Informācijas ekonomikā dati ir plaukstoša valūta. Katrs uzņēmums cenšas savākt milzīgu izejmateriālu pieplūdumu, kas veido to informācijas vākšanas un analīzes procesus. Tomēr visur ir atrodami dekontekstualizēti skaitļi un fakti, kuriem nav nekāda loģiska izskaidrojuma vai iemesla. Tieši šeit nāk talkā datu ieguve.

Datu ieguve ir procesu kopums, kas ļauj uzņēmumiem analizēt lielas datubāzes, lai gūtu noderīgu ieskatu datos. Lai gan pamata datu ieguves uzdevumi dažādos departamentos var atšķirties, visa šī joma ir noderīga daudzās uzņēmējdarbības nozarēs. Šī plaukstošā tehnoloģija ir piedzīvojusi ievērojamu izaugsmi arī ārpus uzņēmumiem, kas to izmanto savām vajadzībām, un konsultanti to piedāvā kā pakalpojumu.

Tā kā informācijas laikmeta prasības ir dabisks turpinājums, pēdējos gados tās kā rīka attīstība ir paplašinājusies. Tā ir izplatījusies arī ārpus uzņēmējdarbības jomas, paverot tādas jomas kā zinātnisko datu ieguve pētniecības vajadzībām. Apskatīsim, ko tā piedāvā.

Datu ieguve biznesa analītikai

Datu ieguves procesi var būt ļoti noderīgi dažādām uzņēmējdarbības darbībām. Tomēr vispirms ir jāsaprot, ka datu ieguve kā jēdziens ietver vairākas metodes. Šeit ir uzskaitītas dažas no galvenajām kategorijām un to, kā uzņēmumi tās īsteno.

• Klasifikācija: Kā liecina nosaukums, tas ir process, kurā dati tiek ņemti un iedalīti atsevišķās kategorijās turpmākai izmantošanai. Piemēram, modes preču mazumtirgotājs var iedalīt savus produktus kreklos, T-kreklos, apakšveļā utt. Tas palīdz viņiem uzzināt vairāk par katru pircēju.

• Klasteru veidošana: Grupēšana ir līdzīga iepriekšējai metodei, taču kategorijas ir vispārīgākas. Mazumtirdzniecības veikali varētu grupēt savus datus, piemēram, vīriešu un sieviešu apģērbos. Tam seko faktoru un klasteru analīze.

• Asociācijas noteikumi: izsekošanas modeļi, pamatojoties uz saistītiem mainīgajiem. Attiecībā uz lielveikaliem tas būtu, piemēram, ja kāds pērk 2 pārtikas produktus, kas der kopā, piemēram, makaronus un sieru. Veikals zinās, ko darīt ar šīm precēm, likt tās tuvāk, kopā izlikt pārdošanā utt.

• Regresijas analīze: tas palīdz statistiskajā analīzē un datu ieguves praksē, identificējot mainīgos lielumus, kas sastopami kopā. Tas palīdz precīzi noteikt varbūtības, nosakot attiecības starp 2 mainīgajiem. Piemērs: ja palielinās pieprasījums pēc preces A, tad palielināsies arī pieprasījums pēc preces B.

• Anomāliju vai noviržu atklāšana: Šajā sadaļā aplūkots nepāra datu kopums starp normām. Nepietiek tikai noteikt tendenci, bet ir jāizpēta arī vidējais lielākās daļas tendenču rādītājs. Tā pēta novirzes un saprot, kas tās izraisīja. Piemēram, ir vērojams masveida pieaugums vīriešu, kas iepērkas saldumus, kurus parasti pērk sievietes. Var kļūdaini secināt, ka tas ir mainīgas pastāvīgas tendences rezultāts, vai arī atzīt, ka ir februāris un Valentīna diena ir aiz stūra.

Datu ieguve pret datu analīzi

Lai gan datu ieguvi izmanto datu analīzē, tie nav savstarpēji aizvietojami termini. Datu ieguve ir solis pirms tās. Tā ir saistīta ar sistēmas izmantošanu, lai padarītu datus izmantojamus. Tas ir process, kurā tiek izmantoti milzīgi neapstrādātu datu masīvi un tiem tiek piešķirta struktūra. Datu analīzei ir noteikumi un modeļi, pēc kuriem tā vadās, savukārt datu ieguvei (sākotnēji) šādu noteikumu vai iepriekš pastāvošu modeļu nav.

Piemēram, sociālo tīklu datu ieguve salīdzinājumā ar sociālo mediju datu analīzi. Pirmajā gadījumā datu vākšana notiek masveidā. Dati bieži tiek glabāti vai iegūti no modernām datu noliktavām.

Biznesa izlūkošana un prognozējošā analītika

Lai gan prognozējošā tīmekļa analīze mūsdienās ir ļoti populāra, uzņēmumi var uzlabot šos centienus, izmantojot datu ieguvi. Piemēram, uzņēmums varētu izveidot labāku tiešsaistes mazumtirdzniecības datu analīzi, aplūkojot dažādu veikalu pirkumu informācijas katalogus. Šo informāciju var iedalīt kategorijās, lai izveidotu prognozējošu datu kopu tiešsaistes mērķauditorijas un klientu segmentācijas vajadzībām.

Prognozes datu analītikas izmantošana klientu piesaistē nav nekas jauns. Tādas iestādes kā Sidnejas Universitāte ir izmantojušas to dažādiem mērķiem. Tā ir palīdzējusi uzņemšanas procedūrās un pat identificēt studentus, kuriem ir lielas izredzes sniegt skolai dotācijas. Turpretī analīzē var izmantot pētījumus, kas ir iepriekš kategorizēti no Google vai Facebook, vai lapas lapas analītikas.

Dažas no datu ieguves iezīmēm, kas to atšķir no analītikas, ir šādas:

• Milzīgs neklasificētu datu apjoms.
• Datu struktūras ir tik sarežģītas, ka nav iespējama parasta statistiskā analīze.
• Dati bieži vien ir trokšņaini un nepilnīgi.
• Datu ieguves analīzes ir vai nu prognozējošas, vai aprakstošas.

Datu ieguves piemēri uzņēmējdarbībā

Šiem procesiem ir daudz pielietojumu. Datu ieguves un segmentēšanas metodes jau sen izmanto desmitiem uzņēmumu. Pētījumos ir izklāstīti to lietojumi vairāku segmentu tirgvedībai un mazumtirdzniecībai. Līdzīgi arī lielo datu klientu ieskats bieži vien balstās uz daudzām no šeit uzskaitītajām metodēm. Pazīstamākie ir tādi uzņēmumi kā Cambridge Analytica, kas tos izmantoja pretrunīgi vērtētās vēlēšanu kampaņās.

Klasteru analīze mārketingā bieži vien balstās uz šāda veida datiem, un bez kategorizācijas, ko nodrošina ieguve, to bieži vien var būt ļoti grūti veikt. Kopā šie procesi veido virkni progresīvu tirgus segmentācijas prakšu patērētāju pusē, lai atrastu vairāk pircēju. Tam var būt pat prognozēšanas spējas attiecībā uz klientu piesaistes datu analīzi un vēlamās uzvedības atrašanu.

Ieguves procedūras var arī palīdzēt piešķirt formu nestrukturētai statistikai no ātras datu punktu meklēšanas. Reāllaika datu vākšana var nodot jūsu rokās daudz skaitļu. Tomēr, padarot jēgu daļai no tiem, var uzlabot procesu tā norises gaitā.

Līdzīgā veidā, izveidojot klasterus datiem, ko saņemat, izmantojot sociālos plašsaziņas līdzekļus, varat izsekot vairāk līdzīgu datu, ja nepieciešams, vai veikt prognozēšanas analīzi. Tas var būt izdevīgāk nekā saņemt nejaušus datus, ja meklējat konkrētus mainīgos lielumus, mērķa grupas vai uzvedību.

Biznesa izlūkošanas testēšana ir vēl viens veids, kā izmantot šīs metodes. Datu ieguve ir pirmais solis, lai pārbaudītu hipotēzes par jūsu konkurentiem un izveidotu "kara spēles", lai noteiktu labāko praksi attiecībā pret konkurentu darbību vai radītu. efektīvas pircēju personas.

Datu vākšanas risinājumi

Šeit ir dažas datu apstrādes programmas un īss kopsavilkums par to, kurās jomās tās ir labākas:

DataMelt ir noderīgs skaitļu skaitīšanai. Tā piedāvā matemātikas, statistikas, aprēķinu, datu analīzes un vizualizācijas programmas. ELKI savukārt sistēma vairāk koncentrējas uz algoritmiem, piedāvājot lieliskas sistēmas klasteru analīzei. ELKI ir arī lietotājam draudzīgāks pētniekiem, studentiem un uzņēmējdarbības organizācijām.

Apelsīnu datu ieguve palīdz organizācijām veikt vienkāršu datu analīzi un izmantot labākās vizualizācijas un grafikas. Lieliski noder siltuma karšu, hierarhisko klasteru, lēmumu koku veidošanai. Rattle GUI strādā ar datu statistiskiem un vizuāliem kopsavilkumiem, sagatavo tos modelēšanai un pēc tam izmanto mašīnmācīšanās operācijas, lai informāciju attēlotu.