I den nutida världen är data en absolut grundpelare. Allting styrs av data och alla sektorer behöver data för att kunna utvecklas och expandera.
Företag använder sig av stora mängder data för att få insikt i branschtrender, kundbeteenden och operativa processer, vilket i sin tur leder till förbättringar och effektivare resultat.
Att utvinna användbar information från en enorm mängd både strukturerad och ostrukturerad data och att sedan tillämpa denna information för organisationens tillväxt är dock en utmanande uppgift.
Det är här datautvinning kommer in i bilden, en process som gör det möjligt för organisationer att extrahera värdefull information. Denna information är avgörande för affärsintelligens, mönsterigenkänning, prediktion av utfall, problemlösning och identifiering av nya möjligheter.
För att möjliggöra detta finns det en rad olika datautvinningstekniker tillgängliga, varav vissa är viktigare än andra.
I den här texten kommer jag att undersöka vad datautvinning är, hur det fungerar och vilka centrala datautvinningstekniker som kan vara relevanta för ditt företag.
Vad är datautvinning?
Datautvinning är en process där datorer utvinner och organiserar enorma mängder data för att identifiera mönster och samband som kan användas för affärsintelligens.
Det kallas också kunskapsutvinning eftersom det hjälper till att avslöja relationer mellan data och värdefull information från både ostrukturerade och strukturerade datakällor. Denna process använder algoritmer för att extrahera underliggande information och mönster som kan bidra till att lösa affärsproblem.
Datautvinning är en kritisk del av dataanalys, men den bygger på effektiv datalagring, kraftfull datorbehandling och korrekt datainsamling. Det finns många datautvinningstekniker tillgängliga, men deras analys kan kokas ner till två huvudpunkter:
- Användning av datautvinning för att beskriva den analyserade datamängden.
- Användning av tekniker i kombination med maskininlärningsalgoritmer för att förutse resultat.
Organisationer av alla storlekar kan dra nytta av datautvinning eftersom det ger dem tillgång till värdefull data. Denna data kan bearbetas och analyseras för att göra relevanta observationer, förutse framtida utfall, förbättra beslutsprocesser samt upptäcka nya möjligheter, användarbeteenden, bedrägerier och säkerhetsproblem.
Datautvinningens utveckling
Datautvinning kan uppfattas som en modern teknik, men dess rötter sträcker sig tillbaka till 1760-talet. Den första idén om datautvinning lanserades av Bayes sats, men den var inte praktiskt tillämpbar på grund av avsaknaden av lämpliga verktyg.
Med framväxten av modern teknologi och kraftfulla datorer blev datautvinning mer kraftfullt och effektivt. Dataforskare kunde börja använda det på ständigt växande datamängder.
Det var under 1990- och 2000-talen som datautvinning fick ett uppsving bland företag, och den ökade populariteten ledde till upptäckten av nya tekniker.
Artikeln om Moneyball, som handlade om ett professionellt basebollag som använde dataanalys för att bygga sitt lag, satte dock datautvinning på kartan i branschen.
Till en början handlade datautvinning främst om att utvinna information från tabelldata. Men med den växande efterfrågan på djupare insikter och utvecklande teknologi blev även textutvinning, bildutvinning och grafutvinning en del av datautvinningssystemet.
Idag används datautvinning inom en mängd olika områden. I organisationer spelar det en viktig roll i beslutsfattande och marknadsanalys.
Fördelarna med datautvinning
Den breda användningen av datautvinning beror främst på dess många fördelar för både människor och organisationer. Några av dessa fördelar är:
Förbättrad marknadsföring och försäljning
Datautvinning har varit avgörande för att förbättra företagens marknadsföring och försäljning. Det gör det möjligt för organisationer att förstå kundbehov, förutse kundbeteende och skapa modeller som underlättar försäljningen av lönsamma produkter. Det är också användbart för att identifiera potentiella nya kunder och förbättra försäljningsresultat.
Tillgång till exakt och uppdaterad finansiell information
Finans- och bankinstitut använder datautvinning för att utvinna exakt och aktuell kritisk information. Oavsett om det rör sig om kreditvärdighetsbedömningar eller låneinformation, har denna teknik hjälpt bankerna att effektivisera sin verksamhet.
Bättre kundservice
Att implementera datautvinning i verksamheten kan ge betydande förbättringar i kundservice. Företag kan använda denna teknik för att identifiera större problem inom sin kundtjänst, åtgärda dessa och tillhandahålla snabba lösningar till kunder.
Kostnadseffektivitet
Datautvinning hjälper organisationer att effektivisera sina affärsprocesser samtidigt som de sparar pengar på olika områden. Genom att möjliggöra ökad effektivitet kan företag skapa kostnadseffektiva lösningar för att identifiera kundbehov och kommande marknadstrender. Detta hjälper dem att växa mer samtidigt som kostnaderna hålls under kontroll.
Riskhantering
Datautvinning kan bidra till effektiv riskhantering, vilket gör det möjligt för företag att undvika många problem. Från att upptäcka bedrägerier och systembrister till att identifiera cyberhot, kan datautvinning hjälpa företag att förbättra sin cybersäkerhet.
Ökad varumärkeslojalitet
Genom att få insikter från datautvinning kan organisationer effektivt rikta sig till sin kundbas och skapa bättre kundrelationer. Moderna marknadsföringsteam använder olika tekniker för att få värdefulla insikter om sina kunders behov, vilket i sin tur ökar varumärkeslojaliteten.
Bättre beslutsfattande
Team från olika organisationer använder numera information från datautvinning för att fatta välgrundade beslut om sina framtida strategier. Genom att få insikt i marknadstrender och konsumenternas preferenser kan de bestämma vad som ska göras och vad som bör undvikas.
Förutse framtida trender
Med hjälp av datautvinningstekniker kan företag skaffa användbar information. Detta hjälper affärsanalytiker att förstå framtida trender och marknadens riktning. Med denna kunskap kan de justera befintliga affärsstrategier.
Användningsområden för datautvinning
Datautvinning används i många olika branscher och har blivit ett viktigt verktyg för moderna företag. Här är några av de områden där det tillämpas:
Marknadsföring
Marknadsföring är ett av de viktigaste områdena där datautvinning används. Företag har haft stor nytta av denna teknik genom att implementera den i sina marknadsföringsstrategier. Datautvinning hjälper dem att få insikt i marknaden, kunder, trender och konkurrenter.
Med hjälp av den extraherade informationen kan företag inte bara effektivt rikta sig till rätt kunder, utan också förstå deras behov, förutse framtida utveckling, fatta bättre beslut och ligga steget före konkurrenterna.
Sjukvård
Datautvinning har revolutionerat hälso- och sjukvårdsbranschen genom att göra det möjligt för läkare att få tillgång till viktig information som tidigare var svår att hitta. Genom att använda olika datautvinningstekniker kan läkemedelsföretag förstå efterfrågan på läkemedel och även hitta bättre mediciner.
Bankverksamhet
Datautvinning används i stor utsträckning inom banksektorn för att förstå kundernas beteende, skapa finansiella riskmodeller, upptäcka bedrägerier, samla in kreditinformation med mera. Finansinstitutioner använder det för att analysera marknadsrisker och identifiera potentiella kreditkortskunder.
Detaljhandel
Genom att få de nödvändiga insikterna om marknaden och kundernas köpbeteende kan detaljhandelsföretag dra stor nytta av datautvinning. Att analysera marknadstrender hjälper till exempel modebutiker att effektivt anpassa sitt sortiment efter vad kunderna efterfrågar.
Tillverkning
Tillverkningssektorn har utnyttjat datautvinning sedan dess tillkomst, eftersom det har hjälpt dem att identifiera problem, förbättra drifttiden och säkerställa tillförlitlighet. Det hjälper dem också att anpassa produktionstakten efter efterfrågan på marknaden.
Underhållning
Streaming-tjänster för underhållning är aktiva användare av datautvinningsverktyg för att förstå tittarnas preferenser och val. De kan utvinna användardata och tillhandahålla bättre tjänster baserat på denna data.
Olika datautvinningstekniker
Datautvinning har utvecklats dramatiskt över tid och gett upphov till en mängd olika tekniker:
#1. Klassificering
Klassificering är en populär datautvinningsteknik som används av dataforskare för att analysera attributen i en datamängd. När attributen har identifierats, kategoriseras datan i fördefinierade klasser.
Det är en form av klustring där liknande datapunkter extraheras och används för analys för att göra jämförelser. Det är en grundläggande metod som marknadsföringsbyråer ofta använder för att identifiera sin målgrupp och analysera deras beteende.
#2. Prediktiv modellering
Detta är en kraftfull teknik inom datautvinning som använder historiska och aktuella datamängder för att skapa en grafisk modell för framtida åtgärder eller resultat.
Många organisationer inom produkt- och tillverkningssektorn använder denna modell för att få insikt i framtida trender och marknadens utveckling. Denna teknik fungerar bäst när den används på stora datamängder, eftersom det bidrar till ökad precision.
#3. Avvikande analys
Avvikande analys är en annan effektiv datautvinningsteknik som används i stor utsträckning av finansiella organisationer för att upptäcka avvikelser i en datamängd. Det är en av de viktigaste komponenterna för att upprätthålla säkra databaser.
Till skillnad från andra tekniker plockar den ut unika datapunkter som skiljer sig från övriga och hjälper dataforskare att hitta orsaken till fel. Banksektorer använder det ofta för att identifiera onormal kortanvändning under en dag och skydda sig mot bedrägliga transaktioner.
#4. Datavisualisering
Nästan alla organisationer, oavsett om det handlar om marknadsföring, bank, sjukvård eller underhållning, använder datavisualisering. Det är en vanlig teknik som översätter given data till ett grafiskt format som diagram, grafer eller tabeller så att alla lätt kan förstå informationen.
Dataforskare använder ofta denna teknik för att presentera sina resultat på ett lättförståeligt sätt för företagsledare, så att de kan fatta välgrundade beslut. Idag har denna teknik utvecklats till en sådan nivå att resultaten ofta presenteras med 3D-modeller och förstärkt verklighet.
#5. Regression
En annan populär datautvinningsteknik i dagens moderna era är regression, som främst används för att visa på relationen mellan variabler i en stor datamängd.
Det är en fördelaktig teknik som används för att identifiera den underliggande funktionen i relationen mellan variabler. E-handelsföretag använder ofta denna teknik för att förutse åldersgruppen för olika kunder baserat på deras köphistorik.
#6. Association
Det finns många datautvinningstekniker, men endast ett fåtal, som association, används flitigt i branschen. Det hjälper dataforskare att hitta unika samband mellan variabler i en datamängd.
Det har många likheter med maskininlärningstekniker eftersom det indikerar specifik data genom en datadriven händelse. Många organisationer, särskilt detaljhandelsföretag, använder denna teknik för marknadsundersökningar och för att analysera specifika kunders shoppingvanor.
Hur genomförs datautvinning
Datautvinning är en interaktiv process som involverar flera steg:
#1. Definiera målet
För att starta datautvinningsprocessen lägger dataforskare, analytiker och affärsintressenter tid på att förstå organisationens övergripande mål med datautvinningen. Baserat på de unika målen och kraven väljer de det mest lämpliga sättet att genomföra datautvinningen.
#2. Samla in relevant data
När målet har definierats är det dags för dataforskarna att samla in de nödvändiga datamängderna som är relevanta för målet. Den relevanta datan samlas in från olika källor och lagras sedan i en databas.
#3. Dataförberedelse
I detta steg rensas och organiseras den lagrade datan för att göra den fri från oönskat brus. Detta är ett tidskrävande steg som består av tre faser:
- Relevant data extraheras och omvandlas.
- Datan rensas genom att ta bort dubbletter, uppdatera saknade värden, ta bort extremvärden och kontrollera rimligheten.
- Den rensade datan laddas in i den centrala databasen.
#4. Modellbyggnad
I detta steg väljer dataforskarna en lämplig modell beroende på vilken typ av dataanalys som ska genomföras. Teamet analyserar dataförhållandena, till exempel korrelation, trender och sekventiella mönster, och beslutar sedan om modellen utifrån detta.
Denna fas kan också omfatta djupinlärningsalgoritmer, prediktiva modeller och klassificeringsmodeller, beroende på vilken typ av data som matas in. Träningspunkterna i datamängden kan bli föremål för jämförelser om datasetet inte är märkt.
#5. Utvärdera förändringen
Detta är en avgörande fas i processen där resultatet av modellen utvärderas och tolkas när datan har aggregerats. Resultatet kan också presenteras för beslutsfattare för utvärderingsprocessen. Under detta steg är det viktigt att säkerställa att modellens resultat överensstämmer med det definierade målet.
#6. Implementering
Detta är det sista steget, där företaget ska validera och ta ställning till om informationen är användbar för organisationen eller inte. Om teamet anser att informationen är värdefull kommer den att användas för att uppnå sina mål och utveckla en ny strategi.
Informationen presenteras i form av kalkylblad och grafer, som lagras och används för att identifiera nya problem.
Utmaningar vid implementering av datautvinning
Precis som alla andra tekniker medför även datautvinning vissa utmaningar i sin implementering, till exempel:
- Datakomplexitet: Datautvinning kan underlätta hanteringen av stora datamängder, men det tar tid och kostar pengar att bearbeta dem. Det är en ganska komplex uppgift att utvinna information från strukturerade, ostrukturerade foton, musik, video och text på naturligt språk.
- Ofullständig data: Alla datauppsättningar under datautvinning kommer inte att vara korrekta. Det kan finnas ofullständig data som kan orsaka störningar och systemfel.
- Integritetsrisker: Integritetsrisker är en stor utmaning inom datautvinning. Det finns många tillfällen där företag samlar in personlig information om kunder för att analysera köptrender, vilket kan kränka deras integritet och leda till problem med regelefterlevnad.
- Höga driftskostnader: Datautvinning medför höga driftskostnader för inköp och underhåll av servrar, programvara och hårdvara. Dessutom krävs det underhåll av stora mängder data, vilket medför betydande kostnadsinvesteringar.
- Prestandaproblem: Prestandan för ett datautvinningssystem kan lätt påverkas om felaktig metod eller teknik används. Inkonsekvenser i dataflödet eller databasens volym bidrar också till prestandaproblem.
Användbar programvara och verktyg för datautvinning
Datautvinning är en teknik som är under ständig utveckling. Därför skapar många programvaruföretag avancerad programvara och verktyg för datautvinning för att hjälpa företag att effektivt genomföra datautvinning.
Antalet funktioner kan variera, men nyckelfunktionerna som är vanliga för de flesta av dem är inbyggda algoritmer, dataförberedelse, prediktiva modeller, GUI-baserad plattform och implementeringsmodeller.
Några av de populära datautvinningsprogramvarorna som används i stor utsträckning är Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt och Apache Mahout. Utöver dessa kan du använda Elki, Weka och sci-kit-learn data mining, eftersom de är kostnadsfria och bygger på öppen källkod.
Sammanfattning
Datautvinning har gjort det enklare för företag och hjälpt dem att växa avsevärt. De kan använda olika datautvinningstekniker för att samla in information och få insikter som tidigare var svåra att komma åt.
Jag hoppas att den här texten hjälper dig att förstå vad datautvinning är och de olika datautvinningstekniker som finns, så att du kan använda dem för att skaffa dig den information du behöver och vidareutveckla ditt företag.
Du kan även läsa vidare om dataupptäckt och de verktyg som används.