Зміст:
Діловий світ гуде з приводу виявлення даних. На поверхні це здається простим терміном, але ця виловлива фраза означає більше, ніж "пошук речей". Так що насправді виявлення даних? І як воно вписується в сучасний ландшафт мобільних, аналітичних та великих даних?
Виявлення даних, яке іноді називають вилученням даних, передбачає збір та аналіз даних, а потім подання результатів у читаному, зручному форматі. У найосновнішому розумінні, відкриття даних - це процес пошуку шаблонів у межах даних та використання цих моделей для досягнення певної цілі бізнесу.
Звичайно, для виявлення даних є більше, ніж відповідність точок. Організації використовують пошук даних для широкого спектру цілей та застосувань у різних сферах - і в сучасному, цифровому світі є більше даних, які можна відкрити як ніколи.
Звідки взялося відкриття даних?
Хоча відкриття даних є відносно новим для "гарячого" лексикону цифрових бізнес-термінів, методи та стратегії не такі вже й нові. Попередник цього терміна, видобуток даних, був введений у 90-х роках, але підприємства та організації використовували певну форму виявлення даних ще з самого початку комерції.
Сучасне відкриття даних як бізнес-стратегія відбулося завдяки збільшенню великих даних - терміну, що описує відносно недавнє, експоненціальне зростання великих, складних наборів даних, де суворий обсяг інформації виключає, використовуючи традиційні бази даних та організаційні засоби для витягти все корисне.
Однак великі дані - це велика справа для сьогоднішнього бізнесу, адже серед усіх цих структурованих та неструктурованих даних є дуже корисні моделі, які можна використовувати для покращення маркетингових стратегій, рентабельності інвестицій та отримання прибутку. Платформи виявлення даних, отже, створені для того, щоб організаціям простіші способи точного визначення, аналізу та вилучення відповідних даних.
Як працює відкриття даних
Платформи для виявлення даних, як правило, складаються з декількох інструментів, які поєднуються разом і працюють спільно для вилучення даних та їх представлення змістовно. Існує кілька різних способів пошуку та виявлення відповідної інформації за допомогою цих інструментів, але більшість із них обертається навколо трьох основних аналітичних методів:- Метадані: весь цифровий вміст містить метадані або "дані про дані". Ця інформація, як правило, прихована від кінцевих користувачів, але видима на задній частині. Метадані, як правило, зберігаються за допомогою таблиць та атрибутів стовпців - тому інструменти пошуку даних за допомогою метаданих шукатимуть відповідність у назві стовпця, розмірі даних та типі даних.
- Мітки: У багатьох випадках дані генеруються та групуються під мітками або тегами, що описують дані в цій групі. Ці теги можуть бути створені під час створення даних, або можуть бути додані для довідки та додаткової інформації. Мітки або теги схожі на метадані, хоча і менш формальні.
- Зміст: Ця стратегія аналізує самі дані, а не прикріплені мітки чи метадані.
Після аналізу даних інші інструменти виявлення даних можуть бути використані для представлення виявлених зв’язків, тенденцій чи зразків у корисному форматі. Графіки, таблиці та діаграми - це основні засоби представлення, які використовуються для виявлення даних, але більш складні, але читабельні презентації, такі як інфографіка, отримують перевагу у аналітиків даних.
Що може зробити відкриття даних?
Що стосується практичного використання, існує майже необмежене використання платформ та інструментів виявлення даних. Ці методи та стратегії найчастіше використовуються організаціями, орієнтованими на споживачів, майже в усіх галузях промисловості, включаючи роздрібну торгівлю, фінансові послуги, комунікації та маркетинг, хоча ці технології використовують неприбуткові організації, що займаються бізнесом та державні установи.
Відкриття даних дозволяє організації знаходити взаємозв'язок між внутрішніми факторами (такими як ціна, позиціонування товару та продуктивність праці працівників) та зовнішніми чинниками (такими як дані про конкуренцію, економічні показники та демографічні показники клієнтів). Ці стосунки допомагають підприємствам проілюструвати та визначити вплив змін одного чи декількох факторів на продаж, залучення клієнтів та прибуток.
Інструменти, що використовуються для виявлення даних, пропонують більш детальну картину впливових факторів і дозволяють компаніям чітко налаштовувати свої маркетингові стратегії та рекламні кампанії з високо націленою інформацією. Модель рекомендацій щодо популярного потокового відео-сервісу Netflix є хорошим прикладом технології пошуку даних на роботі. Служба використовує зовнішні дані про історію перегляду клієнтів та внутрішні дані про медіа-вміст у їхній базі даних, щоб вносити індивідуальні пропозиції щодо нових відео, які, можливо, зацікавлять їх клієнтів.
Але потенційне застосування відкриття даних виходить за межі роздрібних споживачів. Одним із прикладів є програмне забезпечення Advanced Scout, програма, яку використовує Національна баскетбольна асоціація (NBA). Він аналізує рухи гравців із записів зображень баскетбольних ігор, щоб допомогти тренерам розробити стратегії та оркеструвати ігри.
По мірі просування платформ для пошуку даних і технології стають доступнішими, все більше організацій зможуть використовувати ці інструменти, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів та доставити унікальні, спеціалізовані пропозиції, які покращують комерцію для всіх.
