Что такое интеллектуальный анализ данных? - Полное руководство

Очень распространенная терминология, которую мы слышали, — это интеллектуальный анализ данных. Это может прийти к каждому как что-то уникальное или инновационное. Тем не менее, концепция интеллектуального анализа данных не была чем-то новым, но за ней стоит история. Можно легко сказать, что концепция интеллектуального анализа данных существует уже более века. Однако известность он получил только в 1930-х годах. Первое использование было сделано Аланом Тьюрингом, когда он использовал универсальную машину для проведения вычислений, которые выполняются некоторыми современными компьютерами.

С того дня в области интеллектуального анализа данных происходила постоянная эволюция, и мы продвинулись далеко вперед. Сегодня мы видим, как организации используют возможности интеллектуального анализа данных и машинного обучения для автоматизации своих процессов, связанных с продажами, операциями, маркетингом и другими отделами.

• Определение интеллектуального анализа данных
• История интеллектуального анализа данных
• Как работает интеллектуальный анализ данных?
• Методы интеллектуального анализа данных
• Его важность
• Плюсы и минусы интеллектуального анализа данных
• Варианты использования и примеры
• Техники
• Инструменты
• Будущее интеллектуального анализа данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Это не что иное, как процесс анализа огромного количества данных и, таким образом, извлечения интеллектуальных данных из этого количества данных, чтобы помочь организациям решать бизнес-задачи, управлять рисками и снижать их и тем самым использовать новые возможности для бизнеса. Название происходит от аналогии с поиском драгоценных камней в горах руды. Процесс майнинга и интеллектуального анализа данных включает в себя поиск ценных вещей путем просеивания больших объемов информации.

Этот процесс используется во многих аспектах бизнеса, таких как продажи, маркетинг, разработка продуктов, исследования, обучение и разработка. При эффективном использовании он может творить чудеса, поскольку помогает получить ценную информацию о клиентах, тем самым создавая эффективные стратегии, приводящие к повышению производительности и увеличению доходов.

История интеллектуального анализа данных

Если мы посмотрим на историю, то одна из первых статей, в которой было опубликовано слово «интеллектуальный анализ данных», была написана джентльменом по имени Майкл С. Ловелл в 1983 году. В то время Ловелл и некоторые другие известные экономисты считали, что этот метод может привести к ошибочным результатам. выводы.

Однако к 90-м годам популярность приобрела концепция извлечения ценности из данных и формирования шаблонов. В 1996 году Teradata, NCR и другие компании выполнили проект, который привел к стандартизации технологий интеллектуального анализа данных. Эта работа включала в себя процесс CRISP-DM, который расшифровывается как межотраслевой стандартный процесс для интеллектуального анализа данных. Весь процесс был разделен на шесть шагов, таких как:

1. понимание бизнеса
2. Понимание данных
3. Подготовка данных
4. Моделирование
5. Оценка
6. Развертывание

К началу 2000 года предприятия смогли увидеть ценность интеллектуального анализа данных, и этот процесс стал стремительно развиваться, что сделало саму отрасль очень прибыльной.

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Основы процесса интеллектуального анализа данных заключаются в том, чтобы задать бизнес-вопрос, найти данные, которые помогут ответить на этот вопрос, и, наконец, подготовить этот набор данных для анализа. Следует отметить, что успех на последующих этапах будет полностью зависеть от эффективности задач, выполненных на более ранних этапах. Если качество данных скомпрометировано, это может привести к плохому результату. Следовательно, все, кто занимается интеллектуальным анализом данных, должны рассматривать качество данных как ГЛАВНЫЙ ПРИОРИТЕТ.

Интеллектуальный анализ данных за 5 шагов

Как правило, профессионалы следуют структурированной методологии с повторяемыми процессами, которые дают желаемые результаты. Давайте посмотрим на эти 5 шагов

Шаг 1: Бизнес-понимание

Здесь вам нужно определить, какова бизнес-цель проекта, сопоставив ее с текущим бизнес-сценарием. Наряду с этим вам также необходимо определить параметры проекта.

