Těžba dat
Dolování dat je proces používaný společnostmi k přeměně prvotních dat na užitečné informace. Pomocí softwaru k vyhledávání vzorů ve velkých dávkách dat se podniky mohou dozvědět více o svých zákaznících, aby vytvořily účinnější marketingové strategie, zvýšily prodej a snížily náklady. Dolování dat závisí na účinném sběru dat, skladování a počítačovém zpracování.
Procesy dolování dat se používají k vytváření modelů strojového učení, které podporují aplikace, včetně technologie vyhledávačů a programů doporučení webových stránek.
Jak dolování dat funguje
Dolování dat zahrnuje zkoumání a analýzu velkých bloků informací podle smysluplných vzorců a trendů. Může být použit různými způsoby, jako je například databázový marketing, řízení úvěrového rizika, detekce podvodů, filtrování nevyžádané pošty, nebo dokonce k rozpoznání sentimentu nebo názoru uživatelů.
Proces dolování dat je rozdělen do pěti kroků. Nejprve organizace shromažďují data a načítají je do svých datových skladů. Dále ukládají a spravují data, buď na interních serverech, nebo v cloudu. Obchodní analytici, řídící týmy a odborníci na informační technologie přistupují k datům a určují, jak je chtějí uspořádat. Poté aplikační software třídí data na základě uživatelských výsledků a konečně konečný uživatel prezentuje data ve snadno sdílitelném formátu, jako je graf nebo tabulka.
Software pro skladování a těžbu dat
Programy dolování dat analyzují vztahy a vzorce v datech na základě požadavků uživatelů. Například společnost může použít software pro dolování dat k vytváření tříd informací. Pro ilustraci si představte, že restaurace chce pomocí dolování dat určit, kdy má nabídnout určité speciality. Zaměřuje se na informace, které shromáždil, a vytváří třídy na základě toho, kdy zákazníci navštíví a co si objedná.
V ostatních případech najdou dataři shluky informací na základě logických vztahů nebo se podívají na asociace a sekvenční vzorce, aby vyvodili závěry o trendech v chování spotřebitelů.
Skladování je důležitým aspektem dolování dat. Skladování je, když společnosti centralizují svá data do jedné databáze nebo programu. U datového skladu může organizace rozdělit segmenty dat pro konkrétní uživatele k analýze a použití.
V jiných případech však mohou analytici začít s požadovanými údaji a na základě těchto specifikací vytvořit datový sklad. Bez ohledu na to, jak podniky a další subjekty organizují svá data, používají je k podpoře rozhodovacích procesů vedení.
Příklad dolování dat
Obchody s potravinami jsou dobře známými uživateli technik těžby dat. Mnoho supermarketů nabízí zákazníkům bezplatné věrnostní karty, které jim umožňují přístup ke sníženým cenám, které nejsou k dispozici nečlenům. Karty usnadňují obchodům sledovat, kdo co kupuje, kdy ho kupuje a za jakou cenu. Po analýze dat mohou obchody tyto údaje využít k tomu, aby zákazníkům nabídly kupóny zaměřené na jejich nákupní zvyklosti a rozhodly se, kdy se mají položky prodat nebo kdy je prodat za plnou cenu.
Dolování dat může být důvodem k obavám, pokud společnost používá k prokázání určité hypotézy pouze vybrané informace, které nejsou reprezentativní pro celou skupinu vzorků.
Klíč s sebou
- Dolování dat je proces analýzy velké dávky informací, aby bylo možné rozeznat trendy a vzorce.
- Dolování dat mohou korporace využívat pro všechno od poznání toho, co zákazníci zajímají nebo chtějí koupit, až po detekci podvodů a filtrování spamu.
- Programy dolování dat rozdělují vzorce a připojení v datech na základě informací, které uživatelé požadují nebo poskytují.