Інформація – це основа сучасного світу. Усе навколо залежить від даних, і кожна галузь потребує їх для розвитку та інновацій.
Компанії використовують великі обсяги інформації для аналізу галузевих тенденцій, розуміння клієнтів та їхніх потреб, що сприяє вдосконаленню процесів та досягненню кращих результатів.
Проте, видобування цінної інформації з величезних масивів структурованих і неструктурованих даних та її застосування для розвитку організації є складним завданням.
Саме тут на допомогу приходить інтелектуальний аналіз даних, який дозволяє компаніям отримувати цінні інсайти. Ці відомості є критично важливими для бізнес-аналітики, допомагаючи виявляти закономірності, прогнозувати можливі результати, запобігати проблемам і знаходити нові можливості.
Існує безліч методів інтелектуального аналізу даних, які використовуються для видобування інформації, і деякі з них є важливішими за інші.
У цій статті ми розглянемо, що таке інтелектуальний аналіз даних, як його виконують, а також основні методи інтелектуального аналізу даних, які ви можете застосувати у своєму бізнесі.
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Інтелектуальний аналіз даних — це метод, за допомогою якого комп’ютери обробляють та систематизують великі обсяги інформації, виявляючи закономірності та зв’язки, які організації можуть використовувати для бізнес-аналізу.
Інтелектуальний аналіз даних також називають виявленням знань у даних, оскільки він розкриває взаємозв’язки між різними даними та цінною інформацією зі структурованих та неструктурованих джерел. Цей метод використовує алгоритми для видобування важливих інсайтів та закономірностей, які можуть сприяти розв’язанню бізнес-завдань.
Інтелектуальний аналіз даних є важливою частиною аналітики, але він залежить від ефективного зберігання, правильної обробки та точного збору даних. Існує багато методів аналізу даних, але їх аналіз зводиться до двох основних аспектів:
- Використання інтелектуального аналізу даних для опису аналізованих наборів даних.
- Використання методів у поєднанні з алгоритмами машинного навчання для прогнозування результатів.
Організації будь-якого розміру отримують користь від інтелектуального аналізу даних, оскільки він надає їм цінні відомості. Вони можуть обробляти та аналізувати ці дані, щоб робити важливі висновки, передбачати майбутні результати, покращувати прийняття рішень і визначати нові можливості, поведінку користувачів, випадки шахрайства та проблеми безпеки.
Еволюція інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних може здаватися сучасною технологією, але насправді вона має коріння у 1760-х роках. Ідея інтелектуального аналізу даних вперше була реалізована з використанням теореми Байєса, але через брак необхідних інструментів, її не вдалося застосувати.
З появою сучасних технологій та потужних комп’ютерів, аналіз даних став більш ефективним. Вчені отримали змогу використовувати комп’ютери для обробки постійно зростаючих обсягів даних.
У 1990-х і 2000-х роках інтелектуальний аналіз даних став популярним серед компаній, що сприяло розробці нових методів аналізу.
Стаття Moneyball, яка розповідала про те, як професійна бейсбольна команда використовує аналітику даних для формування свого складу, привернула увагу до аналізу даних у цій сфері.
Спочатку інтелектуальний аналіз даних застосовувався для видобування інформації з табличних даних. Зі зростанням потреб у додатковій інформації та розвитком технологій, аналіз тексту, зображень та графіків також став частиною системи інтелектуального аналізу даних.
Сьогодні інтелектуальний аналіз даних застосовується в багатьох галузях. У компаніях він відіграє ключову роль у процесі прийняття рішень та аналізі ринку.
Переваги аналізу даних
Широке впровадження інтелектуального аналізу даних зумовлене його численними перевагами для людей та організацій. Ось деякі з них:
Покращення маркетингу та продажів
Інтелектуальний аналіз даних відіграє важливу роль у стимулюванні маркетингу та продажів. Він допомагає компаніям розуміти вимоги клієнтів, передбачати їхню поведінку та створювати моделі, що сприяють продажу прибуткових товарів. Він також допомагає знаходити нових потенційних клієнтів та покращувати показники продажів.
Отримання точної та актуальної фінансової інформації
Фінансові установи та банки використовують інтелектуальний аналіз даних для отримання точної та актуальної інформації. Ця технологія допомагає банкам ефективно оптимізувати свою роботу, аналізуючи кредитні звіти та інформацію про позики.
Покращення обслуговування клієнтів
Застосування інтелектуального аналізу даних у бізнесі може значно покращити обслуговування клієнтів. Компанії можуть використовувати цю технологію для виявлення проблем у відділі обслуговування, їх вирішення та забезпечення швидких рішень для клієнтів.
Економічна ефективність
Інтелектуальний аналіз даних допомагає організаціям оптимізувати свої бізнес-процеси, заощаджуючи гроші в різних сферах. Забезпечуючи операційну ефективність, компанії можуть створювати економічно вигідні рішення для визначення потреб клієнтів та майбутніх ринкових тенденцій, що допомагає їм розвиватися, контролюючи витрати.
Управління ризиками
Інтелектуальний аналіз даних може сприяти ефективному управлінню ризиками, дозволяючи компаніям уникати багатьох проблем. Від виявлення шахрайства та вразливостей у системах до виявлення онлайн-загроз, аналіз даних допомагає компаніям посилити кібербезпеку.
Підвищення лояльності до бренду
Отримуючи інформацію з аналізу даних, організації можуть ефективно взаємодіяти зі своєю клієнтською базою та створювати кращі відносини з клієнтами. Сучасні маркетингові команди використовують різні методи для отримання цінної інформації про потреби своїх клієнтів, що сприяє підвищенню їхньої лояльності.
Прийняття обґрунтованих рішень
Сьогодні команди в різних організаціях використовують аналітичні дані для прийняття обґрунтованих рішень щодо своїх подальших кроків. Маючи розуміння ринкових тенденцій та думок споживачів, вони можуть вирішувати, що робити і чого уникати.
Прогнозування майбутніх тенденцій
За допомогою методів інтелектуального аналізу даних компанії можуть отримувати важливі відомості, що допомагають бізнес-аналітикам розуміти майбутні тенденції та напрямок розвитку ринку. На основі цього вони можуть вносити зміни в наявні бізнес-стратегії.
Застосування інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних використовується в різних галузях і став необхідним інструментом для сучасного бізнесу. Ось деякі сфери його застосування:
Маркетинг
Однією з основних сфер застосування аналізу даних є маркетинг. Компанії отримали значну користь від цієї технології, використовуючи її у своїх маркетингових зусиллях. Інтелектуальний аналіз даних допомагає їм отримувати уявлення про ринок, клієнтів, тенденції та конкурентів.
Використовуючи отриману інформацію, компанії можуть не тільки ефективно націлюватись на потрібних клієнтів, а й розуміти їхні потреби, прогнозувати майбутнє, приймати кращі рішення та випереджати конкурентів.
Охорона здоров’я
Інтелектуальний аналіз даних спричинив революцію в охороні здоров’я, дозволивши медичним працівникам отримати важливу інформацію, яку було важко знайти. Завдяки використанню методів інтелектуального аналізу даних, фармацевтичні компанії можуть краще розуміти потреби у лікарських засобах, а також розробляти більш ефективні препарати.
Банківська справа
Інтелектуальний аналіз даних широко застосовується у банківській сфері для аналізу поведінки клієнтів, створення моделей фінансових ризиків, виявлення шахрайства, збору кредитної інформації тощо. Фінансові установи використовують його для аналізу ризиків та пошуку потенційних клієнтів для кредитних карток.
Роздрібна торгівля
Отримання необхідної інформації про ринки та купівельну поведінку клієнтів допомагає компаніям роздрібної торгівлі отримати значні переваги. Наприклад, аналіз ринкових тенденцій допомагає магазинам одягу легко забезпечувати наявність популярних серед покупців речей.
