Τι το $ @! είναι η ανακάλυψη δεδομένων;

Ο επιχειρηματικός κόσμος μπερδεύει για την ανακάλυψη δεδομένων. Στην επιφάνεια φαίνεται σαν ένας απλός όρος, αλλά αυτή η φράση φραγής σημαίνει κάτι περισσότερο από το να βρεις κάτι. Τι είναι λοιπόν η ανακάλυψη δεδομένων; Και πώς ταιριάζει στο σύγχρονο τοπίο των κινητών, των αναλυτικών στοιχείων και των μεγάλων δεδομένων;

Η ανακάλυψη δεδομένων, η οποία μερικές φορές αναφέρεται ως εξόρυξη δεδομένων, περιλαμβάνει τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων και, στη συνέχεια, την παρουσίαση των ευρημάτων σε αναγνώσιμες και χρησιμοποιήσιμες μορφές. Με τους πιο βασικούς όρους, η ανακάλυψη δεδομένων είναι η διαδικασία εύρεσης προτύπων μέσα στα δεδομένα και η χρήση αυτών των μοτίβων για την επίτευξη συγκεκριμένου επιχειρηματικού στόχου.

Φυσικά, υπάρχουν περισσότερα για την ανακάλυψη δεδομένων από το να ταιριάζουν με τα σημεία. Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν την ανακάλυψη δεδομένων για ευρύ φάσμα στόχων και εφαρμογών σε διάφορους τομείς - και σε έναν σύγχρονο, ψηφιακό κόσμο, υπάρχουν περισσότερα στοιχεία για να ανακαλύψετε από ποτέ.

Από πού έφτασε η Ανακάλυψη Δεδομένων;

Ενώ η ανακάλυψη δεδομένων είναι σχετικά νέα στο "καυτό" λεξικό των ψηφιακών επιχειρηματικών όρων, οι μέθοδοι και οι στρατηγικές δεν είναι τόσο καινούργιες. Ο προηγούμενος όρος, η εξόρυξη δεδομένων, εισήχθη στη δεκαετία του 1990, αλλά οι επιχειρήσεις και οι οργανώσεις χρησιμοποιούν κάποια μορφή ανακάλυψης δεδομένων από την αυγή του εμπορίου.

Η σύγχρονη ανακάλυψη δεδομένων ως επιχειρησιακή στρατηγική προήλθε από την άνοδο των μεγάλων δεδομένων - ένας όλος όρος που περιγράφει τη σχετικά πρόσφατη, εκθετική ανάπτυξη μεγάλων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων όπου ο τεράστιος όγκος πληροφοριών αποκλείει τη χρήση παραδοσιακών εργαλείων βάσης δεδομένων και οργανωτικών εργαλείων εξάγετε κάτι χρήσιμο.

Ωστόσο, τα μεγάλα δεδομένα είναι μεγάλη υπόθεση για τις σημερινές επιχειρήσεις, διότι μεταξύ αυτών τα δομημένα και αδόμητα δεδομένα είναι ιδιαίτερα χρήσιμα μοτίβα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση των στρατηγικών μάρκετινγκ, της απόδοσης επένδυσης (ROI) και των κερδών. Επομένως, οι πλατφόρμες ανακάλυψης δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για να παρέχουν στους οργανισμούς ευκολότερους τρόπους εντοπισμού, ανάλυσης και απόκτησης σχετικών δεδομένων.

Πώς λειτουργεί η ανακάλυψη δεδομένων

Οι πλατφόρμες για την ανακάλυψη δεδομένων συνήθως αποτελούνται από διάφορα εργαλεία που συνδυάζονται μεταξύ τους και συνεργάζονται για την εξαγωγή δεδομένων και την παρουσίασή τους με τρόπο ουσιαστικό. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους τα εργαλεία αυτά εντοπίζουν και εντοπίζουν σχετικές πληροφορίες, αλλά οι περισσότερες από αυτές περιστρέφονται γύρω από τρεις βασικές αναλυτικές μεθόδους:

• Μεταδεδομένα: Όλο το ψηφιακό περιεχόμενο περιέχει μεταδεδομένα ή "δεδομένα σχετικά με δεδομένα". Αυτές οι πληροφορίες είναι γενικά κρυμμένες από τους τελικούς χρήστες, αλλά είναι ορατές στο πίσω μέρος. Τα μεταδεδομένα τυπικά αποθηκεύονται χρησιμοποιώντας πίνακες και ιδιότητες στηλών - έτσι τα εργαλεία εντοπισμού δεδομένων που χρησιμοποιούν μεταδεδομένα θα αναζητούσαν αντιστοιχίες στο όνομα της στήλης, το μέγεθος των δεδομένων και τον τύπο δεδομένων.
• Ετικέτες: Σε πολλές περιπτώσεις, τα δεδομένα δημιουργούνται και ομαδοποιούνται κάτω από ετικέτες ή ετικέτες, που περιγράφουν τα δεδομένα εντός αυτής της ομάδας. Αυτές οι ετικέτες μπορεί να δημιουργούνται όταν δημιουργούνται τα δεδομένα ή μπορούν να προστεθούν για αναφορά και πρόσθετες πληροφορίες. Οι ετικέτες ή οι ετικέτες είναι παρόμοιες με τα μεταδεδομένα, αν και λιγότερο τυπικές.
• Περιεχόμενο: Αυτή η στρατηγική αναλύει τα ίδια τα δεδομένα, αντί των επισυναπτόμενων ετικετών ή μεταδεδομένων.

