Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Eine Kurzanleitung zum Data Mining und seinen Einsatzmöglichkeiten
Durch einen seltsamen Glücksfall werden Sie Besitzer einer Goldmine. Das Gold gehört Ihnen, aber anstatt es zu extrahieren und Gewinne daraus zu ziehen, sitzen Sie einfach darauf und sind glücklich, sein Besitzer zu sein. Macht keinen Sinn, oder? Das passiert, wenn Sie keine Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Organisationen sitzen heute auf einem Datenschatz. Diese Goldmine an Erkenntnissen geht jedoch oft verloren, weil Unternehmen darin versagen, nützliche Informationen daraus zu extrahieren. Daten können Ihnen helfen, Ihre Kunden besser zu verstehen, die Loyalität und letztendlich Ihren Umsatz zu steigern, aber nur, wenn Sie sie nutzen. Hier kommen Data-Mining-Tools ins Spiel.
Data Mining kann Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es Sie mit Erkenntnissen ausstattet, die die Entscheidungsfindung vorantreiben können. Lassen Sie uns untersuchen, was Data Mining ist und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.
Was ist Data Mining?
Data Mining ist der Prozess, große Datenmengen zu analysieren und daraus nützliche Ergebnisse abzuleiten. Wenn der Betrieb wächst und Unternehmen komplexer werden, wird es für große Unternehmen schwierig, nützliche Informationen aus großen Datensätzen abzuleiten.
Diese Komplexität im Umgang mit Daten hat dazu geführt, dass Data Mining immer beliebter wird. Dies führt zu einer zunehmenden Verwendung von Data-Mining-Tools bei dem Versuch, nach verborgenen Mustern in den Daten zu suchen. Einige gängige Beispiele für alltägliches Data Mining wären Börsenanalysen, Online-Shopping, Betrugserkennung und Finanzbanken.
Der Data-Mining-Prozess verwendet Mining-Algorithmen für gesammelte Daten Data Warehouse oder Datenbanken, um verborgene Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining ist zu einem integralen Bestandteil von Unternehmen geworden, wobei Organisationen mehr Zeit und Geld in die Auswahl und Nutzung von Data Mining investieren Werkzeuge zum Data-Mining verwendet.
Data Mining vs. Datenintegration – der Unterschied
Datenintegration ist der Prozess des Kombinierens, Bereinigens und Präsentierens von Daten in einem konsolidierten Format. Dazu gehören die Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen mit unterschiedlichen Formaten, die Eliminierung von Duplikaten, Bereinigung von Daten gemäß Geschäftsregeln, und transformieren sie in das gewünschte Format.
Andererseits liegt der Zweck des Data Mining darin, sich mit effizienten Mining-Tools darauf zu konzentrieren, Muster und Beziehungen zu finden, die in großen Datensätzen verborgen sind. Die Entwicklung von Data-Mining-Projekten erfordert Kenntnisse in Statistik, maschinellen Lernalgorithmen und Datenbanksysteme. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und Algorithmen werden Daten für eine schnellere Entscheidungsfindung nutzbar.
Wann wird Data-Mining verwendet?
Data Mining wird von Unternehmen verwendet, um verständliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Der Data-Mining-Prozess ist jedoch umfangreich und erfordert die Kombination mehrerer Schritte. Der Data-Mining-Prozess unterscheidet sich in Bezug auf verschiedene Anwendungsfälle und Unternehmen, aber dieser Data-Mining-Leitfaden erklärt den Prozess auf einfache und grundlegende Weise. Die Antwort auf die häufig gestellte Frage „Wie viele Schritte hat Data Mining?“ lautet, dass der Prozess die folgenden sieben Hauptschritte umfasst:
-
Daten auswählen
Der erste Schritt im Data-Mining-Analyseprozess ist die Auswahl der Datenquellen die verwendet werden können, um wertvolle Informationen abzubauen und zu erhalten.
-
Daten extrahieren
Der nächste Schritt beinhaltet die Datenerhebung und Extraktion. Ein Data Scientist identifiziert und analysiert die Datenquellen und verwendet Transformationen, um Daten zu konsolidieren.
-
Daten transformieren
Einmal erhoben müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten sein umgewandelt in ein gemeinsames Format, damit es verwendbar ist.
-
Daten bereinigen
Nachdem die Daten in ein gemeinsames Format umgewandelt wurden, müssen sie bereinigt werden, um sicherzustellen, dass die Daten fehlerfrei, konsistent und eindeutig sind. Die Datenbereinigung umfasst die Minimierung der Datenredundanz, die Manipulation von Daten, das Organisieren von Daten und das Anwenden von Governance-Richtlinien, damit die Daten Compliance-Standards erfüllen.
-
Daten speichern und verwalten
Im nächsten Schritt werden Daten je nach Datentyp über verschiedene Zielsysteme hinweg gespeichert und verwaltet. Daten können entweder transaktionale, nicht operative oder Metadaten sein.
Transaktionsdaten, zu denen auch das Tagesgeschäft gehört, werden an einem von nicht operativen Daten getrennten Ort gespeichert. Metadaten befassen sich mit dem logischen Datenbankdesign und werden separat behandelt. Anschließend werden die gespeicherten Daten mithilfe von Anwendungssoftware Business-Analysten zur Verfügung gestellt.
-
Daten analysieren und abbauen
Dann, nachdem Daten gesammelt und in ein Zielsystem geladen wurden, eine Kombination aus Business Intelligence und Data-Mining-Algorithmen werden zum Mining von Daten verwendet. Das Verständnis des Geschäfts erleichtert es Datenwissenschaftlern, ein Data-Mining-Modell für die Datenanalyse zu erstellen. Dann stellt sich die Frage – was ist ein Data-Mining-Modell?
Ein Data-Mining-Modell wird erstellt, indem verschiedene Algorithmen auf Daten angewendet werden. Jeder Algorithmus beinhaltet den Prozess, Trends in einem Datensatz zu identifizieren und die erhaltenen Ergebnisse zu verwenden, um Parameter zu definieren. Diese Parameter werden dann verwendet, um deskriptive Analysen, diagnostische Analysen, präskriptive Analysen, Risikomanagement oder prädiktive Analysen durchzuführen. Das oben angegebene Modell kann auf mehrere Data-Mining-Beispiele angewendet werden, beispielsweise auf die Finanzinvestitionsbranche.
-
Daten visualisieren
Schließlich muss nach Erhalt der Ergebnisse aus dem Data-Mining-Prozess sichergestellt werden, dass die Daten visuell in verständlicher Form dargestellt werden. Unternehmen nutzen Datenvisualisierungen in Form von Diagrammen und Infografiken, um die Ergebnisse zu präsentieren.
Anwendungen
Data Mining hat nützliche Anwendungen in verschiedenen Branchen, wie zum Beispiel:
- Gesundheitswesen: Robuste Data-Mining-Tools können in der verwendet werden Healthcare-Industrie um Kosten zu senken, betrügerische Aktivitäten aufzudecken und die Patientenergebnisse zu verbessern.
- Ausbildung: Der Einsatz von Data-Mining-Tools in Ausbildung kann verschiedene Aspekte der Bildungsbranche unterstützen, wie z. B. die Ermittlung, wie die Lernbedürfnisse von Schülern gefördert werden können, die Vorhersage, wie bestimmte Schüler bei Prüfungen abschneiden werden, und das Treffen effizienter betrieblicher Entscheidungen.
- Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Auch Data-Mining-Tools können bei der Analyse helfen Kundendaten um einem Unternehmen dabei zu helfen, kundenorientierte Strategien zu verfolgen und erfolgreiche, loyale und dauerhafte Beziehungen zu seinen Kunden oder Kunden aufzubauen.