Шаг 2: понимание данных

Как только формулировка проблемы определена на шаге 1, важно определить правильный набор данных, который поможет в решении постановки проблемы. Вам может потребоваться получить эти данные из нескольких источников.

Шаг 3: Подготовка данных

После определения источников данных и сбора данных подготовьте данные в требуемом формате в соответствии с бизнес-целями. Если есть какие-либо проблемы, такие как дублирование данных или отсутствующие точки данных, их необходимо исправить немедленно.

Шаг 4: Моделирование данных

После того, как данные подготовлены, вы можете запустить различные алгоритмы на этих данных для изучения различных шаблонов.

Шаг 5: Оценка

После завершения моделирования данных вы можете приступить к оценке того, способны ли эти результаты (как результат моделирования) достичь результатов или нет. Этот процесс выполняется итеративно вместе с этапом моделирования данных, чтобы гарантировать, что лучший алгоритм дает правильный результат.

После того, как все этапы завершены, лицам, принимающим решения, проводится окончательная презентация, чтобы продемонстрировать результаты проекта.

Почему интеллектуальный анализ данных важен?

Поскольку интеллектуальный анализ данных — это процесс, за которым старательно следят разные профессионалы, важно знать значение интеллектуального анализа данных.

Понятно, что это процесс сбора больших объемов данных и извлечения осмысленной информации из этих данных. Следовательно, наблюдается значительный всплеск спроса на поставщиков данных, что еще больше создает спрос на профессионалов, таких как аналитики данных и специалисты по данным.

Поскольку этот процесс включает преобразование данных в полезную информацию, он помогает организациям принимать решения и определять стратегии роста. Это позволяет организациям проводить определенные маркетинговые кампании и помогать в прогнозах. Это также помогает получить конкретные сведения о поведении клиентов, поэтому важно запускать эти проекты интеллектуального анализа данных.

Преимущества интеллектуального анализа данных

Если мы посмотрим на современные предприятия, то увидим, что они постоянно переполнены данными с большими объемами данных из множества источников. В сегодняшнем бизнес-сценарии организации больше не могут управлять данными. Успех бизнеса имеет решающее значение для того, как они извлекают информацию из данных и используют эту информацию в своих интересах.

Проще говоря, интеллектуальный анализ данных дает организациям возможность оптимизировать будущее, анализируя свое настоящее и прошлое. Это помогает делать прогнозы о том, что может произойти дальше.

Например, с помощью интеллектуального анализа данных вы можете получить прогноз того, какие клиенты являются потенциально прибыльными клиентами, просматривая прошлые профили других клиентов. Таким образом, как организация, вы можете сосредоточиться на конкретных предложениях и сделках для таких клиентов, которые могут повысить рентабельность инвестиций.

Кроме того, вы также можете использовать интеллектуальный анализ данных для

• Увеличение доходов вашей организации
• Получение информации о сегментах клиентов и их предпочтениях
• Привлечение новых клиентов
• Создание дополнительных возможностей для перекрестных и дополнительных продаж
• Повышение лояльности клиентов и удержание клиентов
• Отслеживание операционной эффективности

Применяя его методы, предприятия могут принимать решения, основанные на интеллекте, полученном из этих данных. Благодаря современным технологиям обработки данных, таким как искусственный интеллект и машинное обучение, организации могут обрабатывать большие объемы данных за считанные минуты.

Проблемы интеллектуального анализа данных

Наряду с инновациями и эволюцией возникает ряд проблем, с которыми сталкивается этот метод и эта отрасль. Вот некоторые из этих проблем:

• Пользовательский интерфейс

  Результат интеллектуального анализа данных может быть полезен, если он удобочитаем и понятен пользователю. Поскольку этот метод предполагает работу с большими объемами данных, существует проблема визуального представления данных. Это то, над чем индустрия и ее игроки должны работать.

• Безопасность и социальная проблема

  Каждой организации для принятия решения необходимы данные, которые предоставляются поставщиком услуг. С обменом приходит точка безопасности данных. Он состоит из информации о лицах, профилей клиентов и многих конфиденциальных данных. Попадание в чужие руки может иметь катастрофические последствия.

