Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Краткое руководство по интеллектуальному анализу данных и его использованию
По странной удаче вы становитесь владельцем золотого рудника. Золото принадлежит вам, но вместо того, чтобы добывать его и получать от него прибыль, вы просто сидите на нем, счастливые быть его владельцем. Не имеет смысла, правда? Вот что происходит, когда вы не используете данные для принятия решений. Сегодня организации располагают сокровищницей данных. Однако часто эта золотая жила идей пропадает зря, потому что компаниям не удается извлечь из нее полезную информацию. Данные могут помочь вам лучше понять своих клиентов, повысить их лояльность и, в конечном итоге, ваш доход, но только если вы их используете. Именно здесь на сцену выходят инструменты интеллектуального анализа данных.
Сбор данных может дать вашей организации конкурентное преимущество, предоставив вам информацию, которая поможет вам принимать решения. Давайте рассмотрим, что такое интеллектуальный анализ данных и какую выгоду от него может получить ваша организация.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа больших наборов данных и получения из него полезных результатов. По мере роста операций и усложнения бизнеса крупным предприятиям становится все труднее извлекать полезную информацию из больших наборов данных.
Эта сложность работы с данными привела к росту популярности интеллектуального анализа данных. Таким образом, это приводит к увеличению использования инструментов интеллектуального анализа данных в попытке найти скрытые закономерности в данных. Некоторыми распространенными примерами повседневного анализа данных могут быть анализ фондового рынка, онлайн-покупки, обнаружение мошенничества и банковские операции.
В процессе интеллектуального анализа данных используются алгоритмы интеллектуального анализа данных, собранных в хранилища данных или базы данных для выявления скрытых закономерностей и обнаружения ценных результатов. Интеллектуальный анализ данных стал неотъемлемой частью бизнеса: организации вкладывают больше времени и денег в выбор и использование инструменты используется для интеллектуального анализа данных.
Интеллектуальный анализ данных и интеграция данных – разница
Интеграция данных — это процесс объединения, очистки и представления данных в консолидированном формате. Это включает в себя объединение данных из разных исходных систем в разных форматах, устранение дубликатов, очистка данных в соответствии с бизнес-правиламии преобразуем его в нужный формат.
С другой стороны, цель интеллектуального анализа данных — сосредоточиться на поиске закономерностей и связей, скрытых в больших наборах данных, с использованием эффективных инструментов интеллектуального анализа. Разработка проектов интеллектуального анализа данных требует знаний статистики, алгоритмов машинного обучения и системы баз данных. Использование передовой аналитики и алгоритмов позволяет использовать данные для более быстрого принятия решений.
Когда используется интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных используется предприятиями для получения понятной информации из данных. Однако процесс интеллектуального анализа данных является обширным и требует сочетания ряда шагов. Процесс интеллектуального анализа данных различается в зависимости от вариантов использования и компаний, но это руководство по интеллектуальному анализу данных объяснит этот процесс в простой и базовой форме. Ответ на общий вопрос «сколько шагов в интеллектуальном анализе данных» заключается в том, что этот процесс включает в себя следующие семь основных шагов:
-
Выбор данных
Первым шагом в процессе анализа данных является выбор источники данных который можно использовать для добычи и получения ценной информации.
-
Извлечение данных
Следующий шаг предполагает сбор данных и добыча. Специалист по данным идентифицирует и анализирует источники данных, а также использует преобразования для консолидации данных.
-
Преобразование данных
После сбора данные из разных источников и форматов должны быть переделанный в общий формат, чтобы его можно было использовать.
-
Очищение данных
После преобразования данных в общий формат их необходимо очистить, чтобы гарантировать отсутствие ошибок, согласованность и уникальность данных. Очистка данных включает в себя минимизацию избыточности данных, манипулирование ими, их организацию и применение политик управления для обеспечения соответствия данных стандартам соответствия.
-
Хранение и управление данными
Следующим шагом является хранение данных и управление ими в разных системах назначения в соответствии с типом данных. Данные могут быть транзакционными, неоперационными или метаданными.
Транзакционные данные, включая повседневные операции, хранятся отдельно от неоперативных данных. Метаданные связаны с логическим проектированием базы данных и обрабатываются отдельно. Затем сохраненные данные становятся доступными бизнес-аналитикам с помощью прикладного программного обеспечения.
-
Анализ и анализ данных
Затем, после того как данные будут собраны и загружены в целевую систему, комбинация бизнес-аналитика и алгоритмы интеллектуального анализа данных используются для анализа данных. Понимание бизнеса облегчает специалистам по обработке данных создание модели интеллектуального анализа данных для анализа данных. Тогда возникает вопрос: что такое модель интеллектуального анализа данных?
Модель интеллектуального анализа данных создается путем применения к данным различных алгоритмов. Каждый алгоритм включает в себя процесс выявления тенденций в наборе данных и использование полученных результатов для определения параметров. Эти параметры затем используются для проведения описательной аналитики, диагностической аналитики, предписывающей аналитики, управления рисками или прогнозной аналитики. Приведенную выше модель можно применить к множеству примеров интеллектуального анализа данных, например, к индустрии финансовых инвестиций.
-
Визуализация данных
Наконец, после получения результатов процесса интеллектуального анализа данных необходимо убедиться, что данные представлены визуально в понятной форме. Компании используют визуализацию данных в виде диаграмм и инфографики для представления результатов.
Приложения
Интеллектуальный анализ данных имеет полезные применения в различных отраслях, таких как:
- Здравоохранение: Надежные инструменты интеллектуального анализа данных можно использовать в медицинской отрасли для снижения затрат, выявления мошеннических действий и улучшения результатов лечения пациентов.
- Образование: Использование инструментов интеллектуального анализа данных в образование может помочь в различных аспектах индустрии образования, таких как определение того, как стимулировать потребности учащихся в обучении, прогнозирование результатов определенных учащихся на экзаменах и принятие эффективных оперативных решений.
- Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): Инструменты интеллектуального анализа данных также могут помочь проанализировать данные клиентов чтобы помочь бизнесу принять клиентоориентированные стратегии и построить успешные, лояльные и долгосрочные отношения со своими клиентами или заказчиками.
Рекомендации по выбору лучшего инструмента интеллектуального анализа данных
Инструмент интеллектуального анализа данных, который вам нужен, зависит от типа вашего бизнеса, метода или техники интеллектуального анализа данных, который вы хотите реализовать, и размера выборки данных. Некоторые инструменты интеллектуального анализа данных используют визуальное программирование и машинное обучение для получения желаемых результатов, в то время как другие используют перетаскивание. Идеальным для вашего бизнеса является тот, который отвечает вашим требованиям.
Вот некоторые особенности, на которые вам следует обратить внимание:
Количество данных
Выбранные вами инструменты интеллектуального анализа данных должны быть способны обрабатывать тот объем данных, которыми вы управляете ежедневно. Если вы обрабатываете огромный объем транзакционных данных, имеет смысл купить высокопроизводительный инструмент для интеллектуального анализа данных. Если ваш набор данных небольшой, бесплатное решение для интеллектуального анализа данных может стать подходящим выбором для удовлетворения ваших требований.
Набор персонала
Использование инструментов интеллектуального анализа данных также во многом зависит от имеющихся у вас ресурсов. Если в вашей команде есть эксперты по анализу данных и интеллектуальному анализу данных, возможно, имеет смысл полностью отказаться от идеи использования инструментов интеллектуального анализа данных. Тем не менее, если вашей команде не хватает технических знаний, рекомендуется инвестировать в инструмент интеллектуального анализа данных, который поможет автоматизировать весь процесс.
Итоги
Какие результаты вам нужны от вашей деятельности по анализу данных? Хотите предсказывать будущие результаты, обнаруживать аномалии, классифицировать данные или отслеживать закономерности? Выбор инструмента интеллектуального анализа данных также зависит от желаемых результатов и типа вашей организации.
Поддержка
Выберите инструмент интеллектуального анализа данных, который предлагает круглосуточную поддержку и адекватную и понятную документацию.
Графический интерфейс
Инструмент интеллектуального анализа данных, который выполняет огромные вычисления, но не может визуализировать результаты, не подходит для любого бизнеса. Выберите инструмент интеллектуального анализа данных с простым в использовании пользовательским интерфейсом и интерфейсом без кода.
Простота использования и обновления
Выберите инструмент, который прост в использовании, требует быстрого обучения и предлагает регулярные обновления. Хороший поставщик программного обеспечения для интеллектуального анализа данных регулярно обновляет свой продукт с учетом меняющихся потребностей бизнеса.
Поддержка облачных систем
В зависимости от размера вашей организации, возможно, вам придется иметь дело с разными облачными источниками и местами назначения для извлечения и загрузки данных. Поэтому убедитесь, что выбранное вами решение для интеллектуального анализа данных поддерживает подключение к облаку.
Заключение
Доступно Astera ReportMiner, вы можете выполнять все задачи интеллектуального анализа данных, которые имеют решающее значение для потребностей вашего бизнеса. Будучи инструментом без кода, ReportMiner чрезвычайно прост в использовании. Вы можете использовать ИИ для создания нескольких моделей отчетов для извлечения данных из отчетов в формате PDF и других неструктурированных источников, а также автоматизировать весь процесс интеллектуального анализа данных. Решение может преобразовать извлеченные данные в структурированный формат и сохранить их в любом желаемом месте.
Автоматизируйте процесс интеллектуального анализа данных с помощью ReportMiner экономит ваше время и человеческие ресурсы, одновременно повышая эффективность и производительность.
