Какво е извличане на данни?

2023 Автор: Susan Creighton | [email protected]. Последно модифициран: 2023-11-26 12:32

Фирмите, които използват Big Data, за да опитат и развиват своите компании, бързо научават, че събирането на информацията е само половината от уравнението. След като получат всичките си данни, следващата ключова стъпка се опитва да осмисли всичко.

Един от начините, по които предприятията могат да превърнат информацията в нещо полезно, е чрез извличане на данни. Извличането на данни е процес, използван за анализ на сурова информация, за да се опита да намери полезни модели и тенденции в нея.

Жан-Франсоа Белис, директор по маркетинг и ефективност в дигиталната агенция K3 Media, описва извличането на данни като процес на откриване на прозрения в големи набори от данни чрез използване на статистически и изчислителни методи.

"Миньорът на данни е като (магьосникът) Крис Ангел, който ще се появи от вашия разхвърлян океан от данни, прозрения, които ще бъдат ценни за вашата компания и може да ви дадат конкурентно предимство в сравнение с вашите конкуренти", написа Белис на своя уебсайт.

Тъй като предприятията събират данни за всички аспекти на своите операции, извличането на данни може да се използва по различни начини. В книгата на Хърбърт Еделщайн „Въведение в извличането на данни и откриването на знания“, Трето издание (Two Crows Corporation 1999), той пише, че иновативните организации по целия свят вече използват извличане на данни за намиране и обжалване на клиенти с по-висока стойност, за да пренастроят предлаганите от тях продукти на увеличаване на продажбите и минимизиране на загубите поради грешка или измама

„Извличането на данни е процес, който използва различни инструменти за анализ на данни, за да открие модели и взаимовръзки в данните, които могат да бъдат използвани за направата на валидни прогнози“, пише в книгата Еделщайн.

Инструменти за извличане на данни

За да се възползват от всичко, което може да предложи извличането на данни, предприятията трябва да използват специално проектиран софтуер. Многобройни доставчици ги предлагат; предприятията също могат да създадат своя собствена програма, за да отговарят на техните специфични нужди.

Според уебсайта Software Advice, софтуерът за извличане на данни позволява на предприятията да прилагат полуавтоматизирани и прогнозни анализи, за да анализират необработените данни и да намерят нови начини да търсят информация.

„Приложенията за извличане на данни помагат на потребителите да открият корелации и връзки в рамките на големи масиви от данни“, пише Software Advice на своя уебсайт. „Те може да са останали незабелязано без тези алгоритми.“

Софтуерът дава възможност на бизнеса да ускори откриването с полуавтоматизирани анализи, да раздели клиентите на групи, базирани на подобни дейности и демографски данни и да прогнозира бъдещи тенденции.

При търсене на софтуер за извличане на данни, Software Advice съветва бизнеса да вземе предвид няколко фактора, включително:

Независимо дали искат самостоятелно, най-доброто по рода си приложение за извличане на данни, или биха предпочели да отидат с модула за извличане на данни от съществуващия доставчик на Enterprise Resource Planning (ERP).
Ако искат да инвестират в нов хардуер или да се възползват от облачните възможности
Ако имат служители с правилните умения да анализират данните.

В проучване на уебсайта за бизнес анализи и извличане на данни KDnuggets, някои от най-популярните опции за софтуер за извличане на данни са R, Excel, Rapid-I RapidMiner, KNIME, Weka / Pentaho, StatSoft Statistics, SAS, Rapid-I RapidAnalytics, MATLAB, IBM SPSS Статистика, IBMS SPSS Modeler и SAS Enterprise Miner.

Някои от най-добрите опции, които софтуерните съвети препоръчват, включват Prism, BOARD Management Intelligence Toolkit, Necto, Tableau и GoodData,

Техники и примери за извличане на данни

Това, което прави извличането на данни толкова популярен инструмент сред бизнеса, са всички различни начини, по които може да се използва. Почти всеки аспект на бизнеса може да се възползва от предоставянето на информационни данни.

Фирмата за анализиране на данни KISSmetrics вярва, че има голямо разнообразие от начини, по които предприятията могат да използват извличането на данни, за да увеличат лоялността на клиентите, да отключат скритата рентабилност и да намалят бързината на клиента. В неотдавнашна публикация в блога компанията очертава различните начини за използване на извличане на данни, за да получи конкурентно предимство. Те включват:

Анализ на кошници: Известен също като анализ на афинитета, той използва данните за продуктите, които клиентът е купил, за да помогне на магазините за тухли и хоросани да подобрят оформлението си или да помогнат на онлайн магазините да препоръчат свързани продукти. Тя се основава на предположението, че компаниите могат да предскажат бъдещото поведение на клиентите чрез минали резултати, включително покупки и предпочитания.
Прогнозиране на продажбите: Това разглежда кога клиентите са направили покупки и се опитва да предвиди кога ще купят отново. Бизнесът може да използва този тип анализ, за да измисли допълнителни продукти за продажба.
Маркетинг на база данни: Чрез проучване на моделите за покупки на клиенти и разглеждане на демографията и психографията на клиентите за изграждане на профили, предприятията могат да създават продукти, които ще се продават.
Планиране на стоки: Тухлените и строителните фирми, които искат да се разширят до нови места, могат да оценят количеството стоки, от което се нуждаят, като разгледат точното оформление на текущия магазин. За онлайн бизнес планирането на стоки може да ви помогне да определите опциите за складиране и складирането на инвентара.
Маркетинг на карти: Фирмите, които издават кредитни карти, могат да събират информацията от тяхното използване, да идентифицират клиентски сегменти и след това да използват тези данни за създаване на програми, които подобряват задържането, увеличаване на придобиването, целеви продукти за разработване и проектиране на цени.
Анализ на подробни данни за разговори: Фирмите, които използват далекосъобщения, могат да извличат тези данни, за да видят модели на използване и да изграждат потребителски профили. След това те могат да използват тази информация за изграждане на многостепенна структура на ценообразуване, за да увеличат максимално печалбата.
Сегментиране на пазара: Извличането на данни може да се използва от бизнеса за сегментиране на клиентите по възраст, доходи, професия или пол, което е полезно за имейл маркетингови кампании и SEO стратегии.

Има много примери за вериги за хранителни стоки, използващи извличане на данни в своя полза. В лекция пред студентите си в UCLA един професор дава популярен пример как една верига хранителни магазини откри, че когато мъжете купуват памперси в четвъртък и събота, те също са склонни да купуват бира. По-нататъшен анализ показа, че тези купувачи обичайно пазарували седмично хранителни стоки в събота.