Содержание

Разбираемся, в чем разница между Data Mining и Data Extraction / Блог компании SkillFactory / Хабр

Два этих модных слова, связанных с Data Science, сбивают с толку многих людей. Data Mining часто неправильно понимают как извлечение и получение данных, но на самом деле все намного сложнее. В этом посте давайте расставим точки над Mining и выясним разницу между Data Mining и Data Extraction.

---

Что такое Data Mining?

Data mining, также называемый Обнаружение знаний в базе данных (KDD), представляет собой метод, часто используемый для анализа больших массивов данных с помощью статистических и математических методов для поиска скрытых закономерностей или тенденций и извлечения из них ценности.

Что можно сделать с помощью Data Mining?

Автоматизируя процесс, инструменты data mining могут просматривать базы данных и эффективно выявлять скрытые закономерности. Для предприятий data mining часто используется для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных, помогающих принимать оптимальные решения в бизнесе.

Примеры применения

После того, как в 1990-х годах data mining получил широкое распространение, компании в широком спектре отраслей, включая розничную торговлю, финансы, здравоохранение, транспорт, телекоммуникации, электронную коммерцию и т.д., начали использовать методы data mining для получения информации на основе данных. Data mining может помочь сегментировать клиентов, выявить мошенничество, прогнозировать продажи и многое другое.

• Сегментация клиентов
  Благодаря анализу данных о клиентах и выявлению черт целевых клиентов, компании могут выстраивать их в отдельную группу и предоставлять отвечающие их потребностям специальные предложения.
• Анализ рыночной корзины
  
  Эта методика основана на теории, что если вы покупаете определенную группу товаров, вы, скорее всего, купите другую группу товаров. Один известный пример: когда отцы покупают подгузники для своих младенцев, они, как правило, покупают пиво вместе с подгузниками.
• Прогнозирование продаж
  Это может показаться похожим на анализ рыночной корзины, но на этот раз анализ данных используется для прогнозирования того, когда покупатель снова купит продукт в будущем. Например, тренер покупает банку протеина, которой должно хватит на 9 месяцев. Магазин, продающий этот протеин, планирует выпустить новый через 9 месяцев, чтобы тренер снова его купил.
• Обнаружение мошенничества
  Data mining помогает в построении моделей для обнаружения мошенничества. Собирая образцы мошеннических и правдивых отчетов, предприятия получают право определять, какие операции являются подозрительными.
• Обнаружение паттернов в производстве
  В обрабатывающей промышленности data mining используется, чтобы помочь в проектировании систем, путем выявления взаимосвязи между архитектурой продукта, профилем и потребностями клиентов. Добыча данных также может предсказать сроки разработки продукции и затраты.

И это лишь несколько сценариев использования data mining.

Этапы Data Mining

Data mining — это целостный процесс сбора, отбора, очистки, преобразования и извлечения данных для оценки закономерностей и, в конечном итоге, для извлечения ценности.

Как правило, весь процесс добычи данных можно обобщить до 7 этапов:

1. Очистка данных
   В реальном мире данные не всегда очищаются и структурируются. Часто они шумные, неполные и могут содержать ошибки. Чтобы удостовериться, что результат data mining точный, сначала необходимо очистить данные. Некоторые методы очистки включают заполнение недостающих значений, автоматический и ручной контроль и т.д.
2. Интеграция данных
   Это этап, на котором данные из разных источников извлекаются, комбинируются и интегрируются. Источниками могут быть базы данных, текстовые файлы, электронные таблицы, документы, многомерные массивы данных, интернет и так далее.
3. Выборка данных
   Обычно не все интегрированные данные необходимы в data mining. Выборка данных — это этап, в котором из большой базы данных выбираются и извлекаются только полезные данные.
4. Преобразование данных
   После выбора данных они преобразуются в подходящие для добычи формы. Этот процесс включает в себя нормализацию, агрегирование, обобщение и т.д.
5. Интеллектуальный анализ данных
   Здесь наступает самая важная часть data mining — использование интеллектуальных методов для поиска закономерностей в них. Процесс включает регрессию, классификацию, прогнозирование, кластеризацию, изучение ассоциаций и многое другое.
6. Оценка модели
   Этот этап направлен на выявление потенциально полезных, простых в понимании шаблонов, а также шаблонов, подтверждающих гипотезы.
7. Представление знаний
   На заключительном этапе полученная информация представлена в привлекательном виде с применением методов представления знаний и визуализации.

Недостатки Data Mining

• Большие вложения времени и труда
  Поскольку добыч данных — это длительный и сложный процесс, он требует большой работы продуктивных и квалифицированных людей. Специалисты по интеллектуальному анализу данных могут воспользоваться мощными инструментами добычи данных, однако им требуются специалисты для подготовки данных и понимания результатов. В результате на обработку всей информации может потребоваться некоторое время.
• Приватность и безопасность данных
  Поскольку data mining собирает информацию о клиентах с помощью рыночных методов, она может нарушить конфиденциальность пользователей. Кроме того, хакеры могут получить данные, хранящиеся в системах добычи данных. Это представляет угрозу для безопасности данных клиентов. Если украденные данные используются не по назначению, это может легко навредить другим.

Выше приведено краткое введение в data mining. Как я уже упоминала, data mining содержит процесс сбора и интеграции данных, который включает в себя процесс извлечения данных (data extraction). В этом случае можно с уверенностью сказать, что data extraction может быть частью длительного процесса data mining.

Что такое Data Extraction?

Также известное как «извлечение веб-данных» и «веб-скрепинг», этот процесс представляет собой акт извлечения данных из (обычно неструктурированных или плохо структурированных) источников данных в централизованные места и централизацию в одном месте для хранения или дальнейшей обработки. В частности, к неструктурированным источникам данных относятся веб-страницы, электронная почта, документы, файлы PDF, отсканированный текст, отчеты мейнфреймов, катушечные файлы, объявления и т.д. Централизованные хранилища могут быть локальными, облачными или гибридными. Важно помнить, что извлечение данных не включает в себя обработку или другой анализ, который может произойти позже.

Что можно сделать с помощью Data Extraction?

В основном цели извлечения данных делятся на 3 категории.

• Архивация
  Извлечение данных может преобразовать данные из физических форматов: книг, газет, счетов-фактур в цифровые форматы, например, базы данных для хранения или резервного копирования.
• Изменение формата данных
  Когда вы хотите перенести данные с вашего текущего сайта на новый, находящийся в стадии разработки, вы можете собрать данные с вашего собственного сайта, извлекая их.
• Анализ данных
  Распространен дополнительный анализ извлеченных данных для получения представления о них. Это может показаться похожим на анализ данных при data mining, но учтите, что анализ данных — это цель их извлечения, но не его часть. Более того, данные анализируются иначе. Один из примеров: владельцы интернет-магазинов извлекают информацию о продукте с сайтов электронной коммерции, таких как Amazon, для мониторинга стратегий конкурентов в режиме реального времени. Как и data mining, data extraction — это автоматизированный процесс, имеющий множество преимуществ. Раньше люди копировали и вставляли данные вручную из одного места в другое, что занимало очень много времени. Извлечение данных ускоряет сбор и значительно повышает точность извлекаемых данных.

Некоторые примеры применения Data Extraction

• Лидогенерация
  Компании могут извлекать данные из каталогов: Yelp, Crunchbase, Yellowpages и генерировать лидов для развития бизнеса. Вы можете посмотреть видео ниже, чтобы узнать, как извлечь данные из Yellowpages с помощью шаблона веб-скрепинга.
• Агрегация контента и новостей
  Агрегирующие контент веб-сайты могут получать регулярные потоки данных из нескольких источников и поддерживать свои сайты в актуальном состоянии.
• Анализ настроений
  После извлечения обзоров, комментариев и отзывов из социальных сетей, таких как Instagram и Twitter, специалисты могут проанализировать лежащие в их основе взгляды и получить представление о том, как воспринимается бренд, продукт или некое явление.

Шаги Data Extraction

В то время как data mining — это получение информации из больших массивов данных, data extraction — это гораздо более короткий и простой процесс. Его можно свести к трем этапам:

1. Выбор источника данных
   Выберите источник, данные из которого вы хотите извлечь, например, веб-сайт.
2. Сбор данных
   Отправьте «GET» запрос на сайт и проанализируйте полученный документ HTML с помощью языков программирования, таких как Python, PHP, R, Ruby и др.
3. Хранение данных
   Сохраните данные в своей локальной базе данных или в облачном хранилище для будущего использования. Если вы опытный программист, который хочет извлечь данные, вышеуказанные шаги могут показаться вам простыми. Однако, если вы не программируете, есть короткий путь — использовать инструменты извлечения данных, например Octoparse. Инструменты data extraction, так же как и инструменты data mining, разработаны для того, чтобы сэкономить энергию и сделать обработку данных простой для всех. Эти инструменты не только экономичны, но и удобны для начинающих. Они позволяют пользователям собирать данные в течение нескольких минут, хранить их в облаке и экспортировать их во многие форматы: Excel, CSV, HTML, JSON или в базы данных на сайте через API.

Недостатки Data Extraction

• Сбой сервера
  При извлечении данных в больших масштабах веб-сервер целевого сайта может быть перегружен, что может привести к поломке сервера. Это нанесет ущерб интересам владельца сайта.
• Бан по IP
  Когда человек слишком часто собирает данные, веб-сайты могут заблокировать его IP-адрес. Ресурс может полностью запретить IP-адрес или ограничить доступ, сделав данные неполными. Чтобы извлекать данные и избегать блокировки, нужно делать это с умеренной скоростью и применять некоторые методы антиблокировки.
• Проблемы с законом
  Извлечение данных из веба попадает в серую зону, когда дело касается законности. Крупные сайты, такие как Linkedin и Facebook, четко заявляют в своих условиях использования, что любое автоматическое извлечение данных запрещено. Между компаниями было много судебных исков из-за деятельности ботов.

Ключевые различия между Data Mining и Data Extraction

1. Data mining также называется обнаружением знаний в базах данных, извлечением знаний, анализом данных/шаблонов, сбором информации. Data extraction используется взаимозаменяемо с извлечением веб-данных, сканированием веб-страниц, сбором данных и так далее.
2. Исследования data mining в основном основаны на структурированных данных, тогда как при извлечении данных они обычно извлекаются из неструктурированных или плохо структурированных источников.
3. Цель data mining — сделать данные более полезными для анализа. Data extraction — это сбор данных в одно место, где они могут быть сохранены или обработаны.
4. Анализ при data mining основан на математических методах выявления закономерностей или тенденций. Data extraction базируется на языках программирования или инструментах извлечения данных для обхода источников.
5. Цель data mining — найти факты, которые ранее не были известны или игнорировались, тогда как data extraction имеет дело с существующей информацией.
6. Data mining сложнее и требует больших вложений в обучение людей. Data extraction при использовании подходящего инструмента может быть чрезвычайно простым и экономичным.

Рекомендуемые статьи

Технология Data mining, её применение и характеристики

Технология Data mining – интеллектуальная обработка данных с использованием методов машинного обучения, математической статистики и теории баз данных. 

Термин «data mining» появился в 1990-х годах, но как таковая обработка данных возникла в 18 веке, основываясь на теореме Байеса, чуть позже на регрессионном анализе. 

По мере того как количество данных росло, изобретались новые технологии в области информатики (нейронные сети, генетические алгоритмы, метод деревьев решений и т.д.), появлялась возможность хранения большого количества данных и увеличение скорости обработки информации компьютерами интерес к data mining стремительно рос и вскоре обработка данных стала считаться отдельной дисциплиной. Сейчас data mining включает в себя обработку не только текстовых данных (text data mining), но и графических и мультимедийных(web mining).

Устоявшегося перевода словосочетания «data mining» на русский язык нет, дословно это переводится как «добыча данных». Но чаще всего используют формулировку «интеллектуальная обработка данных».

В настоящее время data mining является частью большего понятия – Big data, которое помимо обработки данных включает в себя их сбор и хранение.

Фундаментально data mining основывается на 3-х понятиях:

• Математическая статистика – является основой большинства технологий, используемых для data mining, например, кластерный анализ, регрессионный анализ, дискриминирующий анализ и пр.;

• Искусственный интеллект – воспроизведение нейронной сети мышления человека в цифровом виде;

• Машинное обучение – совокупность статистики и искусственного интеллекта, способствующая пониманию компьютерами данных, которые они обрабатывают для выбора наиболее подходящего метода или методов анализа.

В data mining используются следующие основные классы задач:·   

• обнаружение отклонений – выявление данных, отличающихся по каким-либо параметрам из общей массы;

• обучение ассоциациям – поиск взаимосвязей между событиями;

• кластеризация – группирование наборов данных, без заранее известных шаблонов;

• классификация – обобщение известного шаблона для применения к новым данным;

• регрессия – поиск функции, отображающей набор данных с наименьшим отклонением;

• подведение итогов – отображение в сжатом виде исходной информации, включая предоставление отчетов и визуализацию.

Сегодня data mining широко используется в бизнесе, науке, технике, медицине, телекоммуникациях и т.п. Анализ данных по операциям с кредитными картами, анализ данных ЖКХ, программы карт лояльности в магазинах с учетом предпочтения покупателей, национальная безопасность (обнаружение вторжений), исследование генома человека – всего лишь небольшая часть возможных вариантов применения data mining.

Big Data и Data Mining в 1С:Предприятие

В 2008 году Клиффорд Линч ввел понятие Big Data, это название он предложил по аналогии с Большой Нефтью, которая дала толчок развитию и обогатила нефтеперерабатывающие компании несколько десятилетий назад.

Сегодня новой большой нефтью являются данные. Эти данные уже научились обрабатывать и исследовать. Данные теперь добывают из больших массивов информации, как раньше добывали нефть из месторождений. В IT-среде появился устойчивый термин — Data Mining.

Возможно Вы думаете, что в обычной «1С:Бухгалтерии» или «1С:Управление небольшой фирмой» таких ценных данных нет, и это ни какой ни Big Data, а добывать там особо и нечего.

Но давайте посмотрим на данные обычного Российского предприятия под другим углом – обычно у предприятия в наличии не одна база данных, а несколько, например есть «1С:Бухгалтерия», «1С:Управление торговлей» и «1С:Зарплата и управление персоналом». Возможно, каждая из этих баз уже изучена и исследована полностью, возможно Вы даже помните все данные из последнего отчета по продажам или зарплатной ведомости филиала.

Но, используя дополнительный инструмент – программу «Бизнес-аналитика и KPI» Вы можете получить ряд новых, ценных данных из уже существующего «месторождения» — ваших баз данных.

Попробуем «пробурить» его и добыть ценность.

Например, Вы можете свести вместе и проанализировать данные о росте посещаемости страницы о товаре на веб-сайте и рост количества новых клиентов в базе данных «1С:Бухгалтерия». Или сопоставить увеличение количества запросов от новых клиентов из региона в электронной почте и увеличение времени в командировках (информация из «1С:Документооборот»).

Также можно своевременно заметить незначительный спад в продажах определенной услуги и проанализировать причину такого спада. Ведь данные всех баз предприятия у Вас будут под рукой, и вы сможете сопоставить различные показатели, посмотреть их динамику и т. д.

Таким образом, Вы добываете ценные, но глубоко скрытые данные из вашего «месторождения» Big Data.

И последнее, о чем мы хотели поговорить в плане Data Mining в 1С — большие данные сейчас часто характеризуются аббревиатурой VVV – volume (объем), velocity (скорость), variety (изменчивость). Все эти характеристики есть и у Ваших баз данных «1С:Предприятие».

Желаем Вам успешного «бурения» на платформе «1С:Предприятие 8», и готовы помочь с инструментом — программой «Бизнес-аналитика и KPI»

Смотрите также:

Скачать статью в pdf

Курс Big Data — ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ DATA MINING НА PYTHON (DPREP)

1. ПРОДВИНУТЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ БИБЛИОТЕК ЯЗЫКА PYTHON ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ

Цель: познакомить участников с продвинутыми возможностями основных библиотек языка Python для обработки и визуализации данных и сформировать необходимые навыки по работе с данными в рассматриваемых библиотеках

Теоретическая часть:

• изучение возможностей библиотек языка Python для обработки (Pandas, NumPy, SciPy, Sklearn) и визуализации (matplotlib, seaborn) данных.
• обзор основных приемов по работе с данными:
  • первичный анализ данных
  • получение описательных статистик
  • изменение типа данных
  • построение сводных таблиц
  • визуализация статистических характеристик данных (гистограммы, графики плотностей распределений, тепловые карты, «ящики с усами» и «виолончели»)

Практическая часть: решение практических задач обработки и визуализации данных на примере табличных данных.

2. БИБЛИОТЕКИ PYTHON В КОРРЕКТИРОВАНИИ ТИПИЧНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ В ДАННЫХ

Цель: познакомить участников с основными особенностями в данных, с которыми приходится сталкиваться в реальных задачах, и научить успешно их корректировать с использованием библиотек языка Python. Продемонстрировать применение указанных подходов в случае промышленного варианта подготовки данных на примере использования Apache Spark (PySpark).

Теоретическая часть:

• обзор типичных особенностей в данных и подходов к их корректировке:
  • отсутствующие значения
  • выбросы
  • дубликаты
• подготовка данных для использования в алгоритмах машинного обучения:
  • нормализация числовых данных
  • преобразование категориальных значений
  • работа с текстовыми данными

Практическая часть: подготовка «сырых» данных для использования в алгоритме машинного обучения с подробным анализом влияния каждой особенности датасета на конечный результат работы алгоритма

3. ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА НА ОСНОВЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

Цель: познакомить участников с основными подходами получения дополнительных и наиболее значимых характеристик из исходных данных. Продемонстрировать влияние дополнительных признаков на улучшение метрик качества работы алгоритмов машинного обучения с использованием библиотеки Sklearn

Теоретическая часть:

• обзор подходов формирования дополнительного признакового пространства и выбора наиболее значимых характеристик
  • увеличение размерности исходного признакового пространства
    • постановка задачи в случае обучения с учителем – с использованием целевой переменной
    • постановка задачи в случае обучения без учителя
  • уменьшение размерности исходного признакового пространства
• подробный анализ задачи увеличения размерности исходного признакового пространства в случае обучения с учителем:
  • статистические методы фильтрации признаков в задачах классификации и регрессии
  • методы машинного обучения как инструменты для получения наиболее значимых признаков в данных

 Практическая часть: решение прикладной задачи построения дополнительного признакового пространства и получения наиболее значимых признаков с подробным анализом влияния рассмотренных теоретических подходов на конечный результат работы алгоритмов машинного обучения

4. ПРОЕКТНАЯ РАБОТА

Цель: закрепить полученные слушателями курса знания по подготовке данных.

Теоретическая часть: краткий обзор пройденного материала со ссылками на рабочие блокноты, в которых решалась та или иная задача подготовки данных.

Практическая часть: самостоятельное решение задачи подготовки датасета для машинного обучения с использованием собственной базы данных или на лабораторном наборе от организаторов курса. Итоговый разбор работ слушателей курса.

Использование Big Data и Data Mining в сфере культуры – ключевая тема Деловой площадки VII СПБМКФ | Forbes Agenda

Диалог на одну из самых актуальных тем современного состояния культуры станет по-настоящему международным. В дискуссии примут участие эксперты и лидеры мнений из Соединенных Штатов Америки, Великобритании, Германии и России, среди которых digital-директор Политехнического музея Майя Стравинская, исследователь отдела креативной и цифровой экономики фонда глобальных инноваций Nesta (Великобритания) Джон Дэвис, эксперт по теории новых медиа, директор американской «Cultural Analytics Lab» Лев Манович, старший преподаватель программы «Большие данные в культуре и обществе» департамента цифровых гуманитарных наук Королевского Колледжа Лондона Марк Котэ, заместитель директора ГМИИ им. Пушкина Ольга Шишко, генеральный директор британского агентства «The Audience» Энн Торрегиани, специалист по визуализации данных, эксперт программы «Будущие и развивающиеся технологии» Европейской комиссии (Германия) Моритц Стефанер.

«В бизнес-среде работа с данными (большими или маленькими – неважно) становится не просто данью моде, а потребностью, серьезным конкурентным преимуществом тех, кто научился принимать решения или предугадывать желания и поведение потребителей на основе анализа данных. Данные сегодня способны приносить бизнесу вполне ощутимую прибыль. В культурных институциях такой зрелой осознанности использования системной аналитики, потоковых данных, поведенческих моделей пока не возникло. Да и компетенций нужного уровня тоже не много. Данные и в роли объекта, и в роли инструмента культурной активности – это пока единичные истории. Культура у бизнеса должна научиться прагматично смотреть через аналитические линзы на посетителя, зрителя, читателя как на покупателя. Научиться умно и тонко управлять его эмоциями, намерениями и действиями в гуманитарно-культурных целях», – отметила Светлана Миронюк, академический директор программы «Big Data и цифровой маркетинг» Московской школы управления «Сколково», исполнительный директор PWC Audit.

О наработках в области Big Data и о реализованных проектах расскажет в рамках дискуссии директор кластера ПАО «Мегафон» Вадим Меркулов. «Сегодня огромные объемы данных появляются в самых разных направлениях деятельности человека. Их использование открывает новые возможности в абсолютно всех сферах жизни общества, включая, конечно, и культуру. Сегодня мы говорим о Big Data не как о каком-то направлении бизнеса, а о глобальной технологии, которая позволяет проводить подробные исследования, оценивать и анализировать состояние дел в той или иной отрасли, строить модели поведения людей и многое-многое другое. Оцифровка имеющихся данных и знаний о культуре открывает огромные возможности для исследователей и ученых, располагая нас на пороге новых открытий и сенсаций. Поэтому Big Data можно и нужно использовать и в культуре», – подчеркнул он.

VII Санкт-Петербургский международный культурный форум пройдет в Северной столице с 15 по 17 ноября. Актуальное расписание мероприятий Деловой площадки VII Санкт-Петербургского международного культурного форума доступно на официальном сайте: www.culturalforum.ru.

Разница между большими данными и интеллектуальным анализом данных

Разница между большими данными и интеллектуальным анализом данных

Большие данные: Это огромные, большие или объемные данные, информация или соответствующая статистика, полученные крупными организациями и предприятиями. Создано и подготовлено много программного обеспечения и хранилищ данных, поскольку трудно вычислить большие данные вручную.
Он используется для обнаружения закономерностей и тенденций и принятия решений, связанных с человеческим поведением и технологиями взаимодействия.

Data Mining: Data Mining — это метод извлечения важной и жизненно важной информации и знаний из огромного набора / библиотек данных. Он получает понимание путем тщательного извлечения, анализа и обработки огромных данных, чтобы выявить закономерности и взаимосвязи, которые могут быть важны для бизнеса. Это аналогично золотодобыче, когда золото добывается из горных пород и песков.

Ниже представлена ​​таблица различий между Big Data и Data Mining:

Data Mining	Big Data
Это один из методов в конвейере больших данных.	Большие данные — это метод сбора, хранения и обработки огромной информации. Это объясняет взаимосвязь данных.
Интеллектуальный анализ данных — это часть процесса обнаружения данных. Это пристальный взгляд на данные.	Речь идет об извлечении важной и ценной информации из огромного количества данных. Это метод отслеживания и выявления тенденций в сложных наборах данных. Это общий вид данных.
Цель такая же, как и у больших данных, поскольку это один из инструментов больших данных.	Цель состоит в том, чтобы сделать данные более важными и удобными, то есть путем извлечения только важной информации из огромных данных в рамках существующих традиционных аспектов.
Это ручной, а также автоматизированный характер.	Это только автоматизировано, поскольку вычисление огромных данных затруднено.
Он фокусируется только на одной форме данных. то есть структурированный.	Он фокусируется и работает со всеми формами данных, то есть структурированными, неструктурированными или полуструктурированными.
Он используется для создания определенных бизнес-идей.Data Mining является менеджером шахты.	Он в основном используется для деловых целей и удовлетворения запросов потребителей. Большие данные — это шахта.
Это часть больших данных. то есть один из инструментов.	Это супер набор интеллектуального анализа данных.
Это инструмент для извлечения важной информации из больших данных. Данные могут быть как большими, так и маленькими.	Он больше связан с процессами обработки объемных данных. Данные могут быть только большими.

Что такое интеллектуальный анализ данных и большие данные? Простое руководство

Данные питают почти все вокруг нас и влияют на большинство аспектов нашей повседневной жизни, включая важные бизнес-решения.

Это часто делается на основе информации, которая может быть автоматизирована или оценена вручную. Эта информация получается несколькими способами, например, от клиентов или извлекается из рыночной информации, а затем используется для определения наилучшего курса для производственных линий, цепочек поставок и т. Д.

Многие современные предприятия, возможно, были бы менее успешными или конкурентоспособными, если бы не данные, которые в огромной степени способствуют способности адаптироваться к постоянно меняющимся рыночным условиям или потребностям потребителей.

Тем не менее, данные в исходном, необработанном виде используются мало. Чтобы обеспечить ценность, он требует анализа и просеивания ключевых идей. Благодаря облачным вычислениям большие объемы данных могут быть освобождены от ограничений сервера с ограниченным хранилищем и сохранены в нужном масштабе, а анализ в реальном времени доступен круглосуточно и без выходных. Однако еще важнее то, что эти огромные объемы данных необходимо оценивать с молниеносной скоростью, чтобы отсеять нужную информацию — задача, которая не может быть выполнена с использованием вычислительной мощности человека.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных определяется путем тщательного изучения больших объемов данных с целью выявления закономерностей и нарушений в наборах данных. С помощью интеллектуального анализа данных вы можете создать независимый прогноз будущего своего бизнеса и спрогнозировать сценарии потенциальных возможностей, а также проблем.

Существует множество различных способов майнинга, и предприятие, перегруженное данными, может использовать эту возможность для расширения бизнеса, оптимизации затрат, снижения рисков и укрепления отношений с клиентами

Аналитический гигант SAS считает, что интеллектуальный анализ данных жизненно важен, потому что он не только позволяет организация должна находить лучшие данные для любых целей, которых она пытается достичь, но она также преобразует наиболее релевантные данные в значимую информацию, которая имеет гораздо большую ценность.

Интеллектуальный анализ данных позволяет предприятиям отсеивать весь хаотичный и повторяющийся шум в своих данных и понимать, что имеет значение, а затем эффективно использовать эту информацию для оценки вероятных результатов. Этот процесс выявляет закономерности и идеи, которые нельзя найти где-либо еще, и, используя автоматизированные процессы для поиска конкретной информации, он не только сокращает время, необходимое для поиска данных, но и повышает надежность данных.

После того, как данные собраны, их можно проанализировать и смоделировать, чтобы преобразовать их в полезные идеи для использования в бизнесе.

Интеллектуальный анализ больших данных

Интеллектуальный анализ больших данных — это форма анализа, которая включает извлечение огромных объемов данных (больших данных) и их превращение в значимую информацию.

Этот подход чаще всего используется как часть стратегии бизнес-аналитики, которая направлена ​​на создание целевых аналитических данных для организации, включая данные о системах, процессах и всем остальном, что включает последовательный сбор данных в течение длительного периода времени.

Большие данные по своей природе обычно собирают гораздо дольше и часто хранятся в неструктурированном формате, поэтому требуется некоторое структурирование, прежде чем их можно будет полностью проанализировать.

Создание предприятия будущего, основанного на данных

Пять основных тенденций, которые будут определять будущее организационной устойчивости и эффективности

Майнинг обычно включает поиск в базе данных, уточнение, а затем извлечение этих данных для последующего заказа в осмысленную структуру, обычно основанную на общих чертах или типах, с использованием алгоритма.

Поскольку интеллектуальный анализ больших данных — это, по сути, интеллектуальный анализ данных в гораздо большем масштабе, для его эффективного выполнения требуются гораздо большие вычислительные мощности.В некоторых случаях с этой задачей справляется только специализированное оборудование, такое как исследовательские компьютеры.

Однако основные принципы интеллектуального анализа данных остаются неизменными независимо от размера набора данных.

Методы интеллектуального анализа данных

К методам, параметрам и задачам интеллектуального анализа данных относятся:

• Обнаружение аномалий: выявлено необычных записей данных, которые могут представлять интерес в случае ошибок, требующих дополнительного изучения.
• Моделирование зависимостей : поиск взаимосвязей между переменными.Например, супермаркет будет собирать информацию о покупательских привычках своих клиентов. Используя изучение правил ассоциации, супермаркет может определить, какие продукты покупаются вместе, и использовать это для маркетинга.
• Кластеризация : поиск похожих структур и групп данных без использования известных структур данных.
• Классификация : поиск закономерностей в новых данных с использованием известных структур. Например, когда почтовый клиент классифицирует сообщения как спам или законные.
• Регрессия: поиск функций, моделирующих данные с наименьшим количеством ошибок.
• Обобщение: создание компактного представления набора данных. Это включает в себя визуализацию и создание отчетов.
• Прогноз: Прогнозная аналитика ищет закономерности в данных, которые можно использовать для составления обоснованных прогнозов на будущее.
• Association: более простой подход к интеллектуальному анализу данных, этот метод позволяет выполнять простые корреляции между двумя или более наборами данных.Например, соответствие покупательским привычкам людей, например, люди, которые покупают бритвы, как правило, покупают пену для бритья одновременно, что позволило бы создать простые предложения о покупке, предназначенные для покупателей.
• Деревья решений: , относящиеся к большинству вышеперечисленных методов, модель дерева решений может использоваться как средство выбора данных для анализа или поддержки использования дополнительных данных в структуре интеллектуального анализа данных. Дерево решений, по сути, начинается с вопроса, который имеет два или более результата, которые, в свою очередь, соединяются с другими вопросами, что в конечном итоге приводит к действию, например, отправить предупреждение или инициировать сигнал тревоги, если проанализированные данные приводят к конкретным ответам.

Преимущества интеллектуального анализа данных

Есть несколько способов, которыми организации могут извлечь выгоду из интеллектуального анализа данных.

• Прогнозирование тенденций: Поиск прогнозной информации в больших наборах данных можно автоматизировать с помощью интеллектуального анализа данных. На вопросы, которые раньше требовали тщательного анализа, теперь можно более эффективно отвечать прямо из данных.
• Помощь в принятии решений: По мере того, как организации все больше ориентируются на данные, принятие решений становится более сложным.Используя интеллектуальный анализ данных, организации могут объективно анализировать имеющиеся данные для принятия решений.
• Прогнозирование продаж: предприятий с постоянными клиентами могут отслеживать покупательские привычки этих потребителей, используя интеллектуальный анализ данных для прогнозирования будущих моделей покупок, чтобы они могли предложить наилучшее обслуживание клиентов. Интеллектуальный анализ данных отслеживает, когда их клиенты что-то купили, и предсказывает, когда они будут покупать снова.
• Обнаружение неисправного оборудования: Применение методов интеллектуального анализа данных к производственным процессам может помочь им быстро обнаружить неисправное оборудование и подобрать оптимальные параметры управления.Интеллектуальный анализ данных можно использовать для регулирования этих параметров, чтобы уменьшить количество ошибок во время производства и улучшить качество готовой продукции.
• Лучшая лояльность клиентов: низкие цены и хорошее обслуживание клиентов должны гарантировать повторение обычаев. Компании могут уменьшить отток клиентов с помощью интеллектуального анализа данных, особенно данных в социальных сетях.
• Откройте для себя свежие идеи: интеллектуальный анализ данных может помочь вам обнаружить закономерности, укрепляющие ваши бизнес-практики и стратегии, но он также может дать неожиданную информацию о вашей компании, клиентах и ​​операциях.Это может привести к новым тактикам и подходам, которые могут открыть новые потоки доходов или найти недостатки в вашем бизнесе, которые вы никогда бы не заметили и не подумали бы искать иначе.

Недостатки интеллектуального анализа данных

Как и все в жизни, хотя есть много преимуществ, связанных с использованием интеллектуального анализа данных, есть также несколько недостатков.

• Проблемы с конфиденциальностью: Предприятия собирают информацию о своих клиентах разными способами, чтобы понять тенденции их покупательского поведения, но такие предприятия не существуют вечно, они могут обанкротиться или быть приобретены другой компанией в любое время, что обычно бывает привести к продаже или утечке личной информации клиентов, которой они владеют.
• Проблемы безопасности: Безопасность — большая проблема как для компаний, так и для их клиентов, особенно из-за огромного количества случаев взлома, когда большие данные клиентов были украдены. Это возможность, о которой должен знать каждый.
• Неправильное использование информации : Информация, собранная с помощью интеллектуального анализа данных по этическим причинам, может быть использована не по назначению, например, для использования людьми или предприятиями для извлечения выгоды из уязвимых групп или для дискриминации группы людей.
• Не всегда точен : Собранная информация не всегда на 100% точна, и ее использование для принятия решений может привести к серьезным последствиям.

Будущее данных и интеллектуального анализа данных

Объем данных, собираемых компаниями, значительно увеличился за последние несколько лет, и этот рост не показывает никаких признаков замедления в ближайшем будущем. Это может привести к тому, что некоторые организации столкнутся с лавиной информации, которая в случае неправильного управления может создать больше проблем, чем решений.

Вот почему предприятиям следует инвестировать в аналитику данных, которая помогает обеспечить конкурентное преимущество благодаря решениям, принимаемым на основе высокоточных аналитических данных. Фактически, передовые технологии, доступные в настоящее время, позволяют предприятиям обрабатывать данные в реальном времени без необходимости переносить их в центр обработки данных или облако. Так обстоит дело с периферийными вычислениями, которые помогают анализировать мельчайшие объемы данных в режиме реального времени. Хотя интеллектуальный анализ больших данных по-прежнему в основном ограничивается центрами обработки данных и облаком, исследования Gartner показывают, что к 2025 году 75% данных, генерируемых предприятиями, будут создаваться и обрабатываться вне традиционного центра обработки данных, а будущее аналитики больших данных лежит в основе. твердо на краю.

В сочетании с преимуществами 5G граничные вычисления позволяют обрабатывать данные в том месте, где они собираются, со сверхбыстрой скоростью передачи. Сектор, который получает исключительную выгоду от этого прогресса, — это экосистема Интернета вещей (IoT), которая пережила бум с начала пандемии. Поскольку многие по-прежнему работают удаленно и проводят больше времени дома, умные устройства стали способом сделать простые повседневные задачи более эффективными. Однако эта тенденция также может иметь неприятные последствия для бизнеса из-за лазеек в кибербезопасности.

Машинное обучение в равной степени обещает повлиять на будущее аналитики данных, поскольку с каждым годом все больше компаний развертывают такие приложения. Это связано с тем, что технология становится все более доступной, и многие инструменты так же легко доступны для малого бизнеса, как и для специалистов по данным. Некоторые из новейших инструментов машинного обучения могут предоставить предприятиям любого размера возможности для анализа сложных наборов данных и получения полезной информации, при этом производительность этих систем будет только улучшаться.

В эпоху безудержной цифровой трансформации не только данные становятся более важными, но и скорость и точность обработки этих данных, а также качество информации, которую могут получить организации.

Технология доверия

Как защитить свой самый ценный товар

Преобразование бизнес-операций с помощью ИИ, данных Интернета вещей и периферийных вычислений

Отчет Pathfinder об окупаемости инвестиций в ИИ, Интернет вещей и периферийных вычислений

Создание предприятия будущего, основанного на данных

Пять основных тенденций, которые будут определять будущее устойчивости и эффективности организации

Руководство по резервному копированию и восстановлению горячего облачного хранилища

Что такое облачное хранилище объектов, почему он на подъеме, и какой вариант выбрать?

Big Data vs Business Intelligence vs Data Mining

В последнее время в технологическом ландшафте бизнеса произошли огромные сдвиги. Достижения в облачных технологиях и мобильных приложениях позволили предприятиям и ИТ-пользователям взаимодействовать совершенно по-новому. Одной из самых быстрорастущих технологий в этой сфере является бизнес-аналитика и связанные с ней концепции, такие как большие данные и интеллектуальный анализ данных.

Сравните лидеров по программному обеспечению бизнес-аналитики

Чтобы помочь вам понять различные процессы обработки бизнес-данных с целью использования инструментов бизнес-аналитики, важно знать различия между большими данными, интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой.Мы изложили определения каждого из них и подробно рассказали, как они соотносятся и сравниваются друг с другом.

Что такое бизнес-аналитика (BI)?

Business Intelligence включает анализ данных с целью выявления тенденций, закономерностей и аналитических данных. Выводы, основанные на данных, дают точное и проницательное представление о процессах вашей компании и результатах, которые они приносят. Помимо стандартных показателей, таких как финансовые показатели, углубленная бизнес-аналитика выявляет влияние текущих практик на производительность сотрудников, общую удовлетворенность компании, конверсии, охват СМИ и ряд других факторов.

Помимо представления информации о текущем состоянии вашей организации, использование бизнес-аналитики позволяет прогнозировать будущую производительность. Благодаря анализу прошлых и текущих данных надежные системы бизнес-аналитики отслеживают тенденции и демонстрируют, как эти тенденции будут продолжаться с течением времени.

Бизнес-аналитика — это больше, чем просто наблюдение. BI выходит за рамки анализа, когда на основе результатов предпринимаются действия. Возможность видеть реальные, поддающиеся количественной оценке результаты политики и ее влияние на будущее вашего бизнеса — это мощный инструмент для принятия решений.

Визуализации бизнес-аналитики, созданные в Exago BI.

Что такое большие данные?

Термин «большие данные» можно определить просто как большие наборы данных, которые перерастают простые базы данных и архитектуры обработки данных. Например, данные, которые нельзя легко обработать в электронных таблицах Excel, могут называться большими данными.

Большие данные включают в себя процесс хранения, обработки и визуализации данных. Очень важно найти правильные инструменты для создания наилучшей среды для успешного получения ценной информации из ваших данных.

Создание эффективной среды больших данных включает использование инфраструктурных технологий, которые обрабатывают, хранят и упрощают анализ данных. Хранилища данных, программы на языке моделирования и кубы OLAP — это лишь некоторые примеры. Сегодня предприятия часто используют несколько инфраструктурных развертываний для управления различными аспектами своих данных.

Большие данные часто дают компаниям ответы на вопросы, которые они не знали, они хотели задать: как новое программное обеспечение для управления персоналом повлияло на производительность сотрудников? Как недавние отзывы клиентов связаны с продажами? Анализ источников больших данных позволяет выявить взаимосвязи между всеми аспектами вашего бизнеса.

Таким образом, информация, собираемая в больших данных, является полезной. Компании должны установить соответствующие цели и параметры, чтобы извлекать ценную информацию из больших данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу просмотра больших наборов данных для выявления релевантной или относящейся к делу информации. Однако лицам, принимающим решения, также необходим доступ к более мелким и конкретным фрагментам данных. Компании используют интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики и для выявления конкретных данных, которые могут помочь их компаниям принимать более эффективные решения в области руководства и управления.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска ответов на вопросы, о которых вы не знали заранее. Например, изучение новых источников данных может привести к обнаружению причин финансовых недостатков, неудовлетворительной работы сотрудников и многого другого. Поддающиеся количественной оценке данные проливают свет на информацию, которая может быть не очевидна при стандартном наблюдении.

Информационная перегрузка заставляет многих аналитиков полагать, что они упускают из виду ключевые моменты, которые могут помочь их компаниям работать лучше.Эксперты по интеллектуальному анализу данных просматривают большие наборы данных, чтобы выявить тенденции и закономерности.

Для интеллектуального анализа данных можно использовать различные программные пакеты и аналитические инструменты. Процесс может быть автоматизирован или выполнен вручную. Интеллектуальный анализ данных позволяет отдельным работникам отправлять определенные запросы информации в архивы и базы данных, чтобы они могли получить целевые результаты.

Сравните лучших лидеров программного обеспечения для анализа больших данных

BI против больших данных

Бизнес-аналитика — это совокупность систем и продуктов, которые были реализованы в различных бизнес-практиках, но не информация, полученная из систем и продуктов.

С другой стороны, большие данные стали значить для разных людей разные вещи. При сравнении больших данных и бизнес-аналитики некоторые люди используют термин большие данные, когда речь идет о размере данных, в то время как другие используют этот термин в отношении конкретных подходов к аналитике.

Итак, как соотносятся и сравниваются бизнес-аналитика и большие данные? Большие данные могут предоставлять информацию за пределами собственных источников данных компании, выступая в качестве обширного ресурса. Следовательно, это компонент бизнес-аналитики, предлагающий всестороннее представление о ваших процессах.Большие данные часто представляют собой информацию, которая позволяет получить представление о бизнес-аналитике.

Опять же, большие данные существуют в рамках бизнес-аналитики. Это означает, что они различаются по количеству и типу данных, которые они включают. Поскольку бизнес-аналитика является общим термином, данные, которые считаются частью бизнес-аналитики, гораздо более всеобъемлющи, чем данные, относящиеся к большим данным. Бизнес-аналитика охватывает все данные, от отчетов о продажах, размещенных в таблицах Excel, до крупных онлайн-баз данных. С другой стороны, большие данные состоят только из этих больших наборов данных.

Инструменты, задействованные в процессах больших данных и бизнес-аналитики, также различаются. Программное обеспечение бизнес-аналитики базового уровня способно обрабатывать стандартные источники данных, но может не быть оборудовано для управления большими данными. Другие, более совершенные системы, специально разработаны для обработки больших данных.

Конечно, в обсуждении больших данных и бизнес-аналитики есть некоторое совпадение, связанное с использованием комплексных систем бизнес-аналитики, предназначенных для обработки больших наборов данных.Большинство поставщиков программного обеспечения для бизнес-аналитики предлагают многоуровневые модели затрат, которые увеличивают функциональность в зависимости от цены. Возможности больших данных также могут быть предложены в качестве дополнения к программной системе бизнес-аналитики. И это бизнес-аналитика против больших данных.

Аналитика больших данных от Alteryx.

BI против интеллектуального анализа данных

Как указывалось ранее, бизнес-аналитика определяется как методы и инструменты, используемые организациями для получения аналитических выводов из данных. Он также включает в себя то, как компании могут получать информацию из больших данных и интеллектуального анализа данных.Это означает, что бизнес-аналитика не ограничивается технологиями — она ​​включает бизнес-процессы и процедуры анализа данных, которые облегчают сбор больших данных.

Интеллектуальный анализ данных подпадает под общий термин «бизнес-аналитика» и может рассматриваться как форма бизнес-аналитики. Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как функцию бизнес-аналитики, используемую для сбора соответствующей информации и получения аналитических сведений. Более того, бизнес-аналитику можно рассматривать как результат интеллектуального анализа данных. Как уже говорилось, бизнес-аналитика предполагает использование данных для получения информации.Бизнес-аналитика интеллектуального анализа данных — это сбор необходимых данных, которые в конечном итоге приведут к ответам на основе глубокого анализа.

Связь между интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой можно рассматривать как причинно-следственную связь. Интеллектуальный анализ данных ищет «что» (соответствующие наборы данных), а процессы бизнес-аналитики раскрывают «как» и «почему» (идеи). Аналитики используют интеллектуальный анализ данных для поиска необходимой информации и используют бизнес-аналитику, чтобы определить, почему это важно.

Доступ к кубам данных через BOARD.

Большие данные против интеллектуального анализа данных

Большие данные и интеллектуальный анализ данных отличаются как две отдельные концепции, описывающие взаимодействие с обширными источниками данных. Конечно, большие данные и интеллектуальный анализ данных по-прежнему связаны и относятся к сфере бизнес-аналитики. Хотя определение больших данных действительно различается, обычно его называют элементом или концепцией, в то время как интеллектуальный анализ данных считается скорее действием. Например, интеллектуальный анализ данных в некоторых случаях может включать анализ больших источников данных.

Большие данные, по некоторым определениям, включают в себя действие по обработке больших наборов данных. И наоборот, интеллектуальный анализ данных — это скорее сбор и идентификация данных. Интеллектуальный анализ данных обычно является шагом перед доступом к большим данным или действием, необходимым для доступа к источнику больших данных. Эти два компонента бизнес-аналитики работают в тандеме, чтобы определить наилучшие наборы данных, чтобы дать ответы на вопросы вашей организации. Следуя процессам, связанным с интеллектуальным анализом данных по сравнению с большими данными, аналитики могут начать оценку данных и в конечном итоге предложить предложения по улучшению бизнес-процедур на основе своих выводов.

Практика бизнес-аналитики — это не пошаговая операция. Это не так просто, как у меня, для данных, выполнить функцию обработки больших данных и выполнить анализ бизнес-аналитики. Анализ данных с целью использования этих данных для оказания влияния на бизнес-решения — это непрерывный, взаимосвязанный процесс. Во время анализа вы можете обнаружить, что вам нужны новые данные или что ваш текущий подход неэффективен. Необходимые корректировки, вносимые в ваши планы бизнес-аналитики по ходу дела, обеспечат точный и действительно глубокий анализ.

Кроме того, поскольку одной из целей бизнес-аналитики является предоставление информации в реальном времени, этот проект будет продолжаться. Вашей компании необходимо будет постоянно собирать и исследовать данные, чтобы получать самые актуальные информационные портреты.

Сравните лидеров по программному обеспечению бизнес-аналитики

Вкратце

Бизнес-аналитика, большие данные и интеллектуальный анализ данных — это три разные концепции, существующие в одной сфере. Бизнес-аналитику можно считать всеобъемлющей категорией, в которой существуют эти концепции, поскольку ее можно просто определить как анализ деловой практики на основе данных.Большие данные добываются и анализируются, что приводит к повышению эффективности бизнес-аналитики. Хотя эти три концепции различаются, бизнес-аналитика, большие данные и интеллектуальный анализ данных работают вместе, чтобы предоставлять аналитическую информацию на основе данных. Это инструменты, которые могут привести к лучшему пониманию вашего бизнеса и, в конечном итоге, к более оптимизированным процессам, которые увеличивают производительность и финансовую отдачу.

Как ваша организация использует бизнес-аналитику, большие данные и интеллектуальный анализ данных? Оставьте комментарий ниже.

7 основных различий между анализом данных и интеллектуальным анализом данных

С каждой секундой, которую мы проводим в сети, генерируются горы данных.Для каждой публикации в социальных сетях, поиска Google и нажатой ссылки существует способ сбора данных о нашей активности. Эксперты в области науки о данных могут использовать это, создавая значимую информацию для бизнеса. Компании могут использовать эти бесценные данные для развития своей клиентской базы. Это позволяет им осваивать новые технологии и платформы — они могут закрывать продажи, используя только социальные сети, или использовать ИИ, чтобы избежать отказа от корзины. Как? С помощью Data Analytics и Data Mining .

Хотя интеллектуальный анализ данных и аналитика данных являются подмножеством Business Intelligence , это почти все, что у них общего. Одно из ключевых различий между аналитикой данных и интеллектуальным анализом данных заключается в том, что последний является этапом процесса анализа данных. Действительно, аналитика данных имеет дело с каждым этапом процесса модели, управляемой данными, включая интеллектуальный анализ данных. Оба подпадают под сферу науки о данных.

Наука о данных для бизнес-аналитики

Для владельцев бизнеса знание поведения своей целевой аудитории и возможность извлекать выгоду из этой информации похоже на золотую пыль.

Вот где приходит на помощь наука о данных. Специалисты могут дать истинное представление о клиентах компании — они могут копнуть глубже и глубже, чем любой традиционный метод маркетинга. Это потому, что они могут основывать свое понимание на существенных доказательствах, а не на предположениях о том, чего может хотеть потребитель. Наука о данных использует обширные исследования, чтобы точно спрогнозировать, какие шаги может потребоваться предпринять бизнесу, чтобы привлечь свою аудиторию и улучшить удержание клиентов.

Как интеллектуальный анализ данных, так и аналитика данных необходимы, чтобы помочь бизнесу разработать стратегию своих следующих шагов.Оба демонстрируют свою ценность для Business Intelligence, но в чем именно заключаются основные различия между ними?

7 различий между анализом данных и интеллектуальным анализом данных

Размер команды

Интеллектуальный анализ данных может выполняться одним специалистом с отличными технологическими навыками. С правильным программным обеспечением они могут собирать данные , готовые для дальнейшего анализа. На данном этапе большая команда просто не требуется. Отсюда специалист по интеллектуальному анализу данных обычно сообщает о своих выводах клиенту, оставляя следующие шаги в чьих-то руках.

Однако, когда дело доходит до data analytics , может потребоваться команда специалистов. Им необходимо оценить данные, выяснить закономерности и сделать выводы. Они могут использовать машинное обучение или прогнозную аналитику, чтобы помочь с обработкой, но в этом все еще есть человеческий фактор.

