Datautvinning kan hjälpa företag att avslöja sin potential; här är vad du behöver veta för att börja gräva.
I denna tid av digitalisering kan det ibland kännas som om det finns mycket information som inte används, på grund av den stora mängden inkommande data och ett underskott av dataanalytiker.
Detta är en omedelbar förlust för företag, eftersom data är en värdefull resurs för de företag som vet hur man korrekt commodifierar den. Så, vad är datautvinning och hur kan ett företag dra full nytta av det?
Detaljerad datautvinning
I huvudsak är datautvinning processen att använda datorer och automatisering för att extrahera mönster, trender och information från stora datamängder. Den upptäckta informationen används sedan för att stödja beslutsfattande och ge betydande insikter i datatrender och mönster som annars skulle vara otroligt svåra att avslöja manuellt.
Datautvinning ger företag en konkurrensfördel eftersom det inte bara exponerar de områden som presterar bra, utan det indikerar också aspekter av ett företag som inte lever upp till förväntningarna.
Det har potential att spara pengar för ett företag genom att se till att verksamheten går smidigare med mindre avfall och kan till och med förbättra riskbedömningen genom att upptäcka bedrägeriindikatorer och förutsäga juridiska, finansiella och säkerhetshot.
Med detta sagt finns det andra, mindre positiva faktorer som bör beaktas innan du påbörjar din datautvinningsresa. Till exempel etiken kring hur data samlas in, särskilt via sociala medieplattformar och hur den används när den väl har samlats in.
Enkelt uttryckt är det viktigt att vara ärlig, tydlig och etisk vid datautvinning. Om du är det, är det troligt att du kommer att se fördelarna som det har att erbjuda.
Gräv djupt
I likhet med traditionell gruvdrift är det osäkert att gå blind utan någon form av ljus eller upplysning som vägleder. Så nybörjare till datautvinning bör informera sig själva så gott de kan, genom att isolera specifika behov, ställa obesvarade frågor och bestämma hur datautvinning kan hjälpa dig att uppnå det resultat du vill ha.
När du väl är på fast mark och vet i vilken riktning du är på väg kan du börja konstruera din datautvinningsarkitektur, det vill säga strukturen för de nyckelkomponenter du kommer att använda för att utföra uppgifter och hämta information.
Selektiv inköp
Hur du väljer att hämta och förbereda din data är otroligt viktigt för den övergripande processen. Den kan hämtas från ett antal ställen, såsom databaser, filer och onlineplattformar och bör vara korrekt och fullständig för att ge insikter som är relevanta för ditt företag.
När du förbereder dina data i ett skede som kallas förbearbetning, kan du rensa data, ta bort allt irrelevant eller felaktigt och göra det mycket enklare att analysera för vidare användning. Du bör se till att din data är av hög kvalitet, så att du får bästa möjliga resultat längs linjen.
Allegoriska algoritmer
Algoritmer berätta en historia och det finns ett antal modeller som kan tillämpas på datautvinning, beroende på vad du siktar på att uppnå. Populära exempel som används av företag för att få insikt inkluderar regressionsalgoritmer som jämför beroende och oberoende variabler för att göra förutsägelser.
Associationsalgoritmer avgör hur objekt korrelerar med varandra, om de gör det alls. Detta uppnås genom att följa reglerna som vanligtvis styr relationerna mellan databasvariabler.
Algoritmer för avvikelsedetektering är också användbara, eftersom de kan identifiera avvikelser i datamängden som avviker från det vanliga, förväntade mönstret. Upptäckten av extremvärden i data kan användas för att skydda mot bedräglig aktivitet och hot mot säkerheten.
Verifiera genom visualisering
Många människor är visuella elever och de förstår en idé bäst när visualiseringsverktyg används. Datavisualisering möjliggör delning och kommunikation av komplexa data via medier som grafer, diagram och kartor.
Detta är ett effektivt sätt att upptäcka mönster och trender samt identifiera och analysera avvikelser från normen. Det är viktigt att företag förmedlar information till nödvändiga parter på ett sätt som är tydligt, kortfattat och lätt att förstå. Datautvinning tar tid och avsevärda investeringar, så det är vettigt att presentera resultaten i bästa möjliga ljus.
Underhåll din minschakt
När din modell väl är igång och du är nöjd med det arbete som produceras är det inte läge att vila på lagrarna. Datautvinning liknar en verklig gruva genom att allt kan se ut att fungera smidigt, men ett misstag kan orsaka en fullständig grottning av system
Kom ihåg att kontinuerligt övervaka din modells prestanda, noggrannhet och effektivitet, uppdatera vid behov.
Om du inte får de resultat du hade hoppats på, eller om din modell saknar i något avseende, var inte rädd för att göra justeringar och ändringar tills den representerar den vision du hade och svarar på frågorna du ställde i början av din resa in i gruvorna.
Lycka till, orädd äventyrare.
Ta reda på hur nya tekniska trender förändras i morgon med vår nya podcast, Future Human: The Series. Lyssna nu Spotifypå Äpple eller var du än får dina poddar.
