyr skal skiftes ut.

Svindeloppdagelse

Formålet med datagruvedrift er å finne mønstre, trender og korrelasjoner som knytter datapunkter sammen. En organisasjon kan bruke datagruvedrift for å finne avvik eller korrelasjoner som ikke skal eksistere. For eksempel kan en bedrift analysere kontantstrømmen sin og finne gjentakende betalinger til en ukjent konto. Om dette er ukjent, kan selskapet ønske å undersøke mulig svindel.

Personalavdelinger

Personalavdelinger har ofte en stor mengde ulike data tilgjengelige for behandling, inkludert data om å holde på ansatte, forfremmelser, lønnsnivåer, velferdsordninger og bruk av dem og undersøkelser av ansattetilfredshet. Datagruvedrift kan korrelere disse dataene for bedre å forstå hvorfor ansatte slutter og hva som motivere dem til å begynne.

Kundeservice

Kundetilfredshet dannes av flere faktorer. Ta for eksempel en detaljforhandler som sender varer. En kunde kan bli utilfreds med leveringstiden, leveringskvalitet eller kommunikasjon om leveringsforventninger. Den samme kunden kan bli frustrert av langsomme e-postsvar eller lange telefonventetider. Datagruvedrift samler operasjonsinformasjon om kundesamhandlinger og oppsummerer funn for å finne svake punkter samt områder der selskapet gjør det godt.

Kundelojalitet

Selskaper kan bruke datagruvedrift for å finne særtrekk ved kunder som går til konkurrenter og så komme med spesialtilbud for å beholde andre kunder med de samme særtrekkene.

Sikkerhet

Oppdagelse av inntrengninger bruker datagruvedrift til å finne avvik som kan være innbrudd på nettverket.

Underholdning

Strømmetjenester utfører datagruvedrift for å analysere hva brukere ser og hører på og utforme skreddersydde anbefalinger basert på vanene deres.

Helsevesen

Datagruvedrift hjelper leger med å diagnostisere sykdommer, behandle pasienter og analysere resultater fra røntgen- og andre medisinske bilder. Medisinsk forskning avhenger også sterkt av datagruvedrift, maskinlæring og andre analyser.

Datagruvedriftens framtid

Databeregningsteknologi har hatt stor påvirkning på datagruvedriftens framvekst. Tross problemer og utfordringer med skysikkerhet passer skyteknologi til den store hastigheten, store mengden med semistrukturerte og ustrukturerte data som mange organisasjoner nå samler inn. Skyens elastiske ressurser tilpasser seg for å oppfylle disse store datakravene. Siden skyen kan holde på flere data i ulike formater, krever den derfor flere verktøy for datagruvedrift for å gjøre de dataene til innsikt. I tillegg tilbys avanserte former for datagruvedrift som KI og maskinlæring som tjenester i skyen.

Framtidig utvikling innen skyberegning fortsetter vanligvis å drive behovet for flere verktøy for datagruvedrift. KI og maskinlæring vokser. Det samme gjør datamengden. Skyen brukes i økende grad til å lagre og behandle data for forretningsformål. Det er sannsynlig at metoder for datagruvedrift i økende grad vil avhenge av skyen.

Vanlige spørsmål om datagruvedrift

Vanlige spørsmål om databasegruvedrift, hvordan datagruvedrift fungerer og viktigheten av datagruvedrift omfatter:

Hvor brukes datagruvedrift?

Datagruvedrift brukes til å utforske store datavolum for å finne mønstre og innsikt som kan brukes til spesifikke formål. Disse formålene kan omfatte forbedring av salg og markedsføring, optimalisere produksjon, oppdage bedrageri og forbedre sikkerheten. Datagruvedrift brukes i mange ulike bransjer, f.eks. bank, forsikring, helsevesenet, detaljhandel, videospill, kundetjenester, vitenskap, teknikk og mange flere.

Hvordan fungerer datagruvedrift?

Dataanalytikere følger generelt en viss oppgavestrøm i datagruvedriften. En vanlig prosess for datagruvedrift kan begynne med å definere målet for dataanalysen, så arbeide med å forstå hvor dataene er lagret, hvordan de blir samlet og hva slags analyse som kreves. De neste trinnene er å forberede dataene for analyse, bygge modellen, evaluere modellens funn og iverksette endringer og overvåke resultatene.

Hvorfor brukes datagruvedrift?

Datagruvedrift brukes til å finne organisasjonsutfordringer og -muligheter. Den kan brukes til å optimalisere produktprising, forbedre produktiviteten, driftseffektivitet, forbedre kundeservice og -lojalitet og forbedre produktutvikling. Datagruvedrift gir bedrifter et konkurransefortrinn ved å hjelpe dem til innsikt i dataene fra digitale transaksjoner.

Relaterte artikler:

Relaterte produkter: