Datu ieguves no A līdz Z:

By | maijs 15, 2022

Tehnoloģiskie jauninājumi ir ļoti mainījuši daudzu gadu laikā uzkrātās un nepārtraukti paplašinās informācijas izguves veidus. Tomēr kritiskās informācijas iegūšana no šiem apjomīgajiem datiem var būt sarežģīta, un tāpēc uzņēmumiem ir nepieciešami sarežģīti rīki un metodes.

Lai viņiem palīdzētu, pakāpeniski radās jēdziens “datu ieguve” kā zināšanu pārvaldības un atklāšanas apakškopa. Jo īpaši tas ir paņēmiens, kas veic datu apstrādi ar statistikas algoritmu palīdzību, lai izgūtu un analizētu slēpto informāciju no lielajām neskartajām datu bāzēm un atklātu tajās paslēptas būtiskas korelācijas un modeļus.

Būtībā datu ieguve ir lielā mērā pārveidojusi informācijas pasauli. Analizējot datus no dažādām perspektīvām, tas ir piedāvājis daudzas neizbēgamas priekšrocības uzņēmumiem, informācijas meklētājiem, datu bāzu izstrādātājiem, pētniekiem utt. un palīdzēja viņiem pieņemt pārdomātus lēmumus. Vienkārši iedziļinoties datos un iedalot tos kategorijās, datu ieguves speciālisti var noteikt slēpto paredzamo informāciju, kas uzņēmumiem nepieciešama, lai noteiktu tirgu, konkurenci, gaidāmās tendences un pareizo biznesa stratēģiju.

Datu ieguve:

Ņemot vērā neapstrādātos datus, tie var pastāvēt jebkurā formā – analogā un digitālā veidā, pamatojoties uz to avotu, un, lai tos analizētu, ir jāievieš datu ieguves metodes, lai iegūtu vērtīgu izvadi. No otras puses, paņēmieni var atšķirties no pamata līdz sarežģītam atkarībā no izmantojamā mērķa. Uzņēmumi izmanto šo pakalpojumu ārpakalpojumus, jo tie spēj analizēt datus no dažādām perspektīvām, lai noskaidrotu dažus interesantus modeļus, kā arī atrastu jaunas biznesa iespējas. Sīkāk apspriedīsim dažas metodes:

· Klasteru analīze: ir metode, kas nosaka modeļus lielās datu kopās. Tas vairāk attiecas uz datu kopas kārtošanu grupās, kur katrs objekts ir līdzīgs citiem objektiem tajā pašā grupā. Tas ir ļoti noderīgi, lai atpazītu modeļus un veiktu tirgus izpēti.

· Anomāliju noteikšana: koncentrējas uz nelīdzīgu objektu / modeļu atrašanu datu kopās. Šo paņēmienu var izmantot, lai noteiktu anomālijas laikapstākļu modeļos, medicīniskās problēmas, teksta kļūdas utt.

· Regresija: analizē vairākus mainīgos lielumus un nosaka attiecības starp tiem. Analizējot lielas datu kopas, tas prognozē nākotnes rezultātus un tādējādi uzlabo lietotāju iesaisti un klientu noturēšanu.

· Asociācijas tehnika: identificē modeļus, analizējot attiecības starp diviem vai vairākiem datiem/objektiem, kas ir korelēti ar citu objektu vai, vienkāršiem vārdiem sakot, biežāk sastopami kopā.

Datu ieguves priekšrocības:

Datu ieguvei ir nozīmīga loma biznesa mērķu un uzdevumu sasniegšanā. Ir uzskaitītas dažas šo pakalpojumu priekšrocības dažādās nozarēs:

· Mārketinga nozare: Mārketinga speciālisti var izmantot milzīgās datu ieguves pakalpojumu priekšrocības, lai mārketinga kampaņas būtu ļoti veiksmīgas. Iegūstot ieskatu klientu uzvedībā un interesēs, kā arī jaunākajās tirgus tendencēs, viņi var atlasīt produktus, kurus klienti vēlas iegādāties vairāk. Tas savukārt var palīdzēt mazumtirgotājiem vai veikalu vadītājiem sakārtot savus plauktus, nolikt produktus noliktavā vai pievilināt vairāk klientu ar pārsteidzošiem piedāvājumiem/atlaidēm. Turklāt datu ieguve palīdz identificēt mērķa klientus, labākos klientus un arī ienesīgu mārketinga kampaņu stratēģijas.

· Banku/finanšu nozare: Datu ieguves metožu izmantošanai finanšu iestādēs ir savas priekšrocības. Tā sniedz svarīgu informāciju par klientiem un viņu interesēm saistībā ar kredītkaršu un aizdevumu pakalpojumiem. Tas var veidot klienta profilu un izveidot riska modeļus kredītkartēm, aizdevumiem un hipotēkām. Tas arī palīdz bankām identificēt krāpnieciskus kredītkaršu darījumus.

· Mazumtirdzniecības nozare: Tāpat kā mārketings, datu ieguve palīdz mazumtirdzniecības uzņēmumiem, izmantojot tirgus groza analīzi (MBA) vai produktu radniecības analīzi. Būtībā MBA mērķis ir identificēt preces, kuras klienti vēlas bieži iegādāties kopā, lai atvieglotu atbilstošu ražošanas organizēšanu. Tādā veidā uzņēmumi var uzzināt par vislabāk pārdotajiem produktiem un tos reklamēt vai piedāvāt noteiktas atlaides, lai iegūtu vairāk klientu.

· Korporatīvie uzņēmumi: IT uzņēmumos datu ieguve palīdz uzraudzīt personas uzvedību vai ikdienas darbības. Tas norāda, ka tas palīdz radīt biznesa informāciju, kas galu galā palīdz nodrošināt augstas kvalitātes produktus/pakalpojumus.

· Medicīnas un veselības aprūpes iestādes: Medicīnas iestādēs datu ieguve sniedz daudz priekšrocību, nosakot saistību starp noteiktām slimībām, to ārstēšanu, zālēm utt. Farmācijas ražošanas uzņēmumi var palielināt savus pārdošanas apjomus, nosakot jaunākās slimības vai slimības, kuras ietekmēs nākamajos mēnešos.

Atbildēt

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta.