Что такое обнаружение данных? (Плюс как это может помочь вашему бизнесу)

3 января 2022 г.

Доступные, правильные и организованные данные могут помочь организациям понять аспекты своего бизнеса, такие как эффективность продаж и удовлетворенность клиентов. Многие компании изучают возможность обнаружения данных, чтобы автоматизировать ручные операции, такие как извлечение и представление данных, для более эффективного сбора данных и работы с ними. Изучение этого процесса может помочь вам быстрее понимать и анализировать данные, предоставляя больше времени для разработки стратегии и разработки новых бизнес-решений. В этой статье мы обсудим, что такое обнаружение данных и почему это важно, расскажем, как вы можете использовать этот процесс в своей организации, и дадим советы, которые вы можете использовать во время внедрения.

Что такое обнаружение данных?

Обнаружение данных — это процесс сбора данных из источников, который помогает организациям анализировать тенденции или понимать информацию. Этот процесс помогает обнаруживать закономерности и выбросы при объединении соответствующих точек данных. При обнаружении данных специалисты по технологиям и заинтересованные стороны бизнеса работают вместе, чтобы собирать и систематизировать информацию из различных источников таким образом, чтобы ее было легко понять и интерпретировать, помогая принимать маркетинговые, коммерческие и другие бизнес-решения. Существует три основных компонента обнаружения данных:

• Подготовка данных. Подготовка данных — это преобразование пользователем необработанных данных, часто из сложных баз данных или внешних источников, в читаемые форматы. Это может включать в себя специалистов по технологиям, извлекающих данные, или предоставления бизнес-пользователям способов легкого извлечения данных.

• Визуализация: визуализация данных включает в себя создание графиков или других изображений, которые могут представлять данные новыми и понятными способами. Это может означать преобразование электронной таблицы необработанных данных в график, чтобы заинтересованные стороны могли определить тенденции.

• Управляемая аналитика: компании могут использовать программные инструменты для сбора и анализа расширенной аналитики. Это может означать использование инструментов, которые создают алгоритмы для предиктивных шаблонов данных, таких как понимание того, как могут выглядеть будущие продажи, если бизнес будет продолжаться, как сейчас.

Компании могут выполнять обнаружение данных двумя способами:

• Обнаружение данных вручную. Обнаружение данных вручную — это управление данными высококвалифицированными аналитиками данных и специалистами. Специалисты по данным вручную подготавливают, отслеживают и классифицируют данные, прежде чем делиться ими с бизнес-пользователями для их анализа и использования для принятия бизнес-решений.

• Интеллектуальное обнаружение данных. Интеллектуальное обнаружение данных использует бизнес-аналитику для улучшения и оптимизации процесса обнаружения данных. Это может включать программное обеспечение или инструменты искусственного интеллекта, которые могут автоматически собирать и визуализировать данные и предоставлять рекомендации и тенденции для бизнес-пользователей.

Почему обнаружение данных важно?

Существует несколько причин, по которым обнаружение данных может быть важным для организации:

• Решение бизнес-проблем. Основная цель обнаружения данных часто может заключаться в том, чтобы понять эффективность бизнеса с помощью таких показателей, как продажи, вовлеченность и отток. Собирая данные из разных источников, таких как система ценообразования и анализ данных, вы можете определить области, в которых ваш бизнес может изменить то, как он продает и продвигает свои продукты.

• Упрощение сложных данных: вместо того, чтобы пытаться анализировать сложные необработанные данные, обнаружение данных предоставляет бизнес-пользователям четкие отчеты и визуализацию данных для анализа. Это может быть особенно полезно при сборе данных из нескольких источников, которые могут иметь различную структуру данных, поскольку это может помочь организовать данные в согласованном формате.

• Расширение по отраслям: обнаружение данных — это тенденция, которую компании из разных отраслей используют для понимания своих данных. Это означает, что понимание этого процесса может помочь вам сохранить конкурентоспособность в своей отрасли и использовать свои знания в различных компаниях.

• Повышение эффективности. Обнаружение данных может увеличить скорость доступа к данным, что позволит вам быстрее их обрабатывать и принимать решения. Это может помочь командам тратить меньше времени на анализ данных вручную и больше времени на решение того, как они могут поддерживать клиентов.

• Улучшение доступа. Обнаружение данных часто позволяет командам быстро получать доступ к данным и систематизировать их, не привлекая технических специалистов. Эта доступность позволяет большему количеству команд, таких как отделы маркетинга и продаж, получать доступ к информации новыми и удобными способами, которые могут потребовать небольших технических знаний.

• Автоматизация анализа: инструменты искусственного интеллекта для обнаружения данных часто позволяют автоматически анализировать данные, избавляя от ручного анализа, который может потребоваться группам по анализу. Наличие такого рода информации позволяет компаниям быстро реагировать, например, когда они видят закономерности в удовлетворенности или вовлеченности клиентов.

Как вы можете использовать обнаружение данных?

Предприятия в основном используют обнаружение данных для анализа тенденций и используют данные для принятия ключевых решений на основе этих тенденций. Обнаружение данных также может решить потенциальные проблемы в бизнесе, предоставляя компаниям моментальный снимок или прогноз, на который они могут ответить и отреагировать, например, получить представление о запуске нового продукта. Компании также могут использовать обнаружение данных для:

Мониторинг прогресса

Обнаружение данных позволяет не оценивать один моментальный снимок во времени, а отслеживать прогресс с течением времени. Хотя это распространено в аналитике данных, вы можете отслеживать тенденции на основе изменений, которые вы вносите в бизнес. Например, вы можете столкнуться с большим оттоком клиентов. Благодаря обнаружению данных вы можете определить связь между повышением цен и оттоком клиентов. Снова снизив цену, вы можете заметить увеличение числа постоянных клиентов. Этот мониторинг прогресса может быть более интуитивным, поскольку он учитывает данные из нескольких источников, и вы можете быстро увидеть изменения в тенденциях.

Выявление проблем

Вы можете использовать обнаружение данных для выявления таких проблем, как проблемы в отношениях с клиентами или неожиданные результаты рекламных акций. Вместо того, чтобы заставлять ИТ-отделы просматривать код или базы данных, вы можете быстро понять, что может вызвать проблему. Например, если вы запускаете новую рекламную кампанию, а продажи или клики снижаются, вы можете быстро устранить эту проблему, возможно, выявив другие причины, например, объявление содержит неработающую ссылку. Благодаря доступным данным и визуализациям вы можете видеть выбросы и изменения тенденций и быстро реагировать, обеспечивая минимальное влияние на бизнес.

Планирование долгосрочных целей

Поскольку многие компании используют свои данные для уточнения своих целей, обнаружение данных может помочь вам установить реалистичные долгосрочные цели. Это могут быть прогнозы продаж на будущие годы или количество новых клиентов, которых вы надеетесь получить со временем. Обнаружение данных может предоставить вам такую ​​информацию, как вероятность продления, данные о новых клиентах или рейтинг кликов, а также то, как они могут влиять друг на друга. Изучая эту информацию и тенденции, вы можете оценить свои текущие цели и использовать инструменты обнаружения данных, чтобы определить, можете ли вы их достичь или можете ли вы скорректировать свои стратегии.

Советы по реализации обнаружения данных

Вот несколько советов по реализации обнаружения данных:

• Используйте инструменты BI: при реализации обнаружения данных вы можете использовать инструменты бизнес-аналитики, которые могут автоматизировать такие задачи, как регулярная визуализация данных. Вы можете изучить программное обеспечение, которое может автоматически собирать, интегрировать и представлять данные из различных источников.

• Установка политик данных. Политики данных могут включать указание того, кто вводит данные, кто их поддерживает и где их можно найти. Строгие политики управления данными могут гарантировать всем заинтересованным сторонам доступ к одним и тем же правильным данным, когда они им нужны.

• Просмотрите протоколы безопасности: поскольку обнаружение данных может улучшить доступ к большему количеству данных, рассмотрите возможность пересмотра ваших текущих протоколов безопасности. Это может означать корректировку уровней доступа пользователей или проведение аудита безопасности техническими группами для обеспечения защиты от внутренних и внешних угроз кибербезопасности.