Συνήθως, θα υπάρχει πολύ περισσότερος όγκος δεδομένων περιεχομένου από ετικέτες ή μεταδεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι η αναγνώριση δεδομένων από το περιεχόμενο διαρκεί περισσότερο και χρησιμοποιεί πιο σύνθετες μεθόδους ανίχνευσης. Ωστόσο, η ανάλυση του περιεχομένου τείνει επίσης να παρέχει πιο πλούσια και πιο χρήσιμα αποτελέσματα.

Μόλις αναλυθούν τα δεδομένα, άλλα εργαλεία εντοπισμού δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να παρουσιάσουν τις ανακαλυφθείσες σχέσεις, τάσεις ή πρότυπα σε μια χρήσιμη μορφή. Τα γραφήματα, οι πίνακες και τα διαγράμματα είναι βασικά εργαλεία παρουσίασης που χρησιμοποιούνται στην ανακάλυψη δεδομένων, αλλά πιο περίπλοκες αλλά αναγνώσιμες παρουσιάσεις, όπως τα infographics, κερδίζουν την ευχαρίστηση με τους αναλυτές δεδομένων.

Τι μπορεί να κάνει η ανακάλυψη δεδομένων;

Όσον αφορά την πρακτική χρήση, υπάρχουν σχεδόν απεριόριστες χρήσεις για πλατφόρμες και εργαλεία για την αποκάλυψη δεδομένων. Αυτές οι μέθοδοι και οι στρατηγικές χρησιμοποιούνται συχνότερα από οργανισμούς που αντιμετωπίζουν προβλήματα σε όλους σχεδόν τους κλάδους, συμπεριλαμβανομένων των λιανικών, χρηματοοικονομικών, επικοινωνιακών και μάρκετινγκ, αν και όχι για κερδοσκοπικούς σκοπούς, οι οργανώσεις μεταξύ επιχειρήσεων και κυβερνητικές υπηρεσίες κάνουν χρήση αυτής της τεχνολογίας.

Η ανακάλυψη δεδομένων επιτρέπει σε μια οργάνωση να εντοπίζει σχέσεις μεταξύ εσωτερικών παραγόντων (όπως η τιμή, η τοποθέτηση προϊόντων και η απόδοση των εργαζομένων) και εξωτερικούς παράγοντες (όπως στοιχεία ανταγωνισμού, οικονομικοί δείκτες και δημογραφικά στοιχεία πελατών). Αυτές οι σχέσεις βοηθούν τις επιχειρήσεις να απεικονίσουν και να καθορίσουν τις επιπτώσεις των αλλαγών σε έναν ή περισσότερους παράγοντες σχετικά με τις πωλήσεις, την εμπλοκή πελατών και τα κέρδη.

Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την ανακάλυψη δεδομένων παρέχουν μια πιο λεπτομερή εικόνα των επιρροών παραγόντων και επιτρέπουν στις εταιρείες να προσαρμόζουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ και τις διαφημιστικές εκστρατείες τους με πολύ στοχοθετημένες πληροφορίες. Ο μηχανισμός συστάσεων στη δημοφιλή υπηρεσία βίντεο συνεχούς ροής Netflix είναι ένα καλό παράδειγμα τεχνολογίας για την ανακάλυψη δεδομένων στην εργασία. Η υπηρεσία χρησιμοποιεί εξωτερικά δεδομένα σχετικά με τα ιστορικά παρακολούθησης των πελατών και εσωτερικά δεδομένα σχετικά με το περιεχόμενο πολυμέσων στη βάση δεδομένων τους, προκειμένου να προβεί σε εξατομικευμένες προτάσεις για νέα βίντεο που ενδέχεται να ενδιαφέρουν τους πελάτες τους.

Ωστόσο, η πιθανή εφαρμογή της ανίχνευσης δεδομένων υπερβαίνει τους καταναλωτές λιανικής. Ένα παράδειγμα είναι το λογισμικό Advanced Scout, ένα πρόγραμμα που χρησιμοποιείται από την Εθνική Ένωση Μπάσκετ (NBA). Αναλύει τις κινήσεις των παικτών από καταγραφές εικόνων παιχνιδιών μπάσκετ για να βοηθήσει τους προπονητές να αναπτύξουν στρατηγικές και να ενορχηστίσουν τα παιχνίδια.

Καθώς οι πλατφόρμες ανακάλυψης δεδομένων προχωρούν και η τεχνολογία γίνεται πιο προσιτή, περισσότεροι οργανισμοί θα μπορούν να χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία για να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους και να παραδώσουν μοναδικές προσαρμοσμένες προσφορές που βελτιώνουν το εμπόριο για όλους.