Co to jest Data Mining?

Data mining nie jest nowym wynalazkiem, który pojawił się wraz z erą cyfrową. Koncepcja ta istnieje już od ponad wieku, ale szerszy rozgłos zyskała w latach 30-tych XX wieku. Jeden z pierwszych przypadków eksploracji danych miał miejsce w 1936 roku, kiedy to Alan Turing przedstawił ideę uniwersalnej maszyny, która mogłaby wykonywać obliczenia podobne do tych wykonywanych przez współczesne komputery.

Od tego czasu przeszliśmy długą drogę. Przedsiębiorstwa wykorzystują obecnie eksplorację danych i uczenie maszynowe do usprawniania wszystkiego, od procesów sprzedaży po interpretację danych finansowych dla celów inwestycyjnych. W rezultacie, naukowcy zajmujący się danymi stali się niezbędni dla organizacji na całym świecie, ponieważ firmy starają się osiągać większe cele dzięki nauce o danych niż kiedykolwiek wcześniej.

Data mining jest procesem analizowania ogromnych ilości danych w celu odkrycia informacji biznesowych, które pomagają firmom rozwiązywać problemy, ograniczać ryzyko i wykorzystywać nowe możliwości. Ta gałąź nauki o danych wywodzi swoją nazwę z podobieństwa pomiędzy poszukiwaniem wartościowych informacji w dużej bazie danych a wydobywaniem rudy z góry. Oba procesy wymagają przesiania przez ogromne ilości materiału w celu znalezienia ukrytej wartości.

Data mining może odpowiedzieć na pytania biznesowe, które tradycyjnie były zbyt czasochłonne, aby rozwiązać je ręcznie. Wykorzystując szereg technik statystycznych do analizowania danych na różne sposoby, użytkownicy mogą zidentyfikować wzorce, trendy i związki, które w przeciwnym razie mogliby przeoczyć. Mogą oni zastosować te wyniki do przewidywania tego, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości i podjąć działania, aby wpłynąć na wyniki biznesowe.

Data mining jest wykorzystywany w wielu obszarach biznesu i badań, w tym w sprzedaży i marketingu, rozwoju produktów, opiece zdrowotnej i edukacji. Prawidłowo zastosowana eksploracja danych może zapewnić głęboką przewagę nad konkurencją, pozwalając na lepsze poznanie klientów, opracowanie skutecznych strategii marketingowych, zwiększenie przychodów i obniżenie kosztów.

Kluczowe koncepcje eksploracji danych

Uzyskanie najlepszych wyników eksploracji danych wymaga zastosowania szeregu narzędzi i technik. Niektóre z najczęściej wykorzystywanych funkcji obejmują:

• Oczyszczanie i przygotowanie danych – etap, w którym dane są przekształcane do postaci odpowiedniej do dalszej analizy i przetwarzania, np. identyfikacji i usuwania błędów oraz brakujących danych.

• Sztuczna inteligencja (AI) – Systemy te wykonują czynności analityczne związane z ludzką inteligencją, takie jak planowanie, uczenie się, rozumowanie i rozwiązywanie problemów.

• Uczenie reguł asocjacyjnych – Narzędzia te, znane również jako analiza koszyka rynkowego, poszukują zależności między zmiennymi w zbiorze danych, np. określają, które produkty są zazwyczaj kupowane razem.

• Klastrowanie – Proces podziału zbioru danych na zbiór znaczących podklas, zwanych klastrami, aby pomóc użytkownikom zrozumieć naturalne grupowanie lub strukturę danych.

• Klasyfikacja – Technika ta przypisuje elementy w zbiorze danych do docelowych kategorii lub klas w celu dokładnego przewidzenia klasy docelowej dla każdego przypadku w danych.

• Analityka danych – Proces oceny informacji cyfrowych w użyteczną inteligencję biznesową.

• Magazynowanie danych – Duży zbiór danych biznesowych wykorzystywany do pomocy organizacji w podejmowaniu decyzji. Jest to podstawowy element większości działań związanych z eksploracją danych na dużą skalę.

• Uczenie maszynowe – Technika programowania komputerowego, która wykorzystuje prawdopodobieństwo statystyczne, aby dać komputerom zdolność do „uczenia się” bez konieczności wyraźnego programowania.

• Regresja – Technika używana do przewidywania zakresu wartości liczbowych, takich jak sprzedaż, temperatura lub ceny akcji, na podstawie określonego zestawu danych.

Wady eksploracji danych

Dane napływają do firm w wielu formatach z niespotykaną dotąd prędkością i objętością. Sukces firmy zależy od tego, jak szybko można odkryć spostrzeżenia z big data i włączyć je do decyzji i procesów biznesowych, co prowadzi do lepszych działań w całym przedsiębiorstwie. Jednak przy tak dużej ilości danych do zarządzania, może się to wydawać zadaniem nie do wykonania.

Data mining umożliwia firmom optymalizację przyszłości poprzez zrozumienie przeszłości i teraźniejszości oraz dokładne przewidywanie tego, co może się wydarzyć w przyszłości.

Na przykład, eksploracja danych może powiedzieć, którzy potencjalni klienci mogą stać się dochodowymi klientami w oparciu o profile klientów z przeszłości, a którzy najprawdopodobniej odpowiedzą na konkretną ofertę. Dzięki tej wiedzy, można zwiększyć zwrot z inwestycji (ROI), kierując ofertę tylko do tych potencjalnych klientów, którzy z dużym prawdopodobieństwem zareagują i staną się wartościowymi klientami.

Można wykorzystać eksplorację danych do rozwiązania niemal każdego problemu biznesowego, który wiąże się z danymi, w tym:

• Zwiększenie przychodów.
• Zrozumienie segmentów klientów i ich preferencji.
• Pozyskiwanie nowych klientów.
• Poprawa sprzedaży krzyżowej i sprzedaży w górę.
• Utrzymanie klientów i zwiększenie lojalności.
• Zwiększanie ROI z kampanii marketingowych.
• Wykrywanie oszustw.
• Identyfikacja ryzyka kredytowego.
• Monitorowanie wydajności operacyjnej.

Dzięki zastosowaniu technik eksploracji danych, decyzje mogą być oparte na prawdziwej inteligencji biznesowej – a nie na instynkcie lub reakcji jelit – i dostarczać spójnych wyników, które utrzymują firmy przed konkurencją.

W miarę jak technologie przetwarzania danych na dużą skalę, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, stają się coraz łatwiej dostępne, firmy są teraz w stanie przekopać się przez terabajty danych w ciągu minut lub godzin, a nie dni lub tygodni, co pomaga im wprowadzać innowacje i rozwijać się szybciej.

How Data Mining Works

Typowy projekt eksploracji danych rozpoczyna się od zadania właściwego pytania biznesowego, zebrania odpowiednich danych, aby na nie odpowiedzieć, oraz przygotowania danych do analizy. Sukces w późniejszych fazach zależy od tego, co wydarzy się w fazach wcześniejszych. Słaba jakość danych prowadzi do słabych wyników, dlatego też osoby zajmujące się eksploracją danych muszą zadbać o jakość danych, które wykorzystują jako dane wejściowe do analizy.

Praktycy eksploracji danych zazwyczaj osiągają terminowe, wiarygodne wyniki, stosując się do ustrukturyzowanego, powtarzalnego procesu, który obejmuje sześć następujących kroków:

1. Zrozumienie biznesu – dokładne zrozumienie parametrów projektu, w tym bieżącej sytuacji biznesowej, głównego celu biznesowego projektu oraz kryteriów sukcesu.
2. Zrozumienie danych – Określenie danych, które będą potrzebne do rozwiązania problemu i zebranie ich ze wszystkich dostępnych źródeł.
3. Przygotowanie danych – Przygotowanie danych w odpowiednim formacie, aby odpowiedzieć na pytanie biznesowe, naprawiając wszelkie problemy związane z jakością danych, takie jak brakujące lub zduplikowane dane.
4. Modelowanie – Użycie algorytmów do zidentyfikowania wzorców w danych.
5. Ocena – Określenie, czy i jak dobrze wyniki dostarczone przez dany model pomogą osiągnąć cel biznesowy. Często występuje faza iteracyjna w celu znalezienia najlepszego algorytmu, aby osiągnąć najlepszy rezultat.
6. Wdrożenie – Udostępnienie wyników projektu osobom decyzyjnym.

Przez cały ten proces, bliska współpraca pomiędzy ekspertami domenowymi i specjalistami od eksploracji danych jest niezbędna, aby zrozumieć znaczenie wyników eksploracji danych dla badanego zagadnienia biznesowego.