Команды аналитики данных должны знать правильные вопросы, которые нужно задавать — например, если они работают в телефонной компании, они могут захотеть узнать ответ на вопрос, «как VoIP используется в бизнесе».Специалист по интеллектуальному анализу данных может предоставить доказательства того, где он используется и как часто, но аналитика данных раскрывает, как и почему.

Их цель — работать вместе, чтобы раскрыть информацию и выяснить, как собранные данные могут быть использованы для ответа на вопросы и решения проблем для бизнеса.

Искусственный интеллект достижений, вероятно, внесут серьезные изменения в процесс аналитики. Система искусственного интеллекта может анализировать сотни наборов данных и прогнозировать различные результаты, предлагая информацию о предпочтениях клиентов, разработке продуктов и возможностях маркетинга.

Системы на базе искусственного интеллекта скоро смогут выполнять второстепенные задачи для групп анализа данных, освобождая их время для более важной работы. Он может значительно повысить продуктивность специалистов по обработке данных, помогая автоматизировать элементы процесса анализа данных.

Структура данных

Когда дело доходит до интеллектуального анализа данных, исследования проводятся в основном на структурированных данных. Специалист будет использовать программы анализа данных для исследования и добычи данных.Они сообщают о своих выводах клиенту в виде графиков и таблиц. Часто это очень наглядное объяснение из-за сложного характера данных. Клиенты, как правило, не являются экспертами по интеллектуальному анализу данных, и не утверждают, что таковыми являются!

Итак, данные нужно довольно просто интерпретировать в графики или гистограммы. Как и в предыдущем примере с телефонной компанией, если клиенту необходимо знать данные о том, сколько людей щелкают ссылку «что такое номер VoIP» на своем веб-сайте, это должно быть отображено в легко читаемых диаграммах, а не в сложных документах.

Специалист по интеллектуальному анализу данных создает алгоритмы для определения структуры данных , которые затем можно интерпретировать. Он основан на математических и научных концепциях, что позволяет предприятиям собирать четкие и точные данные.

В этом отличие от аналитики данных, которая может выполняться на структурированных, полуструктурированных или неструктурированных данных . Они также не несут ответственности за создание алгоритмов, как специалисты по интеллектуальному анализу данных. Вместо этого им поручают выявлять закономерности в данных и использовать их, чтобы проинформировать клиента о его следующих шагах.

Затем это можно применить к бизнес-модели компании . Маркетинговая команда может захотеть, чтобы перед ними были выложены данные о своих клиентах и ​​отрасли. Если они могут понять поведение потребителей конкурента, они могут применить это в своих собственных стратегиях.

Качество данных

Способ представления данных для интеллектуального анализа данных по сравнению с аналитикой данных различается. В то время как Data Mining используется для сбора данных и поиска закономерностей, Data Analytics проверяет гипотезу и преобразует полученные данные в доступную информацию.Это означает, что качество данных, с которыми они работают, может отличаться.

Специалист по майнинговому майнингу будет использовать большие наборы данных и извлекать из них наиболее полезные данные. Следовательно, поскольку они используют обширные и иногда бесплатные наборы данных, качество данных, с которыми они работают, не всегда будет на высшем уровне. Их работа состоит в том, чтобы извлекать из этого наиболее полезные данные и сообщать о своих выводах в понятной для бизнеса форме.

Однако аналитика данных включает в себя сбор данных и проверку их качества .Как правило, член группы аналитики данных будет работать с необработанными данными хорошего качества, которые являются настолько чистыми, насколько это возможно. Низкое качество данных может негативно повлиять на результаты, даже если процесс такой же, как и с чистыми данными. Это жизненно важный шаг в аналитике данных, поэтому команда должна проверить, достаточно ли качество данных для начала.

Проверка гипотез в области анализа и анализа данных

Гипотеза, по сути, является отправной точкой, требующей дальнейшего исследования, например, идея о том, что облачные базы данных — это путь вперед.Идея строится на ограниченных доказательствах, а затем исследуется дальше.

Ключевое различие между аналитикой данных и интеллектуальным анализом данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных не требует каких-либо предвзятых гипотез или представлений перед обработкой данных. Он просто компилирует его в полезные форматы. Однако для анализа данных нужна гипотеза, поскольку он ищет ответы на конкретные вопросы.

Интеллектуальный анализ данных — это выявление и обнаружение закономерностей. Специалист построит математическую или статистическую модель на основе полученных данных.Поскольку они не выдвигают гипотезы, специалисты по интеллектуальному анализу данных обычно работают с большими наборами данных, чтобы получить как можно более широкую сеть возможных полезных данных. Это дает им возможность сократить объем данных, гарантируя, что данные, которые у них остались в конце процесса, будут пригодными для использования и надежными. Этот процесс работает как воронка, начиная с больших наборов данных и фильтруя их в более ценные данные.

В отличие от этого, аналитика данных проверяет гипотезы, извлекая значимые идеи в рамках своих исследований.Это помогает в доказательстве гипотезы и может использовать открытия интеллектуального анализа данных в процессе. Например, бизнес может начинаться с такой гипотезы, как «Наличие бесплатного образца ссылки при оформлении заказа приведет к повышению коэффициента конверсии на 15%». Затем это можно реализовать и протестировать на веб-сайте.

Команда аналитиков данных будет работать над проверкой гипотезы, анализируя каждое посещение веб-сайта. Они могут даже провести сплит-тестов в A / B для размещения ссылок, где «A» оставляет образец ссылки вверху страницы, а «B» — внизу.Это дает еще более точное представление о поведении потребителей при покупке товаров и позволяет компании узнать, где лучше всего разместить ссылку на бесплатный образец.

Прогнозирование

Одна из задач специалиста по интеллектуальному анализу данных — прогнозировать , что можно интерпретировать на основе данных. Они находят шаблоны данных и отмечают, к чему они могут привести, используя разумные прогнозы на будущее.

Понимание того, как рынок может реагировать на определенные продукты или технологии, может быть важным для брендов и предприятий во многих секторах.Внедрение новой технологии, такой как номеронабиратель TCPA, приносит как риски, так и преимущества, а данные могут помочь бизнесу решить, подходит ли это решение для них.

Таким образом, работа, проводимая в процессе интеллектуального анализа данных, может оказаться важной для предприятий, которые полагаются на прогнозирование тенденций.

Кроме того, специалист по интеллектуальному анализу данных разбирается в данных, анализируя:

• Кластеризация — исследование и запись групп данных, которые затем анализируются на основе сходства.
• Отклонения — обнаружение аномалий в данных, а также как и почему это могло произойти.
• Корреляции — изучение близости двух или более переменных, определение того, как они связаны друг с другом.
• Классификация — поиск новых закономерностей в данных.

Все это помогает предприятиям принимать разумные решения на основе достоверных данных, полученных от их потребителей и рынка, на котором они работают.

С другой стороны, аналитика данных — это больше о , делающем выводы из данных .Частично он работает в сочетании с прогнозами интеллектуального анализа данных, помогая применять методы, основанные на его выводах. Прогнозирование не является частью процесса анализа данных, поскольку оно больше фокусируется на имеющихся данных. Они собирают, обрабатывают и анализируют данные. Затем они могут подготовить подробные отчеты, сделав собственные выводы.