Astera AI Agent Builder (Kommer snart) 
Den automatiserede, Ingen kode Datastak
Lær hvordan Astera Data Stack kan forenkle og strømline din virksomheds datahåndtering.
En hurtig guide til datamining og dens anvendelser
I et mærkeligt lykketræf bliver du ejer af en guldmine. Guldet er dit at tage, men i stedet for at udvinde det og høste overskud ud af det, sidder du bare på det, glad for at være dets ejer. Det giver ikke mening, vel? Dette er, hvad der sker, når du ikke bruger data til at træffe beslutninger. Organisationer i dag sidder på en skatkammer af data. Men ofte går denne guldmine af indsigt til spilde, fordi virksomheder undlader at trække nyttig information ud af den. Data kan hjælpe dig med at forstå dine kunder bedre, øge loyaliteten og i sidste ende din omsætning, men kun hvis du udnytter den. Det er her data mining-værktøjer kommer ind i billedet.
Data mining kan give din organisation en konkurrencefordel ved at udstyre dig med indsigt, der kan drive beslutningstagning. Lad os undersøge, hvad datamining er, og hvordan din organisation kan drage fordel af det.
Hvad er Data Mining?
Data mining er processen med at analysere store sæt data og udlede nyttige resultater fra det. Efterhånden som driften vokser, og virksomhederne bliver mere komplekse, bliver det vanskeligt for store virksomheder at udlede nyttig information fra store datasæt.
Denne kompleksitet i at håndtere data har ført til en stigning i populariteten af datamining. Dette resulterer i en stigning i brugen af dataminingværktøjer i et forsøg på at lede efter skjulte mønstre i dataene. Nogle almindelige eksempler på data mining i hverdagen ville være aktiemarkedsanalyse, online shopping, afsløring af svindel og finansiel bankvirksomhed.
Data mining-processen bruger minedriftsalgoritmer på data samlet i datavarehuse eller databaser til at identificere skjulte mønstre og afdække værdifulde fund. Data mining er blevet en integreret del af virksomheder, hvor organisationer investerer mere tid og penge i udvælgelse og brug af værktøjer bruges til data mining.
Data mining vs. dataintegration – forskellen
Dataintegration er processen med at kombinere, rense og præsentere data i et konsolideret format. Dette inkluderer at samle data fra forskellige kildesystemer med forskellige formater, eliminere dubletter, rengøring af data i henhold til forretningsregler, og transformer den til det nødvendige format.
På den anden side er formålet med data mining at fokusere på at finde mønstre og relationer skjult i store datasæt ved hjælp af effektive mineværktøjer. Udviklingen af datamining-projekter kræver viden om statistik, maskinlæringsalgoritmer og databasesystemer. Ved at bruge avancerede analyser og algoritmer kan data bruges til hurtigere beslutningstagning.
Hvornår bruges Data Mining?
Data mining bruges af virksomheder til at få forståelig indsigt fra data. Data mining-processen er dog en omfattende proces, som kræver en kombination af en række trin. Data mining processen adskiller sig med hensyn til forskellige use cases og virksomheder, men denne data mining guide vil forklare processen på en enkel og grundlæggende måde. Svaret på det almindelige spørgsmål "hvor mange trin er der i datamining" er, at processen omfatter følgende syv hovedtrin:
-
Valg af data
Det første trin i data mining-analyseprocessen er at vælge data kilder der kan bruges til at mine og få værdifuld information.
-
Udtræk af data
Det næste trin involverer dataindsamling og udvinding. En dataforsker identificerer og analyserer datakilderne og bruger transformationer til at konsolidere data.
-
Transformering af data
Når de er indsamlet, skal data fra forskellige kilder og formater være konverteret til et fælles format for at det kan bruges.
-
Rengøringsdata
Når data er transformeret til et almindeligt format, skal det renses for at sikre, at dataene er fejlfrie, konsistente og unikke. Datarensning involverer minimering af dataredundans, manipulation af data, organisering af data og anvendelse af styringspolitikker for at få dataene til at opfylde overholdelsesstandarder.
-
Lagring og håndtering af data
Det næste trin er at gemme og administrere data på tværs af forskellige destinationssystemer i overensstemmelse med datatypen. Data kan enten være transaktionelle, ikke-operationelle eller metadata.
Transaktionsdata, som inkluderer daglig drift, gemmes på et separat sted fra ikke-operationelle data. Metadata handler om logisk databasedesign og håndteres separat. Derefter gøres de lagrede data tilgængelige for forretningsanalytikere ved hjælp af applikationssoftware.
-
Analyse og minedrift af data
Derefter, efter at data er blevet indsamlet og indlæst i et destinationssystem, en kombination af business intelligence og data mining algoritmer bruges til at mine data. At forstå virksomheden gør det nemmere for datavidenskabsfolk at producere en dataminingmodel til dataanalyse. Spørgsmålet opstår så - hvad er en datamining-model?