Przypadki i przykłady zastosowania eksploracji danych

Organizacje z różnych branż osiągają transformacyjne rezultaty dzięki eksploracji danych:

• Groupon dostosowuje działania marketingowe – Jednym z kluczowych wyzwań Groupon jest przetwarzanie ogromnej ilości danych, które wykorzystuje do świadczenia usług zakupowych. Każdego dnia firma przetwarza ponad terabajt surowych danych w czasie rzeczywistym i przechowuje te informacje w różnych systemach bazodanowych. Eksploracja danych pozwala firmie Groupon lepiej dopasować działania marketingowe do preferencji klientów, analizując 1 terabajt danych w czasie rzeczywistym i pomagając firmie identyfikować pojawiające się trendy.

• Air France KLM wychodzi naprzeciw preferencjom klientów w zakresie podróży – Linia lotnicza wykorzystuje techniki eksploracji danych w celu stworzenia 360-stopniowego obrazu klienta poprzez integrację danych z wyszukiwań, rezerwacji i operacji lotniczych z danymi z Internetu, mediów społecznościowych, call center i interakcji w poczekalniach lotniskowych. Bayer pomaga rolnikom w zrównoważonej produkcji żywności – Chwasty, które niszczą uprawy, stanowią problem dla rolników od początku istnienia rolnictwa. Właściwym rozwiązaniem jest stosowanie herbicydów o wąskim spektrum działania, które skutecznie zabijają konkretny gatunek chwastów na danym polu, a jednocześnie mają jak najmniej niepożądanych skutków ubocznych. Jednak aby to zrobić, rolnicy muszą najpierw dokładnie zidentyfikować chwasty na swoich polach. Wykorzystując Talend Real-time Big Data, Bayer Digital Farming opracował WEEDSCOUT, nową aplikację, którą rolnicy mogą pobrać bezpłatnie. Aplikacja wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, aby dopasować zdjęcia chwastów z bazy danych firmy Bayer do zdjęć chwastów przesłanych przez rolników. Daje to hodowcy możliwość bardziej precyzyjnego przewidywania wpływu swoich działań, takich jak wybór odmiany nasion, dawki środków ochrony roślin czy terminu zbiorów.

• Domino’s pomaga klientom w tworzeniu idealnej pizzy – Największa firma produkująca pizzę na świecie gromadzi 85 000 strukturalnych i nieustrukturyzowanych źródeł danych, w tym systemy punktów sprzedaży i 26 centrów łańcucha dostaw, oraz za pośrednictwem wszystkich swoich kanałów, w tym wiadomości tekstowych, mediów społecznościowych i Amazon Echo. Ten poziom wglądu poprawił wyniki biznesowe, umożliwiając jednocześnie bezpośrednie doświadczenia zakupowe w różnych punktach kontaktu.

https://player.vimeo.com/video/238075190

To tylko kilka przykładów na to, jak możliwości eksploracji danych mogą pomóc organizacjom opartym na danych zwiększyć wydajność, usprawnić operacje, zmniejszyć koszty i poprawić rentowność.

Przyszłość eksploracji danych

Przyszłość jest jasna dla eksploracji danych i data science, ponieważ ilość danych będzie tylko rosła. Do 2020 roku, nasz cyfrowy wszechświat danych wzrośnie z 4,4 zettabajtów do 44 zettabajtów. W każdej sekundzie będziemy również tworzyć 1,7 megabajta nowych informacji dla każdego człowieka na naszej planecie.

Tak jak techniki wydobywcze ewoluowały i doskonaliły się dzięki postępowi technologicznemu, tak samo ewoluowały technologie pozwalające wydobyć z danych wartościowe informacje. Dawniej tylko organizacje takie jak NASA mogły wykorzystywać swoje superkomputery do analizy danych – koszty przechowywania i przetwarzania danych były zbyt wysokie. Teraz firmy robią różne ciekawe rzeczy z uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i głębokim uczeniem za pomocą chmurowych jezior danych.

Na przykład, Internet Rzeczy i technologia wearable zmieniły ludzi i urządzenia w maszyny generujące dane, które mogą przynieść nieograniczone spostrzeżenia na temat ludzi i organizacji – jeśli firmy mogą zbierać, przechowywać i analizować dane wystarczająco szybko.