• Проблемы процесса

  Существуют проблемы, связанные с фактической методологией добычи полезных ископаемых. Сомнительные процессы сопряжены с такими проблемами, как:

  1. Наличие разнообразного набора данных
  2. Управление и контроль шума в наборе данных
  3. Универсальность процесса майнинга в целом

  Новые проблемы будут возникать по мере развития отрасли.

Варианты использования и примеры интеллектуального анализа данных

Во всем мире есть много организаций, которым приходится достигать ошеломляющих результатов, внедряя инструменты и методы интеллектуального анализа данных. Давайте рассмотрим несколько вариантов использования и примеров

• Групон

  Основная задача компании заключалась в том, чтобы обработать огромный объем данных, которые у нее уже были, для службы покупок. Внедрив интеллектуальный анализ данных, компания смогла согласовать свою маркетинговую деятельность с ожиданиями клиентов.

• Домино

  Говорят, что это одна из крупнейших компаний по производству пиццы в мире, она собирает огромные массивы структурированных и неструктурированных данных, поступающих из таких источников, как торговые точки, системы точек продаж, каналы социальных сетей и многие другие источники. Благодаря интеллектуальному анализу данных они смогли получить огромное представление о своих клиентах и, таким образом, улучшить качество обслуживания клиентов, что привело к повышению эффективности бизнеса.

  Это несколько примеров для справки. Если мы попытаемся копнуть глубже, будет много таких случаев, когда интеллектуальный анализ данных привел к значительным преобразованиям в бизнесе.

Методы интеллектуального анализа данных

В некоторых недавних проектах интеллектуального анализа данных было замечено, что для повышения эффективности использовались различные методы интеллектуального анализа данных. Некоторые из этих методов следующие

• Классификация
• Кластеризация
• Регрессия
• Внешний
• Последовательные шаблоны
• Прогноз
• Правила ассоциации

Инструменты интеллектуального анализа данных

Ясно одно — это мощная методология, которая может буквально трансформировать организации. Тем не менее, возможное препятствие при выборе платформы может быть связано с поиском той, которая соответствует ожиданиям всех заинтересованных сторон. Доступно множество вариантов, от платформ с открытым исходным кодом до более проприетарных решений.

Организации, которые получают максимальную выгоду от интеллектуального анализа данных, выберут платформу со следующими параметрами:

1. Платформа включает в себя некоторые из лучших практик отрасли, к которой принадлежит организация.
2. Способен управлять полным жизненным циклом интеллектуального анализа данных — от исследования до производства
3. Может быть согласована с другими корпоративными приложениями, включая системы бизнес-аналитики, приложения ERP, системы CRM и другие финансовые системы.
4. Отвечает требованиям ИТ-отделов, специалистов по данным и даже аналитиков. Он также предоставляет исчерпывающие отчеты и элементы панели мониторинга для лучшей визуализации.

Многие инструменты интеллектуального анализа данных имеют гибкую и масштабируемую архитектуру с соответствующими базами данных и открытыми API, что помогает организациям достигать конкурентных преимуществ.

Будущее интеллектуального анализа данных

Все, что мы можем сказать, это то, что объем данных будет расти экспоненциально, что сделает будущее интеллектуального анализа данных таким же ярким, как сияющая звезда. Поскольку мы наблюдаем эволюцию методов интеллектуального анализа данных, мы также увидим улучшения в технологиях, которые будут извлекать информацию из данных. Чтобы привести пример, IoT и носимые технологии превратили людей в машины для извлечения данных. И это только начало.

Последние мысли

Здесь следует отметить важный момент: для получения правильного набора достоверных данных требуется значительное время. Однако для получения значимой информации из набора данных требуется еще больше времени.

Сама отрасль стремительно растет, и это сектор, основанный на технологиях. Сегодня каждой организации нужны данные хорошего качества, которые они могут использовать для различных целей.

Есть много поставщиков услуг, которые целенаправленно работают.