/, Статьи/Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?

Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?

Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать каждую каплю из богатства данных, имеющихся у них под рукой, открывая для себя новые идеи, способствующие росту и развитию, всегда будут побеждать на коммерческой битве.

Оглавление

«Данные – драгоценная вещь, и они будут работать дольше, чем сами системы», – Тим Бернерс-Ли , официальный изобретатель Всемирной паутины.

 

Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать каждую каплю из богатства данных, имеющихся у них под рукой, открывая для себя новые идеи, способствующие росту и развитию, всегда будут побеждать на коммерческой битве.

 

Исследования показывают, что 79% руководителей предприятий считают, что компании, которые неправильно используют большие данные, потеряют свои конкурентные позиции и могут в конечном итоге оказаться на грани исчезновения. Более того, 83% руководителей реализовали проекты с большими данными, чтобы получить конкурентное преимущество. Без сомнения, лучший способ извлечь максимальную пользу из метрик, аналитики и информации – это то, что называется обнаружением данных.

 
 
Эксклюзивный бонусный контент: что такое обнаружение данных и почему вас это должно волновать?
Изучите основные и основные моменты с нашим бесплатным резюме!

 

По сути, это термин, который описывает процесс, посредством которого предприятия собирают данные из различных источников и применяют их практически для создания реальной ценности для бизнеса. Предприятия могут получить выгоду от улучшенного принятия решений, основанного на данных, а также от улучшенных бизнес-процессов и моделей и более свободно обмениваться мнениями между департаментами, развивая интеллектуальные бизнес-стратегии.

 

Быть организацией, управляемой данными, начинается с понимания ваших данных. Независимо от того, говорите ли вы об ИТ-специалисте, ИТ-директоре или менеджере проектов, в современную цифровую эпоху все бизнес-пользователи должны иметь доступ к данным и понимать их.

 

Эта методология представляет собой подход к данным, который поддерживает успех в бизнесе и гарантирует, что все сотрудники организации могут максимально эффективно использовать имеющуюся у них информацию, понимая данные в едином интерактивном режиме.

 

Итак, что такое обнаружение данных? Какие инструменты используются для такой задачи? Что такое платформа для обнаружения данных? Что такое модель открытий и как вы используете ее в реальных условиях бизнеса? Здесь мы рассмотрим все эти темы и многое другое, начиная с самого важного вопроса из всех.

Что такое обнаружение данных? Data mining

Обнаружение данных – это термин, используемый для описания процесса сбора данных из различных источников путем обнаружения закономерностей и выбросов с помощью управляемой расширенной аналитики и визуальной навигации по данным, что позволяет консолидировать всю бизнес-информацию.

 

Допустим, вы владелец бизнеса, аналитик, ИТ-директор или руководитель программы. Каждый, кто работает в организации, нуждается в способе читать, понимать и извлекать пользу из всей информации, поступающей в виде данных.

 

Получение ценности от данных в современной бизнес-среде имеет решающее значение для успеха любой компании.Возможность выявлять, а также анализировать закономерности и тенденции в наборах данных позволяет компаниям обеспечивать себе конкурентные преимущества, достигать бизнес-целей, обеспечивать успех и оставаться актуальными в цифровую эпоху.

 

Как уже упоминалось, сама концепция не является инструментом или платформой для обнаружения данных; это скорее термин, который можно использовать для создания стоимости бизнеса. Тем не менее, есть инструменты для анализа данных, которые вы можете использовать для расширения своих усилий.

 

Этот уровень обнаружения может быть описан и классифицирован следующим образом:

  1. Подготовка данных
  2. Визуальный анализ
  3. Управляемая расширенная аналитика

Следующие разделы, с помощью руководства BI-Survey, предлагают углубленный анализ внутренней работы тренда и объясняют, почему коммерческие предприятия используют его так успешно.

Обнаружение данных: почему это так популярно?

Теперь, когда мы изучили окончательное определение обнаружения данных для вашего удовольствия от чтения, давайте углубимся в эту инновационную концепцию как тренд.

 

Почему организации используют этот подход и инструменты? И почему это одна из самых горячих тенденций на данный момент? Ну, данные считаются бесценным товаром и «валютой» для бизнеса. Это помогает компаниям получить достоверную информацию о том, что они могут применить к своим конкурентным преимуществам. Данные улучшают процесс принятия решений, усиливают стратегии роста, значительно повышают качество обслуживания клиентов и позволяют организациям внедрять инновации с помощью своих бизнес-моделей.

 

Но как вы начинаете принимать этот менталитет? Как вы реализуете стратегию такого типа в своей организации, и какие инструменты визуальной аналитики доступны, которые могут помочь облегчить этот процесс?

 

Прежде всего, вы можете отслеживать эффективность своего бизнеса благодаря определенным показателям – ключевым показателям эффективности – и получать всю информацию, которую могут предложить ваши данные. Есть много примеров KPI, которые вы можете выбрать, в зависимости от вашей отрасли и / или отдела. Затем вы можете применить информацию, полученную из ваших данных, ко всем группам и подразделениям, что позволит вам принимать коллективные решения, которые в конечном итоге будут решать проблемы и создавать устойчивые решения в ряде ключевых областей.

Доступны ли инструменты обнаружения данных на рынке?

В настоящее время существуют инструменты в форме программного обеспечения для бизнес-аналитики – платформы, которые были специально разработаны для улучшения традиционных возможностей BI.

 

Людям необходимы инструменты обнаружения, которые могут помочь им читать и интерпретировать ключевые шаблоны данных – и не только для аналитиков и ИТ-экспертов. Эти инструменты должны:

  • Быть простым в реализации: людям не нужны статистические степени или аналитический фон для его использования.
  • Быть адаптируемыми: любой может получить представление о данных во всех отделах, не полагаясь на информацию для ИТ-экспертов.
  • Будьте быстры: вы можете точно понять, что вам нужно, чтобы улучшить свои способности принимать решения, не дожидаясь получения необходимой информации.
  • Простая работа с огромными объемами данных. Визуальное обнаружение помогает расширить традиционный бизнес-анализ и повысить эффективность.
Эксклюзивный бонусный контент: что такое обнаружение данных и почему вас это должно волновать?
Изучите основные и основные моменты с нашим бесплатным резюме!

Какое программное обеспечение и атрибуты я должен искать?

Ранее мы упоминали три шага обнаружения данных: подготовка данных, визуальный анализ и расширенная аналитика под руководством. Программное обеспечение для обнаружения ваших данных, которое вы используете, должно обеспечить основу для этих трех важных этапов.

 

Вот атрибуты, которые вы должны искать в программном обеспечении для обнаружения данных:

  • Они сосредоточены на бизнес-пользователях, предлагая среду, свободную от кода.
  • Они позволяют предприятиям получать различные источники данных.
  • Они предоставляют возможности для подготовки и моделирования данных, такие как объединение данных из разнородных источников.
  • Они предоставляют простые для понимания изображения данных с помощью онлайн-визуализации данных .
  • Они могут включать визуализации, которые являются интерактивными для пользователя.
  • Они поддерживают статистический анализ с помощью управляемых атрибутов расширенной аналитики, которые готовы сразу после внедрения.
  • Они предоставляют различные варианты для облегчения обмена мнениями между сверстниками.
  • Анализ, аналитика и подготовка данных оптимизированы и интегрированы.

Таким образом, вам не нужно быть экспертом-аналитиком или читать программный код, чтобы понять и извлечь пользу из данных в вашей организации. Надежный инструмент обнаружения данных должен позволять людям читать и понимать шаблоны данных во всех отделах и обмениваться этой информацией друг с другом. Независимо от того, извлекаете ли вы и оцениваете ключевые показатели эффективности персонала или готовите конкретные показатели эффективности розничной торговли , правильный инструмент должен быть в состоянии адаптироваться к вашим конкретным организационным потребностям.

 

Чтобы разработать настоящую современную бизнес-среду в вашей организации, вы должны реализовать обнаружение данных, чтобы вы могли оставаться актуальными, успешными и поддерживать управляемую данными культуру. Если вы не сделаете этого, вы не сможете идти в ногу с требованиями цифрового мира. Если вы не можете научиться получать максимальную отдачу от ваших данных, ваш бизнес будет отставать.

 

Но эта отрасль бизнес-аналитики развивается еще дальше, поскольку технологии продолжают развиваться, и мы должны глубже вникать в то, что происходит в нашем бизнесе, по мере его внедрения. Куда он нас ведет и как это влияет на будущее наших организаций и нашу способность принимать ценные решения?

Интеллектуальное обнаружение данных или расширенный интеллект: откройте следующий этап бизнес-аналитики

Организации внедряют средства обнаружения данных, которые помогают улучшить их возможности принятия решений.Сейчас мы видим, как эта концепция развивается в то, что называется интеллектуальным обнаружением данных или расширенным интеллектом.