Do 2020 roku w Internecie Rzeczy (IoT) będzie około > 20 miliardów podłączonych urządzeń. Dane generowane przez tę aktywność będą dostępne w chmurze, co stwarza pilną potrzebę elastycznych, skalowalnych narzędzi analitycznych, które mogą obsługiwać masę informacji z rozbieżnych zbiorów danych.

Rozwiązania analityczne oparte na chmurze sprawiają, że dostęp do ogromnych danych i zasobów obliczeniowych staje się dla organizacji bardziej praktyczny i opłacalny. Chmura obliczeniowa pomaga firmom szybko gromadzić dane ze sprzedaży, marketingu, sieci, systemów produkcyjnych i magazynowych oraz innych źródeł; kompilować je i przygotowywać; analizować; i działać na ich podstawie w celu poprawy wyników.

Otwarte narzędzia do eksploracji danych zapewniają użytkownikom nowe poziomy mocy i sprawności, spełniając wymagania analityczne w sposób, w jaki wiele tradycyjnych rozwiązań nie jest w stanie ich spełnić, a także oferując rozległe społeczności analityków i programistów, w których użytkownicy mogą dzielić się projektami i współpracować nad nimi. Ponadto, zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe i AI, są obecnie w zasięgu każdej organizacji, która dysponuje odpowiednimi ludźmi, danymi i narzędziami.

Oprogramowanie i narzędzia do eksploracji danych

Nie ma wątpliwości, że eksploracja danych ma moc przekształcania przedsiębiorstw, jednak wdrożenie rozwiązania, które spełnia potrzeby wszystkich zainteresowanych stron, może często wstrzymać wybór platformy. Szeroki zakres opcji dostępnych dla analityków, w tym języki open source, takie jak R i Python oraz znane narzędzia, takie jak Excel, w połączeniu z różnorodnością i złożonością narzędzi i algorytmów, mogą dodatkowo skomplikować ten proces.

Biznesy, które zyskują największą wartość z eksploracji danych, zazwyczaj wybierają platformę, która:

• Wprowadza najlepsze praktyki dla ich branży lub typu projektu. Na przykład, organizacje opieki zdrowotnej mają inne potrzeby niż firmy z branży e-commerce.

• Zarządza całym cyklem życia eksploracji danych, od eksploracji do produkcji.

• Zestawia się z aplikacjami przedsiębiorstwa, w tym systemami BI, CRM, ERP, finansowymi i innymi, z którymi musi współpracować, aby uzyskać maksymalny zwrot z inwestycji.

• Integruje się z wiodącymi językami open source, zapewniając programistom i naukowcom zajmującym się danymi elastyczność i narzędzia do współpracy umożliwiające tworzenie innowacyjnych aplikacji.

• Zaspokaja potrzeby informatyków, naukowców zajmujących się danymi i analityków, a także użytkowników biznesowych w zakresie raportowania i wizualizacji<

Platforma Talend Big Data Platform zapewnia kompletny zestaw funkcji do zarządzania danymi i ich integracji, umożliwiając zespołom zajmującym się eksploracją danych szybsze reagowanie na potrzeby biznesu.

Oparte na otwartej, skalowalnej architekturze i wyposażone w narzędzia dla relacyjnych baz danych, plików płaskich, aplikacji w chmurze i platform, rozwiązanie to uzupełnia Twoją platformę eksploracji danych, umożliwiając wykorzystanie większej ilości danych w krótszym czasie – co przekłada się na szybszy czas uzyskania informacji i przewagi konkurencyjnej.

Rozpoczęcie pracy z Data Mining

Ponieważ organizacje są zalewane ogromną ilością danych wewnętrznych i zewnętrznych, potrzebują możliwości destylacji surowego materiału do użytecznych wniosków w tempie, jakiego wymaga ich biznes.

Przedsiębiorstwa z każdej branży polegają na Talendzie, który pomaga im przyspieszyć proces eksploracji danych. Nasza nowoczesna platforma do integracji danych umożliwia użytkownikom inteligentniejszą i szybszą pracę w zespołach, pozwalając im na tworzenie i wdrażanie kompleksowych zadań integracji danych dziesięć razy szybciej niż w przypadku kodowania ręcznego, przy 1/5 kosztów innych rozwiązań.

Zobacz, jak rozpocząć pracę z narzędziami Talend do obsługi Big Data.