Что такое интеллектуальный анализ данных? Полное руководство с примерами

12 августа 2021 г.

Надлежащее изучение данных может улучшить принятие стратегических решений и понимание рынка в бизнесе. Оценка данных, также называемая интеллектуальным анализом данных, является ценным навыком, для эффективного выполнения которого требуется критическое мышление. Независимо от данных, этот аналитический процесс можно адаптировать к большинству организационных потребностей. В этой статье мы объясним, что такое интеллектуальный анализ данных, обсудим его важность, предоставим этапы процесса и предложим примеры того, как компании могут его эффективно использовать.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс изучения наборов данных, чтобы найти закономерности или сходства и сделать обоснованные прогнозы или решения. Профессионалы, занимающиеся интеллектуальным анализом данных, используют автоматизированные системы обработки, которые могут легко просеивать данные и быстро получать результаты. Компании могут использовать этот процесс, чтобы превратить свои необработанные, неклассифицированные данные в полезные наборы данных, отвечающие их индивидуальным потребностям. Некоторые идеи, которые может привести к интеллектуальному анализу данных, включают:

• Узнайте больше о поведении клиентов для увеличения продаж

• Принятие обоснованных решений для повышения операционной эффективности

• Понимание того, как переориентировать пользователей или потенциальных пользователей

Интеллектуальный анализ данных также может помочь выявить нишевую информацию, например, сколько времени посетители сайта тратят на сообщения в блоге компании. Информация, которую вы найдете, зависит от вашей цели и направления вашего бизнеса.

Почему интеллектуальный анализ данных важен?

Интеллектуальный анализ данных позволяет эффективно и результативно исследовать данные. Например, бизнес может использовать этот процесс, чтобы лучше понять потребительскую аудиторию, которую он намеревается охватить. Интеллектуальный анализ данных также может помочь компаниям отфильтровать ненужные данные, оставив наиболее важные наборы данных для оценки. Это может помочь руководителям компаний сосредоточиться на одной конкретной группе или задаче, экономя время и ресурсы. Компании также могут получить конкурентное преимущество на рынке, используя интеллектуальный анализ данных для изучения новых рынков и отслеживания потребительских тенденций.

Как работает процесс интеллектуального анализа данных

Если вы хотите научиться анализировать данные, ознакомьтесь с приведенными ниже инструкциями о том, как работает этот процесс:

1. Собирайте и храните данные

Первым шагом к интеллектуальному анализу данных является сбор ваших данных. Сосредоточьтесь на данных, отвечающих бизнес-потребностям, которые вы хотите проанализировать, например на данных маркетинговых кампаний или продажах продуктов. При сборе этой информации полезно загружать данные во временное хранилище, например в озеро данных, в котором хранятся большие объемы необработанных данных, или в хранилище данных, в котором могут храниться большие объемы отфильтрованных данных. Это может обеспечить безопасность ваших данных до тех пор, пока вы не будете готовы постоянно хранить их в системе вашей компании.

Собрав данные, поместите их в постоянную систему организации данных вашей компании. Например, вы можете добавить его на внутренний сервер или в безопасное облачное хранилище. Выбор правильного варианта хранения может зависеть от размера данных или объема доступного хранилища.

2. Управление данными

После того, как вы сохранили свои данные, предоставьте доступ лицам, ответственным за их управление. Это могут быть бизнес-аналитики или аналитики данных, группы управления информацией или специалисты по информационным технологиям. При управлении данными эти специалисты могут подумать о том, как лучше всего организовать их, например, по категориям или источникам, чтобы предоставить компании наиболее содержательную информацию.

3. Сортировка данных

После того как ваша команда по управлению данными определила лучший способ организации данных, они могут сообщить системе о том, как их сортировать. Эта связь может позволить системе автоматически сортировать данные в соответствии с потребностями пользователя. После его завершения вы можете просмотреть результаты и все данные.

4. Представление данных

В зависимости от того, какую информацию предоставляют данные, вы можете представить результаты и идеи по важной бизнес-информации внутри или снаружи. Например, если данные касаются внутренних операций или взаимодействия, вы можете поделиться ими только внутри компании. Однако, если данные показывают высокую удовлетворенность клиентов, вы можете выделить эту информацию или ее часть в рекламной кампании.

Чтобы представить данные, подумайте о визуальном представлении, чтобы обеспечить простоту понимания для всех. Выбранный вами способ визуального представления данных может варьироваться в зависимости от индивидуальных предпочтений или обстоятельств. Например, вы можете использовать график, таблицу или определенные проценты, которые отображают информацию.

Примеры интеллектуального анализа данных

Вот два примера интеллектуального анализа данных, на которые вы можете ссылаться, чтобы лучше понять процесс и то, как он работает в реальных сценариях:

Интеллектуальный анализ данных для понимания ретаргетинга

Университет Северо-Западного Вермонта заинтересован в том, чтобы узнать больше о том, как переориентировать потенциальных студентов. На его веб-сайте в настоящее время есть форма запроса информации (RFI) для каждого учебного факультета. Основными критериями, в которых университет заинтересован в обучении, являются возраст, местонахождение и выбранная программа лиц, заполнивших форму. Всякий раз, когда потенциальный студент отправляет RFI, система веб-сайта собирает и сохраняет данные.

Затем аналитики данных университета соответствующим образом сортируют данные RFI, чтобы собрать окончательные результаты. Затем команда создает интерактивные таблицы и диаграммы, чтобы показать, как местоположение и выбранная программа меняются с возрастом. Университет Северо-Западного Вермонта теперь может использовать эти данные для перенацеливания программ на определенные возрастные группы в определенных местах.

Интеллектуальный анализ данных для понимания лояльности клиентов

Программа лояльности Dark Metal Roast Caffeinery предлагает специальные акции и предложения. Чтобы присоединиться к программе лояльности, клиенты могут зарегистрироваться со своих мобильных устройств и зарабатывать баллы за каждую покупку. Каждый раз, когда клиент использует свое приложение вознаграждений, Dark Metal Roast Caffeinery получает информацию о покупке, такую ​​как конкретный продукт, время и место.

Компания хочет использовать эти данные, чтобы определить лучшие места для проведения конкретных рекламных акций. Чтобы получить эти конкретные сведения, аналитики сортируют данные из программы вознаграждений и отправляют результаты в отдел маркетинга, который курирует программу лояльности. Используя визуальную презентацию, команда маркетинга дает рекомендации по продвижению вышестоящим менеджерам. После утверждения Dark Metal Roast Caffeinery может проводить информированные рекламные акции в каждом из своих заведений.