 

Augmented Intelligence улучшает бизнес-аналитику, используя алгоритмы машинного обучения, оповещения о данных и возможности искусственного интеллекта для автоматического поиска тенденций и сходств в данных. Это значительно повышает скорость, с которой могут приниматься решения, и упрощает получение информации, основанной на информации.

 

Gartner отвечает за недавно введенный термин «интеллектуальное обнаружение данных», и они определяют его как «возможность обнаружения данных следующего поколения, которая делает выводы из расширенной аналитики доступными для бизнес-пользователей или гражданских исследователей данных».

 

Позже Gartner – компания, которая имеет большое влияние, когда речь заходит о программном обеспечении, платформах и инструментах, – решила еще больше расширить упомянутый термин и дать ему более точное представление о своих возможностях, назвав его Augmented Intelligence.

 

Чтобы узнать, какие инструменты обнаружения данных Gartner помогли вдохновить, а также их понимание этой области, изучите этот пример .

Дополненный интеллект: расширенная аналитика и подготовка дополненных данных

Недавно Gartner выпустила полный отчет, в котором обсуждается важность расширенной аналитики в будущем. Давайте еще посмотрим на это.

 

Augmented Analytics использует алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка, чтобы автоматизировать понимание, которое вы получаете из ваших данных. По сути, это упрощает процесс получения информации, автоматизируя подготовку данных и дополнительно облегчая обмен данными в масштабах всего предприятия. Это ускоряет процесс получения значения из ваших данных.

 

Дополненная подготовка данных предоставляет людям в рамках бизнеса доступ к более целевым данным, чтобы они могли с большей уверенностью и легкостью тестировать все предположения и подходы к принятию решений на основе информации. Он способствует управлению качеством данных и обеспечивает прозрачность данных.

 

Почему они важны?

 

Вот некоторые причины, которые заставляют нас думать, что как расширенная аналитика, так и расширенная подготовка данных имеют жизненно важное значение:

  • Вы можете делать более точные прогнозы и решения в разных отделах.
  • Они высвобождают больше времени для принятия стратегических решений.
  • Они улучшают доступность данных.
  • Они положительно влияют на ROI ( возврат инвестиций ) и TCO (совокупную стоимость владения).

Это лишь некоторые из немногих преимуществ, которые вы можете получить от решений Augmented Intelligence для вашего бизнеса. С быстрым развитием технологий постоянно появляются новые аналитические решения. Будучи профессионалом, вы всегда будете в курсе всех последних тенденций и информации в области бизнес-аналитики .

 

Обнаружение данных – это не просто дополнительный вид деятельности во времена, когда компании живут и умирают из-за своей приверженности инновациям в области данных. В современную эпоху это необходимо. Чтобы стать действительно управляемыми данными и направлять возможности принятия решений к успешному результату, организации должны внедрить процесс обнаружения, который облегчает сотрудничество между пользователями и отделами и обеспечивает понимание данных даже для тех, кто не является специалистом по данным.

 

Существуют важные шаги по обнаружению, которые вы должны предпринять, чтобы ваши усилия вписались в культуру вашей компании. Давайте рассмотрим их более подробно.

 
Эксклюзивный бонусный контент: что такое обнаружение данных и почему вас это должно волновать?
Изучите основные и основные моменты с нашим бесплатным резюме!

Как узнать ваши данные?

«Настоящим новшеством здесь является то, что мы можем задавать вопросы и получать ответ обратно, прежде чем мы забудем, почему мы задали вопрос в первую очередь». – Хилари Мейсон

 

а) Определите ваши болевые точки

 

Первым шагом к просвещению данных в масштабах всей компании является выявление ваших болевых точек или препятствий, мешающих вам стать более умным, более интеллектуальным бизнес-объектом. Хотя каждая организация по своей сути отличается и один размер определенно не подходит всем, существует множество болевых точек, которые часто переходят из одной организации в другую. Вот несколько примеров:

  • Доступ к большому количеству информации в вашей организации несколько ограничен и вял.
  • Обилие данных из разных источников делает невозможным эффективный сбор, понимание и применение нетрадиционной информации.
  • Сложность ваших текущих систем и платформ означает, что пользователи тратят слишком много времени на настройку, понимание и составление отчетов, а также меньше времени на их использование для стимулирования прогресса и инноваций.

