Co to jest eksploracja danych? – Kompletny przewodnik

Bardzo powszechną terminologią, którą słyszeliśmy, jest eksploracja danych. Może trafić do każdego jako coś wyjątkowego lub innowacyjnego. Jednak koncepcja eksploracji danych nie była czymś nowym, ale kryje się za nią historia. Można śmiało powiedzieć, że koncepcja eksploracji danych istnieje od ponad wieku. Jednak pojawił się on w centrum uwagi dopiero w latach 30. XX wieku. Pierwszego użycia dokonał Alan Turing, kiedy użył uniwersalnej maszyny do przeprowadzenia obliczeń, które są wykonywane przez niektóre współczesne komputery.

Od tego dnia nastąpiła ciągła ewolucja w dziedzinie eksploracji danych i zaszliśmy daleko do przodu. Dziś widzimy, jak organizacje wykorzystują moc eksploracji danych i uczenia maszynowego do automatyzacji procesów w działach sprzedaży, operacji, marketingu i innych.

• Definicja eksploracji danych
• Historia eksploracji danych
• Jak działa eksploracja danych?
• Metody eksploracji danych
• Jego znaczenie
• Plusy i minusy eksploracji danych
• Przypadki użycia i przykłady
• Techniki
• Narzędzia
• Przyszłość eksploracji danych

Co to jest eksploracja danych?

To nic innego jak proces analizy ogromnej ilości danych, a tym samym wydobycia z tej ilości danych informacji, aby pomóc organizacjom w rozwiązywaniu wyzwań biznesowych, zarządzaniu i ograniczaniu ryzyka, a tym samym zdobywaniu nowych możliwości biznesowych. Nazwa wywodzi się z analogii poszukiwania kamieni szlachetnych z góry rudy. Zarówno proces eksploracji, jak i eksploracji danych obejmuje poszukiwanie wartościowych rzeczy poprzez przesiewanie dużych ilości informacji.

Proces ten jest wykorzystywany w wielu aspektach działalności, takich jak sprzedaż, marketing, rozwój produktów, badania, szkolenia i rozwój. Skutecznie stosowany może zdziałać cuda, ponieważ pomaga uzyskać cenne informacje o klientach, generując w ten sposób skuteczne strategie, które skutkują lepszą wydajnością i wyższymi przychodami.

Historia eksploracji danych

Jeśli spojrzymy na historię, jednym z pierwszych artykułów, w których opublikowano słowo „eksploracja danych”, był dżentelmen Michael C. Lovell w 1983 roku. wnioski.

Jednak w latach 90. popularność zyskała koncepcja wydobywania wartości z danych i formowania wzorców. W 1996 roku Teradata, NCR i inne firmy zrealizowały projekt, który doprowadził do standaryzacji technologii data mining. Praca ta składała się z procesu CRISP-DM, który jest skrótem od Cross Industry Standard Process for Data Mining. Cały proces został podzielony na sześć etapów, takich jak:

1. Zrozumienie biznesu
2. Zrozumienie danych
3. Przygotowywanie danych
4. Modelowanie
5. Ocena
6. Rozlokowanie

Na początku 2000 r. firmy były w stanie dostrzec wartość eksploracji danych, a proces ten po prostu nabrał tempa, dzięki czemu sama branża stała się bardzo lukratywna.

Jak działa eksploracja danych?

Podstawą procesu eksploracji danych jest zadanie pytania biznesowego, wyszukiwanie danych, które pomogą w odpowiedzi na to pytanie, a na koniec przygotowanie zestawu danych do analizy. Należy zauważyć, że sukces na kolejnych etapach będzie całkowicie zależał od skuteczności zadań wykonanych na wcześniejszych etapach. Jeśli jakość danych jest zagrożona, może to skutkować niską wydajnością. Dlatego wszyscy, którzy zajmują się eksploracją danych, muszą uważać jakość danych za NAJWYŻSZY PRIORYTET.

Eksploracja danych w 5 krokach

Zazwyczaj profesjonaliści stosują ustrukturyzowaną metodologię z powtarzalnymi procesami, które zapewniają pożądane rezultaty. Przyjrzyjmy się tym 5 krokom

Krok 1: Zrozumienie biznesowe

Tutaj musisz zdefiniować, jaki jest cel biznesowy projektu, mapując go z aktualnym scenariuszem biznesowym. Wraz z tym musisz również zdefiniować parametry projektu.

Krok 2: Zrozumienie danych

Po zdefiniowaniu opisu problemu w kroku 1 ważne jest, aby zidentyfikować właściwy zestaw danych, który pomoże w rozwiązaniu problemu. Może to wymagać uzyskania tych danych z wielu źródeł.

Krok 3: Przygotowanie danych

Po zidentyfikowaniu źródeł danych i zebraniu danych przygotuj dane w wymaganym formacie, zgodnie z celem biznesowym. Jeśli wystąpią jakiekolwiek problemy, takie jak duplikacja danych lub brakujące punkty danych, należy je natychmiast naprawić.

Krok 4: Modelowanie danych

Po przygotowaniu danych możesz zacząć uruchamiać różne algorytmy na tych danych, aby badać różne wzorce

Krok 5: Ocena

Po zakończeniu modelowania danych można rozpocząć ocenę, czy te wyniki (jako wynik ćwiczenia modelowania) są w stanie osiągnąć wyniki, czy nie. Proces ten jest wykonywany w sposób iteracyjny wraz z etapem modelowania danych, aby zapewnić, że najlepszy algorytm da właściwy wynik.

Po zakończeniu wszystkich kroków następuje ostateczna prezentacja dla decydentów, aby pokazać wynik projektu.

Dlaczego eksploracja danych jest ważna?

O ile eksploracja danych jest procesem, który jest skrupulatnie przestrzegany przez różnych profesjonalistów, ważne jest, aby znać znaczenie eksploracji danych.

Oczywiste jest, że jest to proces przechwytywania dużych porcji danych i zbierania znaczących wniosków z tych danych. W związku z tym istnieje znaczny wzrost popytu na dostawców danych, co dodatkowo tworzy zapotrzebowanie na specjalistów, takich jak analitycy danych i naukowcy danych.

Ponieważ proces ten obejmuje konwersję danych na wnikliwe informacje, pomaga organizacjom podejmować decyzje i określać strategie rozwoju. Umożliwia organizacjom prowadzenie określonych kampanii marketingowych i pomoc w przewidywaniu. Pomaga również w uzyskaniu konkretnych informacji na temat zachowań klientów, dlatego ważne jest, aby prowadzić te projekty eksploracji danych.

Zalety eksploracji danych

Jeśli spojrzymy na dzisiejsze firmy, są one stale zalewane danymi z ogromnymi ilościami danych z wielu źródeł. W dzisiejszym scenariuszu biznesowym nie jest już wyborem dla organizacji, aby były oparte na danych. Sukces firmy ma kluczowe znaczenie dla sposobu, w jaki wydobywają informacje z danych i wykorzystują te informacje dla własnych korzyści.

Mówiąc prościej, eksploracja danych daje organizacjom szansę na optymalizację przyszłości poprzez analizę ich teraźniejszości i przeszłości. Pomaga w przewidywaniu tego, co może się wydarzyć później.

Na przykład, dzięki eksploracji danych, możesz uzyskać prognozę, która z klientów jest potencjalnie dochodowymi klientami, patrząc na przeszłe profile innych klientów. W ten sposób, jako organizacja, możesz skupić się na konkretnych ofertach i umowach dla takich klientów, którzy mogą zwiększyć Twój zwrot z inwestycji.

Dodatkowo możesz również skorzystać z eksploracji danych dla

• Zwiększanie przychodów Twojej organizacji
• Uzyskanie wglądu w segmenty klientów i ich preferencje
• Pozyskiwanie nowych klientów
• Tworzenie większej liczby możliwości cross-sellingu i up-sellingu
• Poprawa lojalności i utrzymania klientów
• Śledzenie wydajności operacyjnej

Stosując jego techniki, firmy mogą podejmować decyzje oparte na inteligencji wywodzącej się z tych danych. Dzięki nowoczesnym technologiom przetwarzania danych, takim jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, organizacje mogą przetwarzać duże ilości danych w ciągu kilku minut.

Wyzwania związane z eksploracją danych

Wraz z innowacjami i ewolucją pojawia się szereg wyzwań, przed którymi stoi ta metoda i ta branża. Niektóre z tych wyzwań są następujące:

• Interfejs użytkownika

  Wyniki eksploracji danych mogą być przydatne, jeśli są czytelne i zrozumiałe dla użytkownika. Ponieważ metoda ta wiąże się z pracą na dużych ilościach danych, wyzwaniem jest sposób wizualnej prezentacji danych. To jest coś, nad czym branża i jej gracze muszą popracować.

• Bezpieczeństwo i wyzwanie społeczne

  Aby każda organizacja mogła podjąć decyzję, potrzebuje danych udostępnianych przez dostawcę usług. Wraz z udostępnianiem dochodzi do punktu bezpieczeństwa danych. Składa się z informacji o osobach, profilach klientów oraz wielu poufnych danych. Wpadnięcie w niepowołane ręce może być katastrofalne.

• Wyzwania procesowe

  Istnieją wyzwania wynikające z samej metodologii wydobycia. Wątpliwe procesy wiążą się z wyzwaniami, takimi jak:

  1. Dostępność zróżnicowanego zestawu danych
  2. Zarządzanie i kontrola szumu w zbiorze danych
  3. Wszechstronność procesu wydobywczego jako całości

  Nowe wyzwania będą pojawiać się w miarę rozwoju branży.

Przypadki użycia i przykłady eksploracji danych

Na całym świecie istnieje wiele organizacji, które muszą osiągnąć oszałamiające wyniki, wdrażając narzędzia i techniki eksploracji danych. Przyjrzyjmy się kilku przypadkom użycia i przykładom

• Groupon

  Podstawowym wyzwaniem firmy było przetworzenie ogromnej ilości danych, które już posiadała, w celu obsługi zakupów. Dzięki wdrożeniu data mining udało się dostosować swoje działania marketingowe do oczekiwań klientów.

• Domino

  Mówi się, że jest jedną z największych firm zajmujących się pizzą na świecie, zbiera ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych pochodzących ze źródeł takich jak sklepy detaliczne, systemy punktów sprzedaży, kanały mediów społecznościowych i wiele innych źródeł. Dzięki eksploracji danych byli w stanie uzyskać niesamowity wgląd w swoich klientów, a tym samym poprawić ich obsługę klienta, co zaowocowało lepszą wydajnością biznesową.

  Oto kilka przykładów w celach informacyjnych. Jeśli spróbujemy sięgnąć głębiej, pojawi się wiele takich wykorzystywanych przypadków, w których eksploracja danych spowodowała znaczną transformację w firmach.

Techniki eksploracji danych

Zaobserwowano, że w niektórych ostatnich projektach eksploracji danych zastosowano różne techniki eksploracji danych w celu uzyskania lepszej skuteczności. Niektóre z tych technik są następujące

• Klasyfikacja
• Grupowanie
• Regresja
• Zewnętrzny
• Wzorce sekwencyjne
• Przepowiednia
• Zasady stowarzyszenia

Narzędzia do eksploracji danych

Jedno jest jasne – jest to potężna metodologia, która może dosłownie zmienić organizacje. Jednak możliwą przeszkodą w wyborze platformy może być znalezienie takiej, która spełnia oczekiwania wszystkich interesariuszy. Dostępnych jest wiele opcji, od platform open-source po bardziej zastrzeżone rozwiązania.

Organizacje, które czerpią maksymalne korzyści z eksploracji danych, wybrałyby platformę, która będzie miała następujące parametry:

1. Platforma uwzględniła niektóre z najlepszych praktyk dla branży, do której należy organizacja.
2. Jest w stanie zarządzać całym cyklem eksploatacji eksploracji danych – od eksploracji do produkcji
3. Możliwość dopasowania do innych aplikacji korporacyjnych, które obejmują systemy BI, aplikacje ERP, systemy CRM i inne systemy finansowe
4. Spełnia wymagania działów IT, analityków danych, a nawet analityków. Dostarcza również kompleksowe raporty i elementy pulpitu nawigacyjnego dla lepszej wizualizacji.

Wiele narzędzi do eksploracji danych ma elastyczną i skalowalną architekturę z powiązanymi bazami danych i otwartymi interfejsami API, co pomaga organizacjom osiągnąć przewagę konkurencyjną.

Przyszłość eksploracji danych

Wszystko, co możemy powiedzieć, to to, że ilość danych będzie rosła wykładniczo, dzięki czemu przyszłość eksploracji danych będzie jasna jak świecąca gwiazda. Ponieważ widzieliśmy ewolucję technik eksploracji danych, zobaczymy również ulepszenia w technologiach, które będą wydobywać spostrzeżenia z danych. Aby przytoczyć przykład, IoT i technologie ubieralne zmieniły ludzi w maszyny do ekstrakcji danych. A to dopiero początek.

Końcowe przemyślenia

Ważną kwestią, na którą należy zwrócić uwagę, jest to, że uzyskanie właściwego zestawu prawidłowych danych zajmuje dużo czasu. Jednak uzyskanie znaczących informacji ze zbioru danych zajmuje jeszcze więcej czasu.

Sama branża rozwija się niesamowicie i jest to sektor oparty na technologii. Dziś każda organizacja potrzebuje dobrej jakości danych, które może wykorzystać do różnych celów.

Jest wielu usługodawców, nad którymi z oddaniem pracuje.