Виробництво
Виробничий сектор використовує переваги інтелектуального аналізу даних з моменту його появи. Аналіз допоміг виявляти проблеми, покращувати час безвідмовної роботи та забезпечувати безпеку праці. Він також допомагає регулювати швидкість виробництва відповідно до ринкового попиту.
Розваги
Сервіси потокового відео є активними користувачами інструментів аналізу даних для розуміння вподобань та вибору глядачів. Вони можуть отримувати дані користувачів та відповідно покращувати якість своїх послуг.
Різні методи інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних з часом значно розвинувся, породивши різноманітні методи:
#1. Класифікація
Класифікація — це поширений метод інтелектуального аналізу даних, що використовується дослідниками для аналізу атрибутів різних даних. Після визначення атрибутів, дані класифікують у попередньо задані категорії.
Це форма кластеризації, де схожі точки даних виділяють та використовують для аналізу та порівняння. Маркетингові агентства часто використовують цей метод для визначення цільової аудиторії та аналізу її поведінки.
#2. Прогнозне моделювання
Це потужний метод в інтелектуальному аналізі даних, який використовує історичні та поточні набори даних для створення моделі прогнозування майбутніх дій або результатів.
Багато компаній у виробничому секторі використовують цю модель, щоб отримати уявлення про майбутні ринкові тенденції та напрямки. Цей метод найефективніший при роботі з великими наборами даних, оскільки це допомагає підвищити точність.
#3. Аналіз викидів
Аналіз викидів — це ефективний метод аналізу даних, що широко застосовується фінансовими організаціями для виявлення аномалій в наборі даних. Він є важливим елементом для підтримки безпеки баз даних.
На відміну від інших методів, він виявляє унікальні точки даних, що відрізняються від інших, та допомагає дослідникам визначити причину помилок. Банківські установи часто використовують його для виявлення нестандартного використання кредитних карток та захисту від шахрайських операцій.
#4. Візуалізація даних
Майже кожна організація, чи то маркетинг, банки, охорона здоров’я, чи розваги, використовує візуалізацію даних. Це популярний метод, який перетворює надані дані на графічну форму, як-от діаграми, графіки чи схеми, щоб їх було легко зрозуміти.
Фахівці з обробки даних використовують цей метод для представлення своїх висновків у зрозумілій формі керівникам компаній, щоб ті могли приймати обґрунтовані рішення. Сьогодні ця техніка розвинулася до такого рівня, що всі результати часто представляють за допомогою 3D-моделей та доповненої реальності.
#5. Регресія
Іншим популярним методом інтелектуального аналізу даних є регресія, що використовується для демонстрації зв’язку між змінними у великому наборі даних.
Це ефективна техніка, що дозволяє визначити основну функцію, яка лежить в основі зв’язку між змінними. Компанії електронної комерції часто використовують її для прогнозування вікової групи різних клієнтів на основі історії їхніх покупок.
#6. Асоціація
Існує багато методів інтелектуального аналізу даних, але деякі з них, як-от асоціація, широко використовуються в різних галузях. Цей метод допомагає дослідникам знаходити унікальні зв’язки між змінними в наборі даних.
Він схожий на методи машинного навчання, оскільки він визначає конкретні дані за допомогою подій, керованих даними. Багато організацій, особливо роздрібні бренди, використовують цей метод для дослідження ринку та аналізу звичок покупців конкретних клієнтів.
Як виконати аналіз даних
Інтелектуальний аналіз даних – це інтерактивний процес, що складається з кількох етапів:
#1. Визначення мети
На початку процесу інтелектуального аналізу даних, фахівці з обробки даних, аналітики та бізнес-менеджери витрачають час на розуміння основної мети компанії щодо аналізу даних. Виходячи з унікальних цілей та вимог, вони вибирають відповідний метод для інтелектуального аналізу даних.
#2. Збір необхідних даних
Після визначення мети, фахівці з обробки даних починають збирати необхідні набори даних, що відповідають їхнім цілям. Дані збираються з різних джерел і потім зберігаються у сховищі даних.