Richtlinien für die Auswahl des besten Data Mining-Tools
Welches Data-Mining-Tool Sie benötigen, hängt von Ihrem Geschäftstyp, der Data-Mining-Methode oder -Technik, die Sie implementieren möchten, und der Größe der Stichprobendaten ab. Einige Data-Mining-Tools verwenden visuelle Programmierung und maschinelles Lernen, um wünschenswerte Ergebnisse zu erzielen, während andere Drag-and-Drop-Tools sind. Die ideale für Ihr Unternehmen ist diejenige, die Ihren Anforderungen entspricht.
Hier sind einige der Funktionen, die Sie sich ansehen sollten:
Datenmenge
Die von Ihnen ausgewählten Data-Mining-Tools müssen in der Lage sein, die Datenmenge zu verarbeiten, die Sie täglich verwalten. Wenn Sie eine große Menge an Transaktionsdaten verarbeiten, ist es sinnvoll, ein leistungsstarkes Data-Mining-Tool zu kaufen. Wenn Ihr Datensatz klein ist, kann eine kostenlose Data-Mining-Lösung eine geeignete Wahl sein, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.
Human Resources
Die Verwendung von Data-Mining-Tools hängt auch stark von den Ressourcen ab, die Ihnen zur Verfügung stehen. Wenn Sie Datenanalyse- und Mining-Experten in Ihrem Team haben, kann es sinnvoll sein, die Idee, Data Mining-Tools vollständig zu verwenden, aufzugeben. Wenn Ihrem Team jedoch technisches Know-how fehlt, ist es ratsam, in ein Data-Mining-Tool zu investieren, das den gesamten Prozess automatisieren kann.
Die Ergebnisse
Welche Ergebnisse benötigen Sie für Ihre Data Mining-Aktivitäten? Möchten Sie zukünftige Ergebnisse vorhersagen, Anomalien erkennen, Daten klassifizieren oder Muster verfolgen? Das von Ihnen ausgewählte Data Mining-Tool hängt auch von den gewünschten Ergebnissen und der Art Ihrer Organisation ab.
Unterstützung
Wählen Sie ein Data-Mining-Tool, das rund um die Uhr Support und eine angemessene, leicht verständliche Dokumentation bietet.
Grafische Benutzeroberfläche
Ein Data-Mining-Tool, das massive Berechnungen durchführt, die Ergebnisse jedoch nicht visualisieren kann, ist für kein Unternehmen geeignet. Wählen Sie ein Data-Mining-Tool mit einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche und einer codefreien Schnittstelle.
Benutzerfreundlichkeit und Upgrade
Wählen Sie ein Tool, das einfach zu bedienen ist, eine kurze Lernkurve hat und regelmäßige Upgrades bietet. Ein guter Anbieter von Data-Mining-Software aktualisiert sein Produkt regelmäßig im Hinblick auf die sich ändernden Geschäftsanforderungen.
Unterstützung für Cloud-Systeme
Abhängig von der Größe Ihres Unternehmens müssen Sie möglicherweise mit unterschiedlichen Cloud-Quellen und -Zielen umgehen, um Daten zu extrahieren und zu laden. Stellen Sie daher sicher, dass die von Ihnen ausgewählte Data-Mining-Lösung Unterstützung für Cloud-Konnektivität bietet.
Zusammenfassung
Mit der Astera ReportMinerkönnen Sie alle Data-Mining-Aufgaben ausführen, die für Ihre Geschäftsanforderungen entscheidend sind. Da es sich um ein codefreies Tool handelt, ReportMiner ist extrem einfach zu bedienen. Sie können KI verwenden, um mehrere Berichtsmodelle zu erstellen, um Daten aus PDF-Berichten und anderen unstrukturierten Quellen zu extrahieren, und den gesamten Data-Mining-Prozess automatisieren. Die Lösung kann die extrahierten Daten in ein strukturiertes Format konvertieren und an jedem gewünschten Ort speichern.
Automatisieren Sie Ihren Data-Mining-Prozess mit ReportMiner spart Ihnen entscheidende Zeit und Personalressourcen und vervielfacht Effizienz und Produktivität.