Это звучит знакомо? Внедрение новых и инновационных инструментов бизнес-аналитики или инструментальных панелей в вашей организации поможет решить многие из этих препятствий (о чем мы более подробно расскажем позже), а также проработает все эти этапы обнаружения данных.

 

б) Смешивать различные источники данных для более глубокого понимания

 

Как вы уже знаете, данные поступают из различных источников, как структурированных, так и неструктурированных.Собирая данные из существующих структурированных и неструктурированных или разнородных источников данных и рассматривая их по-другому, вы открываете для себя новые идеи, которые будут продвигать бизнес вперед.

 

Интегрировав свои данные из различных источников и собрав их с ключевыми участниками вашего бизнеса в среде совместной работы, вы сможете объединить эти метрики и идеи, чтобы собрать вместе головоломку знаний, которая откроет путь к продвинутому организационному успеху.

 

Это даст вам более четкое представление о том, что вам нужно делать для достижения своих бизнес-целей (или даже выявления новых), и определения ключевых показателей эффективности, которые помогут вам объединиться, а не отдельным отделам, работающим в одиночку. Например, процесс финансовой отчетности может использоваться различными заинтересованными сторонами, будь то внутренние (в межведомственном общении) или внешние (другие компании, инвесторы, акционеры и т. Д.)

 

c) Разработать модель обнаружения данных

 

Что такое модель обнаружения данных? По сути, такая модель – это стратегический подход к использованию ваших данных. Как правило, они включают сбор, обработку и анализ данных, а также управляемые данными действия, которые организация предпринимает при обнаружении новых идей, которые оказываются необходимыми для развития бизнеса.Выбор лучшего инструмента отчета для работы – также большой фактор.

 

«Моделирование» этих разнообразных систем и процессов часто включает в себя использование диаграмм, символических ссылок и текстовой информации для представления того, как данные проходят через бизнес. Примеры моделей обнаружения с точки зрения подхода включают в себя диаграммы взаимосвязей объектов, спецификации отображения данных, матрицы данных и диаграммы потоков данных, многие из которых описаны в этом учебном видео:

Мы рассмотрели вопрос «Что такое модель обнаружения данных?» И изучили примеры таких моделей, но здесь мы рассмотрим следующий вопрос: чтобы проложить путь к просвещению, основанному на данных всей компании, вы должны понимать свой поток информации и иметь организационную стратегию, чтобы гарантировать, что это обработано самым связным возможным способом.

 

г) Расскажите истории с вашими данными

 

Одним из наиболее эффективных способов обеспечения того, чтобы ваша организация была полностью управляемой данными организацией, была возможность создать простой, вдохновляющий рассказ с вашими данными, с которым каждый в организации может иметь дело, независимо от их техническая компетентность.

 

Чтобы добиться этого, необходимо принять визуализацию данных, и для начала вам необходимо изучить 3 вопроса :

  • Какие типы визуализации данных я должен выбрать и как это сделать?
  • Какие книги по визуализации данных я могу прочитать, чтобы быть в курсе моих историй?
  • Какие примеры визуализации данных я могу найти для вдохновения?

Если вы сможете рассказать историю и нарисовать картинку с вашими данными, вы убедитесь, что она доступна для всей организации, что поможет вам создать гораздо более сплоченную и процветающую компанию.

Инструменты обнаружения данных для современной эпохи

Эти инструменты обнаружения обеспечивают визуальное представление, включая географические карты, диаграммы, графики и элементы с цветовой кодировкой, чтобы катализировать процесс обнаружения данных, а также обнаруживать закономерности или тренды в данных, не только в прошлом и прогнозирующем смысле, но также и в реальном времени. время. Эти организованные, упорядоченные и визуальные данные обычно представлены в виде панелей мониторинга , отчетов, диаграмм и таблиц в реальном времени в одном централизованном, удобном для навигации месте.

Продукты и инструменты для обнаружения данных – это путь к созданию более продуктивной, эффективной, насыщенной аналитическими данными организации, ориентированной на аналитику обнаружения. Любые платформы или инструменты бизнес-аналитики, достойные их внимания, будут предлагать все ключевые атрибуты, описанные ранее в руководстве, помогая вам успешно охватить все этапы, необходимые для непрерывного коммерческого успеха в этой беспощадной цифровой эпохе.

 

 

Почитать еще

lend 500 269 177x142 - Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?

Визуальные коммуникации

Большое количество исследований— это еще и большое количество отчетов и презентаций. При разработке исследований мы

Несколько видео о наших продуктах

085 - Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-01-28T16:01:25+02:00