#3. Підготовка даних
На цьому етапі збережені дані очищають та впорядковують, щоб видалити з них зайву інформацію. Це трудомісткий етап, що складається з трьох частин:
- Видобуток та перетворення відповідних даних.
- Очищення даних шляхом видалення дублікатів, оновлення відсутніх значень, видалення викидів, перевірки обґрунтованості тощо.
- Завантаження очищених даних до центральної бази даних.
#4. Побудова моделі
На цьому етапі дослідники вибирають відповідну модель залежно від типу аналізу даних. Команда дослідників аналізує взаємозв’язки даних, як-от кореляцію, тенденції та послідовні закономірності, а потім вибирає відповідну модель.
Цей етап також може включати алгоритми глибокого навчання, прогнозні моделі та моделі класифікації залежно від типу даних. Навчальні точки в наборі даних можуть піддаватися порівнянню, якщо набір даних не позначено.
#5. Оцінка моделі
Це важливий етап процесу, коли результат моделі оцінюється та інтерпретується після об’єднання даних. Результат також може бути представлений особі, яка приймає рішення, для процесу оцінювання. На цьому етапі необхідно переконатися, що результат моделі відповідає встановленій меті.
#6. Впровадження
Це заключний етап, на якому компанія перевіряє, чи є отримана інформація корисною для організації. Якщо команда вважає інформацію важливою, вони використовують її для досягнення своїх цілей та розробки нової стратегії.
Інформація представляється у вигляді таблиць та графіків, які зберігаються та використовуються для виявлення нових проблем.
Проблеми впровадження інтелектуального аналізу даних
Як і будь-яка технологія, інтелектуальний аналіз даних має певні труднощі під час впровадження, наприклад:
- Складність даних. Інтелектуальний аналіз даних може спростити великий набір даних, але для їх обробки потрібно багато часу та ресурсів. Досить складною є задача видобутку інформації зі структурованих, неструктурованих фотографій, музики, відео та текстів природною мовою.
- Неповні дані. Не кожен набір даних буде точним під час майнінгу. Можуть траплятися неповні дані, що може призвести до появи помилок та збоїв у системі.
- Ризики конфіденційності. Ризики конфіденційності є серйозною проблемою для аналізу даних. Існують випадки, коли компанії збирають особисті дані клієнтів для аналізу купівельних тенденцій, що може порушити їхню конфіденційність та призвести до проблем із відповідністю.
- Високі витрати на експлуатацію. Інтелектуальний аналіз даних передбачає значні операційні витрати на придбання та обслуговування серверів, програмного та апаратного забезпечення. Крім того, вам також потрібно буде підтримувати великі обсяги даних, що потребує значних інвестицій.
- Проблеми з продуктивністю. Продуктивність системи інтелектуального аналізу даних може погіршитися, якщо використовується невідповідний метод. Непослідовність у потоці даних або обсязі бази даних також можуть спричинити проблеми з продуктивністю.
Програмне забезпечення та інструменти інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних – це технологія, що постійно розвивається. Тому багато розробників програмного забезпечення створюють сучасні програми та інструменти для інтелектуального аналізу даних, щоб допомогти компаніям ефективно виконувати аналіз.
Кількість функцій може відрізнятися, але основними є: вбудовані алгоритми, підготовка даних, прогнозні моделі, платформа на основі графічного інтерфейсу користувача та моделі розгортання.
Популярним програмним забезпеченням для інтелектуального аналізу даних є: Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt і Apache Mahout. Ви також можете використовувати Elki, Weka та sci-kit-learn data mining, оскільки це безкоштовні технології з відкритим вихідним кодом.
Висновок
Інтелектуальний аналіз даних значно спростив роботу компаній та сприяв їхньому розвитку. Компанії можуть використовувати різні методи інтелектуального аналізу даних для збору інформації та аналізу ідей, які раніше було складно отримати.
Сподіваємося, що ця стаття допоможе вам зрозуміти концепцію інтелектуального аналізу даних та різноманітні методи, які ви можете застосувати для отримання необхідної інформації та подальшого розвитку вашого бізнесу.
Також, ви можете прочитати про Data Discovery та її інструменти.