Kaj je $ @! je odkrivanje podatkov?

Poslovni svet buri zaradi odkrivanja podatkov. Na površini se zdi preprost izraz, vendar ta fraza pomeni več kot "iskanje stvari." Kaj je res odkrivanje podatkov? In kako se prilega sodobni pokrajini mobilnih, analitičnih in velikih podatkov?

Odkrivanje podatkov, ki mu včasih rečemo tudi rudarjenje podatkov, vključuje zbiranje in analizo podatkov ter nato predstavitev ugotovitev v berljivi, uporabni obliki. V najbolj osnovnih pogledih je odkrivanje podatkov postopek iskanja vzorcev znotraj podatkov in z uporabo teh vzorcev za dosego določenega poslovnega cilja.

Seveda je za odkrivanje podatkov več kot za ujemanje točk. Organizacije uporabljajo odkrivanje podatkov za široko paleto ciljev in aplikacij na različnih področjih - in v sodobnem digitalnem svetu je mogoče odkriti več podatkov kot kadar koli prej.

Od kod je prišlo do odkritja podatkov?

Medtem ko je odkrivanje podatkov relativno novo v "vročem" leksikonu digitalnih poslovnih izrazov, metode in strategije niso tako nove. Predhodnik izraza, pridobivanje podatkov, je bil uveden v devetdesetih letih prejšnjega stoletja, vendar podjetja in organizacije uporabljajo nekaj oblik odkrivanja podatkov že od zore trgovine.

Sodobno odkrivanje podatkov kot poslovna strategija je nastalo z naraščanjem velikih podatkov - vseobsegajočega izraza, ki opisuje razmeroma nedavno eksponentno rast velikih, zapletenih podatkovnih nizov, pri katerih čisto obseg informacij izključuje uporabo tradicionalnih baz podatkov in organizacijskih orodij za izvleči karkoli koristnega.

Vendar pa so veliki podatki za današnja podjetja velik, saj so med vsemi temi strukturirani in nestrukturirani podatki zelo uporabni vzorci, ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje marketinških strategij, donosnosti naložbe in dobička. Platforme za odkrivanje podatkov so zato zasnovane tako, da organizacijam omogočajo lažje načine določitve, analize in pridobivanja ustreznih podatkov.

Kako deluje odkrivanje podatkov

Platforme za odkrivanje podatkov navadno sestavljajo več orodij, ki so združena in delujejo skupaj, da pridobivajo podatke in jih smiselno predstavijo. Obstaja več različnih načinov, kako ta orodja najdejo in prepoznajo ustrezne informacije, vendar se večina od njih vrti okoli treh osnovnih analitičnih metod:

• Metapodatki: Vsa digitalna vsebina vsebuje metapodatke ali "podatke o podatkih". Te informacije so na splošno skrite pred končnimi uporabniki, vendar so vidne na zadnji strani. Metapodatki so običajno shranjeni z uporabo tabel in atributov stolpcev - zato bi orodja za odkrivanje podatkov, ki uporabljajo metapodatke, iskala ujemanja v imenu stolpca, velikosti in vrsti podatkov.
• Oznake: V mnogih primerih se podatki generirajo in združijo pod nalepkami ali oznakami, ki opisujejo podatke znotraj te skupine. Te oznake se lahko ustvarijo, ko so podatki ustvarjeni, ali pa jih lahko dodate za referenco in dodatne informacije. Oznake ali oznake so podobne metapodatkom, čeprav manj formalne.
• Vsebina: Ta strategija analizira same podatke, ne pa priloženih oznak ali metapodatkov.

Običajno bo veliko več vsebine podatkov kot oznak ali metapodatkov, kar pomeni, da prepoznavanje podatkov po vsebini traja dlje in uporablja bolj zapletene metode odkrivanja. Vendar pa vsebinska analiza nagiba tudi k bogatejšim in uporabnejšim relacijskim rezultatom.

Ko so podatki analizirani, je mogoče uporabiti druga orodja za odkrivanje podatkov za predstavitev odkritih razmerij, trendov ali vzorcev v uporabni obliki. Grafi, tabele in grafikoni so osnovno predstavitveno orodje, ki se uporablja pri odkrivanju podatkov, vendar bolj zapletene, vendar berljive predstavitve, na primer infografika, pridobivajo prednost pri analitikih podatkov.

Kaj lahko odkrije podatke?

Z vidika praktične uporabe obstaja skoraj neomejena uporaba platform in orodij za odkrivanje podatkov. Te metode in strategije najpogosteje uporabljajo organizacije, ki se soočajo s potrošniki, v skoraj vseh panogah, vključno z maloprodajo, finančnimi, komunikacijskimi in trženjskimi storitvami, čeprav te organizacije uporabljajo neprofitne organizacije za podjetja in vladne agencije.

Odkrivanje podatkov omogoča organizaciji, da najde povezave med notranjimi dejavniki (kot so cena, pozicioniranje izdelka in uspešnost zaposlenih) in zunanjimi dejavniki (kot so podatki o konkurenci, ekonomski kazalci in demografija kupcev). Ti odnosi pomagajo podjetjem ponazoriti in opredeliti vpliv sprememb enega ali več dejavnikov na prodajo, sodelovanje kupcev in dobiček.

Orodja, uporabljena pri odkrivanju podatkov, ponujajo podrobnejšo sliko vplivnih dejavnikov in podjetjem omogočajo natančno prilagoditev svojih marketinških strategij in oglaševalskih kampanj z zelo ciljanimi informacijami. Priporočilni mehanizem priljubljene storitve pretočnega videa Netflix je dober primer tehnologije za odkrivanje podatkov pri delu. Storitev uporablja zunanje podatke o zgodovini ogledov strank in notranje podatke o medijski vsebini v njihovi zbirki podatkov, da dajo individualizirane predloge za nove videoposnetke, ki bodo verjetno zanimali njihove stranke.

Toda potencialna uporaba odkrivanja podatkov presega maloprodajne potrošnike. En primer je programska oprema Advanced Scout, program, ki ga uporablja Nacionalna košarkarska zveza (NBA). Analizira gibanje igralcev iz posnetkov posnetkov košarkarskih iger, da bi trenerjem pomagal razviti strategije in orkestrirati igre.

Ko bodo platforme za odkrivanje podatkov napredovale in tehnologija postala cenovno dostopnejša, bo več organizacij lahko uporabljalo ta orodja za boljše razumevanje svojih strank in dostavilo edinstvene, prilagojene ponudbe, ki izboljšuje trgovino za vse.