Tartalomjegyzék:
Az üzleti világ aggódik az adatok felfedezéséről. A felszínen egy egyszerű kifejezésnek tűnik, de ez az elkapó kifejezés többet jelent, mint "a dolgok megtalálását". Tehát mi is az adatok felfedezése? És hogyan illeszkedik a mobil, az elemzés és a nagy adatok modern környezetéhez?
Az adatfelderítés, amelyet néha adatbányászatnak is neveznek, magában foglalja az adatok összegyűjtését és elemzését, majd az eredmények olvasható, használható formátumban történő bemutatását. A legegyszerűbben az adatok felfedezése az az eljárás, amely során az adatokban mintákat találnak, és ezeket a mintákat egy adott üzleti cél elérésére használják.
Természetesen több van az adatok felfedezésén, mint a pontok összeillesztésén. A szervezetek az adatok felfedezését különböző célok és alkalmazások széles skálájához használják különböző területeken - és egy modern, digitális világban több adat fedezhető fel, mint valaha.
Honnan származik az adatkeresés?
Míg az adatok felfedezése viszonylag új a digitális üzleti kifejezések „forró” lexikójában, a módszerek és a stratégiák nem olyan újak. Az elõdjét, az adatbányászatot az 1990-es években vezették be, ám a vállalkozások és a szervezetek a kereskedelem hajnalától kezdve valamilyen formában használnak felfedezéseket.
A modern adatmegállapítás, mint üzleti stratégia, a nagy adatok megjelenésével valósult meg - ez egy átfogó kifejezés, amely a nagy, összetett adathalmazok viszonylag nemrégiben történt, exponenciális növekedését írja le, ahol a puszta információmennyiség kizárja a hagyományos adatbázisokat és szervezeti eszközöket. kivon bármi hasznosat.
A nagy adatok azonban nagy jelentőséggel bírnak a mai vállalkozások számára, mivel a strukturált és nem strukturált adatok között rendkívül hasznos minták alkalmazhatók a marketingstratégiák, a megtérülés és a profit javítására. Az adatfelderítő platformokat ezért úgy tervezték, hogy megkönnyítsék a szervezetek számára a releváns adatok pontos meghatározását, elemzését és kinyerését.
Hogyan működik az adatkeresés?
Az adatfelderítési platformok általában több eszközből állnak, amelyeket össze vannak csomagolva, és együtt működnek az adatok kinyerése és értelmes bemutatása érdekében. Ezeknek az eszközöknek számos különféle módja van arra, hogy megtalálják és azonosítsák a releváns információkat, de ezek többsége három alapvető elemzési módszer körül mozog:- Metaadatok: Az összes digitális tartalom metaadatokat vagy "adatokkal kapcsolatos adatokat" tartalmaz. Ez az információ általában el van rejtve a végfelhasználóktól, de a hátoldalon látható. A metaadatokat általában táblák és oszlopattribútumok segítségével tárolják - így a metaadatokat használó adatfelderítő eszközök az oszlopnévben, az adatméretben és az adattípusban keressék az egyezéseket.
- Címkék: Sok esetben adatokat generálnak és címkék vagy címkék alá csoportosítanak, amelyek leírják az adott csoporton belüli adatokat. Ezeket a címkéket az adatok létrehozásakor lehet létrehozni, vagy hozzá lehet adni referencia és további információkhoz. A címkék vagy címkék hasonlóak a metaadatokhoz, bár kevésbé formálisak.
- Tartalom: Ez a stratégia a mellékelt címkék vagy metaadatok helyett maga az adatokat elemzi.
Az adatok elemzése után más adat-felderítő eszközök is felhasználhatók a felfedezett kapcsolatok, trendek vagy minták hasznos formában történő bemutatására. A grafikonok, táblázatok és diagramok az adatfelderítésben használt alapvető prezentációs eszközök, de az összetettebb, mégis olvasható prezentációk, például az infographics, egyre inkább részesülnek az elemzőknél.
Mit tehet az adatkeresés?
A gyakorlati felhasználás szempontjából szinte korlátlan felhasználás van az adatfelderítő platformokra és eszközökre. Ezeket a módszereket és stratégiákat leggyakrabban a fogyasztókkal szembesülő szervezetek szinte minden iparágban használják, ideértve a kiskereskedelmet, a pénzügyi, a kommunikációt és a marketingtechnikát is, bár a nonprofit célokból az üzleti vállalkozások és a kormányzati ügynökségek szintén használják ezt a technológiát.
Az adatfelderítés lehetővé teszi a szervezet számára, hogy kapcsolatot találjon a belső tényezők (például ár, a termék elhelyezése és az alkalmazottak teljesítménye) és a külső tényezők (például versenyadatok, gazdasági mutatók és az ügyfelek demográfia) között. Ezek a kapcsolatok segítenek a vállalkozásoknak egy vagy több tényező változásának az értékesítésre, az ügyfelek elkötelezettségére és a profitra gyakorolt hatásainak szemléltetésében és meghatározásában.
Az adatfelderítésben használt eszközök részletesebb képet nyújtanak a befolyásoló tényezőkről, és lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy marketing stratégiáikat és hirdetési kampányaikat nagyon célzott információkkal finomítsák. A népszerű streaming video szolgáltatás ajánlott motorja, a Netflix jó példa az adatfelderítési technológiára a munka során. A szolgáltatás az ügyfelek megtekintési előzményeinek külső adatait, valamint az adatbázisukban lévő médiatartalommal kapcsolatos belső adatokat felhasználja, hogy személyre szabott javaslatokat tegyen az új videók számára, amelyek valószínűleg érdeklődik ügyfeleik számára.
Az adatfelderítés lehetséges alkalmazása azonban meghaladja a lakossági fogyasztókat. Példa erre az Advanced Scout szoftver, a Nemzeti Kosárlabda Szövetség (NBA) által használt program. Elemzi a játékosok mozgásait a kosárlabda játékok képrögzítésétől kezdve, hogy segítse az edzőket stratégiák kidolgozásában és a játék irányításában.
Ahogy az adatfelismerési platformok haladnak és a technológia megfizethetőbbé válik, egyre több szervezet fogja használni ezeket az eszközöket, hogy jobban megértsék ügyfeleiket, és egyedi, testreszabott ajánlatokat szállítsanak, amelyek mindenki számára javítják a kereskedelmet.
