Datu ieguve
Datu ieguve ir process, ko uzņēmumi izmanto, lai neapstrādātos datus pārvērstu noderīgā informācijā. Izmantojot programmatūru, lai meklētu modeļus lielās datu partijās, uzņēmumi var uzzināt vairāk par saviem klientiem, lai izstrādātu efektīvākas mārketinga stratēģijas, palielinātu pārdošanas apjomus un samazinātu izmaksas. Datu ieguve ir atkarīga no efektīvas datu vākšanas, glabāšanas un datora apstrādes.
Datu ieguves procesus izmanto, lai izveidotu mašīnmācīšanās modeļus, kas darbina lietojumprogrammas, ieskaitot meklētājprogrammu tehnoloģiju un vietņu ieteikumu programmas.
Kā darbojas datu ieguve
Datu ieguve ietver lielu informācijas bloku izpēti un analīzi, lai iegūtu nozīmīgus modeļus un tendences. To var izmantot dažādos veidos, piemēram, datu bāzu mārketingā, kredītriska pārvaldībā, krāpšanas atklāšanā, surogātpasta filtrēšanā vai pat, lai izprastu lietotāju uzskatus vai viedokli.
Datu ieguves process tiek sadalīts piecos posmos. Pirmkārt, organizācijas vāc datus un ievieto tos savās datu noliktavās. Pēc tam viņi datus glabā un pārvalda vai nu uz iekšējiem serveriem, vai mākonī. Biznesa analītiķi, vadības komandas un informācijas tehnoloģiju speciālisti piekļūst datiem un nosaka, kā viņi vēlas tos organizēt. Pēc tam lietojumprogrammatūra sakārto datus, pamatojoties uz lietotāja rezultātiem, un visbeidzot, galalietotājs datus uzrāda viegli koplietojamā formātā, piemēram, diagrammā vai tabulā.
Datu glabāšanas un ieguves programmatūra
Datu ieguves programmas analizē datu attiecības un modeļus, pamatojoties uz lietotāju pieprasījumiem. Piemēram, uzņēmums var izmantot datu ieguves programmatūru, lai izveidotu informācijas klases. Lai ilustrētu, iedomājieties, ka restorāns vēlas izmantot datu ieguvi, lai noteiktu, kad tai vajadzētu piedāvāt noteiktus piedāvājumus. Tajā apskatīta apkopotā informācija un tiek izveidotas nodarbības, pamatojoties uz to, kad klienti apmeklē, un pēc tā, ko viņi pasūta.
Citos gadījumos datu ieguvēji atrod informācijas kopas, kuru pamatā ir loģiskas attiecības, vai arī aplūko asociācijas un secīgus modeļus, lai izdarītu secinājumus par tendencēm patērētāju uzvedībā.
Uzglabāšana ir svarīgs datu ieguves aspekts. Uzglabāšana noliktavā notiek tad, kad uzņēmumi savus datus centralizē vienā datu bāzē vai programmā. Izmantojot datu noliktavu, organizācija var izdalīt datu segmentus konkrētiem lietotājiem, lai tos analizētu un izmantotu.
Tomēr citos gadījumos analītiķi var sākt ar vajadzīgajiem datiem un izveidot datu noliktavu, pamatojoties uz šīm specifikācijām. Neatkarīgi no tā, kā uzņēmumi un citi subjekti organizē savus datus, viņi tos izmanto, lai atbalstītu vadības lēmumu pieņemšanas procesus.
Datu ieguves piemērs
Pārtikas veikali ir plaši pazīstami datu ieguves tehnikas lietotāji. Daudzi lielveikali klientiem piedāvā bezmaksas lojalitātes kartes, kas viņiem ļauj piekļūt pazeminātām cenām, kas nav pieejamas ārpuskopienas dalībniekiem. Kartes ļauj veikaliem viegli izsekot, kas ko pērk, kad un kad par to pērk. Pēc datu analīzes veikali pēc tam var izmantot šos datus, lai piedāvātu klientiem kuponus, kas vērsti uz viņu pirkšanas paradumiem, un izlemtu, kad izdot preces pārdošanā vai kad tās pārdot par pilnu cenu.
Datu ieguve var radīt bažas, ja uzņēmums noteiktas hipotēzes izmantošanai izmanto tikai atlasītu informāciju, kas nav reprezentatīva kopējai izlases grupai.
Taustiņu izņemšana
- Datu ieguve ir lielas informācijas kopas analīzes process, lai izprastu tendences un modeļus.
- Datu ieguvi korporācijas var izmantot visam, sākot no mācīšanās par to, ko klienti interesē vai vēlas iegādāties, līdz krāpšanas atklāšanai un surogātpasta filtrēšanai.
- Datu ieguves programmas nojauc datu modeļus un savienojumus, pamatojoties uz to, kādu informāciju lietotāji pieprasa vai sniedz.