Сбор данных

Что такое Сбор данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, используемый компаниями для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших пакетах данных, предприятия могут больше узнать о своих клиентах, чтобы разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличить продажи и снизить затраты. Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора ,  хранения и компьютерной обработки данных.

Как работает интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых закономерностей и тенденций. Его можно использовать различными способами, например, для маркетинга баз данных, управления кредитными рисками, обнаружения мошенничества , фильтрации спама по электронной почте или даже для определения настроений или мнения пользователей.

Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на пять этапов. Во-первых, организации собирают данные и загружают их в свои хранилища данных. Затем они хранят данные и управляют ими на собственных серверах или в облаке. Бизнес-аналитики, команды менеджеров и специалисты по информационным технологиям получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать. Затем прикладное программное обеспечение сортирует данные на основе результатов пользователя, и, наконец, конечный пользователь представляет данные в удобном для обмена формате, таком как график или таблица.

Программное обеспечение для хранилищ данных и майнинга

Программы интеллектуального анализа данных анализируют взаимосвязи и закономерности в данных на основе запросов пользователей. Например, компания может использовать программное обеспечение интеллектуального анализа данных для создания классов информации. Для иллюстрации представьте, что ресторан хочет использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, когда следует предлагать определенные специальные предложения. Он просматривает собранную информацию и создает классы на основе того, когда клиенты посещают и что они заказывают.

В других случаях специалисты по добыче данных находят кластеры информации на основе логических взаимосвязей или смотрят на ассоциации и последовательные шаблоны, чтобы сделать выводы о тенденциях в поведении потребителей.

Хранение — важный аспект интеллектуального анализа данных. Складирование — это когда компании централизуют свои данные в одной базе данных или программе. С помощью хранилища данных организация может выделять сегменты данных для анализа и использования конкретными пользователями.

Однако в других случаях аналитики могут начать с нужных данных и создать  хранилище данных на основе этих спецификаций. Независимо от того, как предприятия и другие организации организуют свои данные, они используют их для поддержки процессов принятия решений руководством.

Пример интеллектуального анализа данных

Продуктовые магазины — известные пользователи методов интеллектуального анализа данных. Многие супермаркеты предлагают клиентам бесплатные карты лояльности, которые дают им доступ к сниженным ценам, недоступным для лиц, не являющихся членами. Карты позволяют магазинам легко отслеживать, кто что покупает, когда и по какой цене. После анализа данных магазины могут затем использовать эти данные, чтобы предлагать покупателям купоны, ориентированные на их покупательские привычки, и решать, когда выставлять товары на продажу, а когда продавать их по полной цене.

Интеллектуальный анализ данных может вызывать беспокойство, когда компания использует только отобранную информацию, которая не является репрезентативной для всей группы выборки, для доказательства определенной гипотезы.