Koks $ @! yra duomenų atradimas?

Verslo pasaulis nerimauja dėl duomenų atradimo. Paviršiuje tai atrodo paprastas terminas, tačiau ši frazė reiškia daugiau nei „daiktų suradimas“. Taigi, kas iš tikrųjų yra duomenų atradimas? Ir kaip jis tinka prie šiuolaikinio mobiliųjų, analizės ir didžiųjų duomenų kraštovaizdžio?

Duomenų atradimas, kuris kartais vadinamas duomenų gavyba, apima duomenų rinkimą ir analizę, o vėliau išvadų pateikimą skaitomu, tinkamu naudoti formatu. Paprastai tariant, duomenų aptikimas yra duomenų modelių paieškos ir tų modelių panaudojimo tam tikram verslo tikslui pasiekti procesas.

Žinoma, duomenų paieškai yra daugiau nei taškų derinimui. Organizacijos naudoja duomenų atradimą įvairiems tikslams ir taikymui įvairiose srityse - o šiuolaikiniame, skaitmeniniame pasaulyje yra daugiau duomenų nei bet kada anksčiau.

Iš kur atsirado duomenų atradimas?

Duomenų atradimas yra palyginti naujas „karštojo“ skaitmeninio verslo terminų leksikonas, tačiau metodai ir strategijos nėra tokie nauji. Sąvokos pirmtakas, duomenų gavyba, buvo įvestas praėjusio amžiaus dešimtajame dešimtmetyje, tačiau verslas ir organizacijos tam tikros formos duomenis naudoja nuo komercijos aušros.

Šiuolaikinis duomenų atradimas kaip verslo strategija atsirado didėjant dideliam duomenų kiekiui, kuris apibūdina palyginti neseną eksponentinį didelių, sudėtingų duomenų rinkinių augimą, kai dėl didžiulės informacijos apimties negalima naudoti tradicinių duomenų bazių ir organizacinių priemonių. ištraukite ką nors naudingo.

Tačiau dideli duomenys yra didelis dalykas šiuolaikiniam verslui, nes tarp visų tų struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų yra labai naudingų modelių, kurie gali būti naudojami siekiant pagerinti rinkodaros strategijas, IG ir pelną. Todėl duomenų paieškos platformos yra sukurtos tam, kad organizacijos galėtų lengviau nustatyti, analizuoti ir išgauti svarbius duomenis.

Kaip veikia duomenų aptikimas

Duomenų aptikimo platformas paprastai sudaro keletas priemonių, kurios yra susietos ir veikia kartu, norint išgauti duomenis ir juos pateikti prasmingai. Yra keletas skirtingų būdų, kaip šios priemonės suranda ir nustato svarbią informaciją, tačiau dauguma jų grindžiamos trim pagrindiniais analizės metodais:

• Metaduomenys: Visame skaitmeniniame turinyje yra metaduomenys arba „duomenys apie duomenis“. Ši informacija paprastai yra paslėpta nuo galutinių vartotojų, tačiau ji yra matoma galiniame gale. Metaduomenys paprastai saugomi naudojant lenteles ir stulpelių atributus - taigi duomenų paieškos įrankiai, naudojantys metaduomenis, ieškotų atitikčių stulpelio pavadinime, duomenų dydyje ir duomenų tipe.
• Etiketės: daugeliu atvejų duomenys generuojami ir sugrupuojami pagal etiketes arba žymes, apibūdinančius tos grupės duomenis. Šios žymos gali būti generuojamos kuriant duomenis, arba gali būti pridėtos nuorodoms ir papildomai informacijai gauti. Etiketės ar žymos yra panašios į metaduomenis, nors ir mažiau formalios.
• Turinys: Ši strategija analizuoja pačius duomenis, o ne pridedamas etiketes ar metaduomenis.

Paprastai turinio duomenų apimtis bus žymiai didesnė nei žymų ar metaduomenų, o tai reiškia, kad duomenų identifikavimas pagal turinį užtrunka ilgiau ir naudojami sudėtingesni atradimo metodai. Tačiau turinio analizė taip pat linkusi pateikti turtingesnius ir naudingesnius ryšių rezultatus.

Išanalizavę duomenis, gali būti naudojami kiti duomenų paieškos įrankiai, kad naudinga forma pateiktų atrastus ryšius, tendencijas ar modelius. Grafikai, lentelės ir diagramos yra pagrindinės duomenų pateikimo priemonės, naudojamos duomenų atradimui, tačiau sudėtingesnės, tačiau skaitomos prezentacijos, tokios kaip infografika, vis labiau vertinamos duomenų analitikų.

Ką gali padaryti duomenų aptikimas?

Kalbant apie praktinį naudojimą, duomenų paieškos platformos ir įrankiai naudojami beveik neribotai. Šiuos metodus ir strategijas dažniausiai naudoja su vartotojais susiduriančios organizacijos beveik kiekvienoje pramonės šakoje, įskaitant mažmeninę prekybą, finansus, ryšius ir rinkodarą, nors ir ne pelno siekiančios, ir verslo organizacijos, ir vyriausybinės agentūros taip pat naudojasi šia technologija.

Duomenų atradimas leidžia organizacijai rasti ryšį tarp vidinių veiksnių (tokių kaip kaina, produkto padėtis ir darbuotojų veiklos rezultatai) ir išorinių veiksnių (tokių kaip konkurencijos duomenys, ekonominiai rodikliai ir klientų demografija). Šie santykiai padeda įmonėms parodyti ir apibrėžti vieno ar daugiau veiksnių pokyčių poveikį pardavimams, klientų įsitraukimui ir pelnui.

Duomenų aptikimui naudojamos priemonės pateikia išsamesnį įtaką darančių veiksnių vaizdą ir leidžia įmonėms suderinti savo rinkodaros strategijas ir reklamos kampanijas, pateikiant labai tikslingą informaciją. Populiaraus srautinio vaizdo paslaugų tinklo „Netflix“ rekomendacijų variklis yra geras duomenų aptikimo technologijos darbe pavyzdys. Paslauga naudoja išorinius duomenis apie klientų žiūrėjimo istorijas ir vidinius duomenis apie žiniasklaidos turinį savo duomenų bazėje, kad pateiktų individualizuotų naujų vaizdo įrašų, kurie galėtų sudominti klientus, pasiūlymus.

Bet duomenų aptikimas gali būti pritaikytas ne tik mažmeniniams vartotojams. Vienas iš pavyzdžių yra „Advanced Scout“ programinė įranga - programa, kurią naudoja Nacionalinė krepšinio asociacija (NBA). Jis analizuoja žaidėjų judesius iš krepšinio žaidimų vaizdo įrašų, kad padėtų treneriams kurti strategijas ir organizuoti žaidimus.

Tobulėjant duomenų paieškos platformoms ir technologijos tampa prieinamesnės, vis daugiau organizacijų galės naudoti šias priemones, kad geriau suprastų savo klientus ir pateiktų unikalius, pritaikytus pasiūlymus, kurie pagerina komerciją visiems.