每個人都想要優勢。而在數字商業時代, 最大的戰略優勢來自于從各種可能的角度對數據進行切片、切分和分析。

數據挖掘是對海量數據集進行排序的自動化過程, 用于識別趨勢和模式并建立關系。隨著企業數據的激增–現在每天超過2.5 五分之一字節–它將繼續在企業規劃其運營和應對未來挑戰的方式中發揮越來越重要的作用。

然而, 與所有與數據有關的活動一樣, 數據挖掘業務的價值與可供挖掘的數據的質量和范圍直接相關。為了從最新、最干凈、格式正確的數據中工作, 企業需要有效、高效和安全地將來自不同來源和結構的數據聚合到一個位置進行挖掘。

數據挖掘基礎知識和優勢

數據挖掘是一個包羅萬象的術語, 用于收集、提取、倉儲和分析數據, 以獲得特定的見解或可操作的情報。把數據挖掘想象成采礦: 挖掘材料層, 發現一些極具價值的東西。在全球范圍內, 各種規模、每一個垂直和行業的公司都依賴于數據挖掘來收集智能, 以便在從支持 ai 和機器學習算法的決策支持應用程序到產品開發的所有方面使用,營銷策略和財務建模。

數據挖掘的核心是統計建模, 可應用于線性回歸或邏輯回歸。結合預測分析, 數據挖掘可以發現一系列趨勢、異常和公司可以用來改善業務的其他以前隱藏的洞察。

最近的調查表明, 超過90% 的 it 和業務領導者希望在其組織中使用更多的數據分析。他們主要關心的是改進戰略決策, 最大限度地減少安全風險或漏洞, 以及加強資源規劃和預測。以下是數據挖掘如何在幾個關鍵業務功能中使用:

  • 財務:使用數據洞察為貸款、并購和發現欺詐活動創建準確的風險模型。
  • it 運營:收集、處理和分析大量的應用程序、網絡和基礎結構數據, 以發現有關 it 系統安全性和網絡性能的見解。
  • 市場推廣:表面以前隱藏的買家行為趨勢和預測未來的行為, 以開發更準確的買家角色, 創建更有針對性的活動, 以增加參與度, 并推廣新產品或服務。
  • 人力資源:礦山作業應用數據提供了一個候選人的全面視圖。確定每個開放角色的最佳匹配, 使用數據分析來評估教育、經驗、技能、以前的職位、認證和地理。

數據挖掘面臨的挑戰

雖然挖掘 “大數據” 有無數好處, 但也帶來了一些獨特的挑戰。處理大量數據會帶來有關數據質量和準確性、效率和可擴展性的問題, 以及對處理數據的軟件、服務器和存儲硬件的昂貴投資。

特別是, 聚合來自一系列來源 (crm、erp 平臺、社交媒體和其他系統) 的數據, 很難保證數據是干凈和可用的。數據質量差 (如數據不完整、不準確和重復) 可能會對采礦活動造成嚴重破壞, 并否定所獲得的見解的價值

深度挖掘活動所需的數據量之多意味著數據挖掘算法需要高效、強大和可擴展。數據模型必須易于更新, 以適應新的數據源或增加的數據速度。某些數據庫的大小和數據的分布式性質意味著某些數據挖掘活動必須并行進行, 多個挖掘算法分析較小的數據集, 然后必須將這些數據集重新組合起來才能獲得完整的圖片。

當然, 數據挖掘的成本始終是一個考慮因素, 在許多情況下, 對于可支配資源較少的組織來說, 成本過高。在計算進入數據挖掘操作的服務器、存儲、帶寬和人力 (數據科學家、開發人員和其他人) 時, 數據挖掘操作可以很容易地達到幾十萬美元 (如果不是數百萬美元的話)。

頂級數據挖掘工具

比以往任何時候都有更多的公司強調數據驅動決策的重要性, 從而對數據挖掘工具產生強勁的需求。當今最流行的數據挖掘工具包括:

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