En dataminingmodel skabes ved at anvende forskellige algoritmer til data. Hver algoritme involverer processen med at identificere tendenser i et datasæt og bruge det opnåede output til at definere parametre. Disse parametre bruges derefter til at udføre beskrivende analyser, diagnostiske analyser, præskriptive analyser, risikostyring eller prædiktive analyser. Ovenstående model kan anvendes på flere eksempler på datamining, såsom den finansielle investeringsindustri.
-
Visualisering af data
Til sidst, efter at have opnået resultaterne fra data mining-processen, er det nødvendigt at sikre, at dataene er visuelt repræsenteret i en forståelig form. Virksomheder bruger datavisualisering i form af diagrammer og infografik til at præsentere resultaterne.
Applikationer
Data mining har nyttige applikationer i forskellige brancher, såsom:
- Healthcare: Robuste dataminingværktøjer kan bruges i sundhedssektoren at reducere omkostninger, opdage svigagtige aktiviteter og forbedre patientresultater.
- Uddannelse: Brugen af dataminingværktøjer i uddannelse kan hjælpe forskellige aspekter af uddannelsesindustrien, såsom at identificere, hvordan man fremmer elevernes læringsbehov, forudsige, hvordan visse studerende vil præstere i eksamener, og træffe effektive operationelle beslutninger.
- Customer Relationship Management (CRM): Data mining-værktøjer kan også hjælpe med at analysere kundedata for at hjælpe en virksomhed med at tage kundecentrerede strategier og opbygge succesfulde, loyale, langvarige relationer med deres kunder eller kunder.
Retningslinjer for valg af det bedste datamineværktøj
Det dataminingværktøj, du har brug for, afhænger af din virksomhedstype, den dataminingmetode eller -teknik, du vil implementere, og prøvedatastørrelsen. Nogle dataminingværktøjer bruger visuel programmering og maskinlæring til at give ønskværdige resultater, mens andre er træk-og-slip. Den ideelle for din virksomhed er den, der opfylder dine krav.
Her er nogle af de funktioner, du bør se nærmere på:
Mængde af data
Data mining-værktøjer, du vælger, skal være i stand til at håndtere den mængde data, du administrerer på daglig basis. Hvis du behandler en enorm mængde transaktionsdata, giver det mening at købe et højtydende dataminingværktøj. Hvis dit datasæt er lille, kan en gratis datamining-løsning være et passende valg til at opfylde dine krav.
Human Resources
Brug af data mining-værktøjer afhænger også i høj grad af de ressourcer, du har ved hånden. Hvis du har dataanalyse- og mineeksperter i dit team, kan det give mening at droppe ideen om at bruge data mining-værktøjer fuldstændigt. Ikke desto mindre, hvis dit team mangler teknisk ekspertise, er det tilrådeligt at investere i et dataminingværktøj, der kan hjælpe med at automatisere hele processen.
Resultater
Hvilke resultater har du brug for fra dine dataminingaktiviteter? Vil du forudsige fremtidige resultater, opdage uregelmæssigheder, klassificere data eller spore mønstre? Det data mining-værktøj, du vælger, afhænger også af de resultater, du ønsker, og den slags organisation, du er.
Support
Vælg et dataminingværktøj, der tilbyder 24×7 support og tilstrækkelig, let at følge dokumentation.
Grafisk UI
Et dataminingværktøj, der udfører massive beregninger, men ikke kan visualisere resultaterne, er ikke egnet til nogen virksomhed. Vælg et dataminingværktøj, der har en brugervenlig brugergrænseflade og en kodefri grænseflade.
Brugervenlighed og opgradering
Vælg et værktøj, der er nemt at bruge, har en kort indlæringskurve og tilbyder regelmæssige opgraderinger. En god data mining software udbyder opgraderer sit produkt regelmæssigt med hensyn til de skiftende forretningsbehov.
Support til cloud-systemer
Afhængigt af din organisations størrelse er det muligt, at du muligvis skal håndtere forskellige cloud-kilder og -destinationer for at udtrække og indlæse data. Sørg derfor for, at den data mining-løsning, du vælger, tilbyder support til cloud-forbindelse.
Konklusion
Med Astera ReportMiner, kan du udføre alle datamining-opgaver, der er afgørende for din virksomheds behov. At være et kodefrit værktøj, ReportMiner er ekstremt nem at bruge. Du kan bruge AI til at bygge flere rapportmodeller til at udtrække data fra PDF-rapporter og andre ustrukturerede kilder, og automatisere hele data mining-processen. Løsningen kan konvertere de udtrukne data til et struktureret format og gemme på et hvilket som helst ønsket sted.
Automatisering af din data mining-proces med ReportMiner sparer dig afgørende tid og menneskelige ressourcer, samtidig med at effektiviteten og produktiviteten multipliceres.
Forfattere:
Nida Fatima
