Технологические новинки существенно изменили способы получения информации, которая собиралась годами и постоянно развивается. Однако извлечение важной информации из этих объемных данных может оказаться сложной задачей, поэтому компаниям требуются передовые инструменты и методы.

Чтобы помочь им, концепция «интеллектуального анализа данных» постепенно стала частью управления знаниями и исследованиями. В частности, это метод обработки данных с использованием статистических алгоритмов для поиска и анализа скрытой информации в больших, неповрежденных базах данных, а также для выявления значимых взаимосвязей и закономерностей, скрытых в них.

Фактически, интеллектуальный анализ данных в значительной степени изменил мир информации. Анализируя данные с другой точки зрения, он предлагает множество неизбежных преимуществ компаниям, искателям информации, разработчикам баз данных, исследователям и т. д. и помогает им принимать обоснованные решения. Простое изучение данных и их классификация позволяют специалистам исследовать данные для выявления скрытой прогностической информации, необходимой компаниям для определения рынка, конкуренции, будущих тенденций и правильной бизнес-стратегии.

Извлечение данных:

Имея необработанные данные, они могут существовать в любой форме — аналоговой и цифровой, в зависимости от их источника, и для их анализа необходимо будет внедрить методы интеллектуального анализа данных, чтобы получить ценный результат. С другой стороны, методы могут варьироваться от базовых до сложных в зависимости от преследуемой цели. Компании отдают эти услуги на аутсорсинг, потому что они могут анализировать данные с другой точки зрения, чтобы находить интересные закономерности, а также находить новые возможности для бизнеса. Рассмотрим подробнее некоторые техники:

· Кластерный анализ это метод, который определяет закономерности в больших наборах данных. Это больше касается организации вашего набора данных в группы, где каждый объект похож на другие объекты в той же группе. Это чрезвычайно полезно для распознавания образов и исследования рынка.

· Обнаружение аномалий фокусируется на поиске непохожих объектов/паттернов в наборах данных. Этот метод можно использовать для обнаружения аномалий в погодных условиях, медицинских проблем, текстовых ошибок и т. д.

· Регрессия анализирует несколько переменных и определяет отношения между ними. Анализируя большие данные, он прогнозирует будущие результаты и, таким образом, повышает вовлеченность пользователей и удержание клиентов.

· Ассоциативная техника выявляет закономерности, анализируя отношения между двумя или более данными/объектами, которые коррелируют с другим объектом или, проще говоря, с большей вероятностью встречаются вместе.

Преимущества интеллектуального анализа данных:

Интеллектуальный анализ данных играет важную роль в достижении бизнес-целей. Ниже перечислены некоторые из преимуществ этих услуг в разных отраслях:

· Маркетинговая индустрия: Маркетологи могут воспользоваться огромными преимуществами услуг интеллектуального анализа данных, чтобы добиться огромного успеха своих маркетинговых кампаний. Имея представление о поведении и интересах клиентов, а также о последних тенденциях рынка, они могут составить список продуктов, которые клиенты хотят покупать больше. Это, в свою очередь, может помочь продавцам или менеджерам магазинов организовать свои полки, складировать товары или привлечь больше клиентов замечательными предложениями/скидками. Кроме того, интеллектуальный анализ данных помогает вам определить ваших целевых клиентов, лучших клиентов, а также стратегии прибыльных маркетинговых кампаний.

· Банковская / финансовая отрасль: Использование методов интеллектуального анализа данных в финансовых учреждениях имеет свои преимущества. Предоставляет ключевую информацию о клиентах и ​​их интересах к кредитным картам и кредитным услугам. Он может создавать профиль клиента и создавать модели риска для кредитных карт, кредитов и ипотечных кредитов. Это также помогает банкам выявлять мошеннические операции с кредитными картами.

· Розничной торговли: Как и маркетинг, интеллектуальный анализ данных помогает розничным компаниям проводить анализ рыночной корзины (MBA) или анализ сходства продуктов. По сути, MBA заключается в выявлении товаров, которые клиенты хотели бы часто покупать вместе, чтобы помочь правильно организовать производство. Таким образом, компании могут иметь представление о самых продаваемых продуктах и ​​могут продвигать их или предлагать определенные скидки, чтобы привлечь больше клиентов.

· Корпоративные компании: В ИТ-компаниях интеллектуальный анализ данных помогает отслеживать поведение или повседневную деятельность данного человека. Указывает, что это помогает в создании бизнес-аналитики, которая в конечном итоге помогает в предоставлении высококачественных продуктов / услуг.

· Медицинские учреждения и медицинские услуги: В медицинских учреждениях интеллектуальный анализ данных имеет много преимуществ, поскольку он определяет взаимосвязь между конкретными заболеваниями, их лечением, лекарствами и т. д. Фармацевтические компании могут увеличить продажи, выявляя последние заболевания или болезни, которые будут затронуты в ближайшие месяцы.