每个人都想要优势。而在数字商业时代, 最大的战略优势来自于从各种可能的角度对数据进行切片、切分和分析。
数据挖掘是对海量数据集进行排序的自动化过程, 用于识别趋势和模式并建立关系。随着企业数据的激增–现在每天超过2.5 五分之一字节–它将继续在企业规划其运营和应对未来挑战的方式中发挥越来越重要的作用。
然而, 与所有与数据有关的活动一样, 数据挖掘业务的价值与可供挖掘的数据的质量和范围直接相关。为了从最新、最干净、格式正确的数据中工作, 企业需要有效、高效和安全地将来自不同来源和结构的数据聚合到一个位置进行挖掘。
数据挖掘基础知识和优势
数据挖掘是一个包罗万象的术语, 用于收集、提取、仓储和分析数据, 以获得特定的见解或可操作的情报。把数据挖掘想象成采矿: 挖掘材料层, 发现一些极具价值的东西。在全球范围内, 各种规模、每一个垂直和行业的公司都依赖于数据挖掘来收集智能, 以便在从支持 ai 和机器学习算法的决策支持应用程序到产品开发的所有方面使用,营销策略和财务建模。
数据挖掘的核心是统计建模, 可应用于线性回归或逻辑回归。结合预测分析, 数据挖掘可以发现一系列趋势、异常和公司可以用来改善业务的其他以前隐藏的洞察。
最近的调查表明, 超过90% 的 it 和业务领导者希望在其组织中使用更多的数据分析。他们主要关心的是改进战略决策, 最大限度地减少安全风险或漏洞, 以及加强资源规划和预测。以下是数据挖掘如何在几个关键业务功能中使用:
- 财务:使用数据洞察为贷款、并购和发现欺诈活动创建准确的风险模型。
- it 运营:收集、处理和分析大量的应用程序、网络和基础结构数据, 以发现有关 it 系统安全性和网络性能的见解。
- 市场推广:表面以前隐藏的买家行为趋势和预测未来的行为, 以开发更准确的买家角色, 创建更有针对性的活动, 以增加参与度, 并推广新产品或服务。
- 人力资源:矿山作业应用数据提供了一个候选人的全面视图。确定每个开放角色的最佳匹配, 使用数据分析来评估教育、经验、技能、以前的职位、认证和地理。
数据挖掘面临的挑战
虽然挖掘 “大数据” 有无数好处, 但也带来了一些独特的挑战。处理大量数据会带来有关数据质量和准确性、效率和可扩展性的问题, 以及对处理数据的软件、服务器和存储硬件的昂贵投资。
特别是, 聚合来自一系列来源 (crm、erp 平台、社交媒体和其他系统) 的数据, 很难保证数据是干净和可用的。数据质量差 (如数据不完整、不准确和重复) 可能会对采矿活动造成严重破坏, 并否定所获得的见解的价值
深度挖掘活动所需的数据量之多意味着数据挖掘算法需要高效、强大和可扩展。数据模型必须易于更新, 以适应新的数据源或增加的数据速度。某些数据库的大小和数据的分布式性质意味着某些数据挖掘活动必须并行进行, 多个挖掘算法分析较小的数据集, 然后必须将这些数据集重新组合起来才能获得完整的图片。
当然, 数据挖掘的成本始终是一个考虑因素, 在许多情况下, 对于可支配资源较少的组织来说, 成本过高。在计算进入数据挖掘操作的服务器、存储、带宽和人力 (数据科学家、开发人员和其他人) 时, 数据挖掘操作可以很容易地达到几十万美元 (如果不是数百万美元的话)。
顶级数据挖掘工具
比以往任何时候都有更多的公司强调数据驱动决策的重要性, 从而对数据挖掘工具产生强劲的需求。当今最流行的数据挖掘工具包括: