Видобуток даних

Короткий огляд

Процеси видобутку даних використовуються для побудови моделей машинного навчання, які забезпечують роботу додатків, включаючи технології пошукових систем та програми рекомендацій веб-сайтів.

Як працює видобуток даних

Видобуток даних передбачає вивчення та аналіз великих блоків інформації для визначення значущих моделей та тенденцій. Він може бути використаний різними способами, наприклад, маркетинг баз даних, управління кредитним ризиком, виявлення шахрайства, фільтрація спаму електронною поштою або навіть для розпізнавання настроїв чи думок користувачів.

Процес видобутку даних складається з п’яти етапів. По-перше, організації збирають дані та завантажують їх у свої сховища даних. Далі вони зберігають дані та керують ними на власних серверах або в хмарі. Бізнес-аналітики, управлінські групи та фахівці з інформаційних технологій отримують доступ до даних та визначають, як вони хочуть їх організувати. Потім прикладне програмне забезпечення сортує дані на основі результатів користувача, і, нарешті, кінцевий користувач представляє дані у форматі, який легко надати спільний доступ, наприклад, графіку або таблиці.

Програмне забезпечення для зберігання та видобутку даних

Програми інтелектуального аналізу даних аналізують взаємозв’язки та закономірності в даних на основі запитів користувачів. Наприклад, компанія може використовувати програмне забезпечення для видобутку даних для створення класів інформації. Для ілюстрації, уявімо собі, що ресторан хоче за допомогою аналізу даних визначити, коли він повинен запропонувати певні спеціальні пропозиції. Він переглядає зібрану ним інформацію та створює класи на основі того, коли відвідувачі відвідують та що вони замовляють.

В інших випадках майнери даних знаходять скупчення інформації на основі логічних взаємозв’язків або розглядають асоціації та послідовні зразки, щоб зробити висновки про тенденції у поведінці споживачів.

Складування – це важливий аспект інтелектуального аналізу даних. Складування – це коли компанії централізують свої дані в одній базі даних або програмі. За допомогою сховища даних організація може виділити сегменти даних для конкретних користувачів для аналізу та використання.

Однак в інших випадках аналітики можуть почати з потрібних їм даних і створити  сховище даних на основі цих специфікацій. Незалежно від того, як підприємства та інші організації організовують свої дані, вони використовують їх для підтримки процесів прийняття рішень керівництвом.

Приклад інтелектуального аналізу даних

Продуктові магазини – відомі користувачі методів інтелектуального аналізу даних. Багато супермаркетів пропонують клієнтам безкоштовні картки лояльності, які дають їм доступ до знижених цін, недоступних для нечленів. Картки дозволяють магазинам легко відстежувати, хто що купує, коли це купує і за якою ціною. Проаналізувавши дані, магазини можуть потім використовувати ці дані, щоб запропонувати клієнтам купони, орієнтовані на їх купівельні звички, і вирішити, коли виставляти товари на продаж чи коли продавати їх за повною ціною.

Видобуток даних може викликати занепокоєння, коли компанія використовує лише вибрану інформацію, яка не є репрезентативною для загальної групи вибірки, для підтвердження певної гіпотези.