На протяжении многих лет компании внедряли различные подходы, чтобы удержать своих клиентов/клиентов и получить конкуренцию. С развитием приложений ИТ-систем компании получили возможность собирать огромные объемы данных о клиентах и ​​продуктах посредством сканирования штрих-кодов, онлайн-покупок, опросов и т. д. Однако эти данные могут помочь вам принимать обоснованные бизнес-решения, сохраняя при этом целостность в огромных базах данных. в течение многих лет. Однако, чтобы понять поведение клиентов, компаниям необходимо интегрировать инновационные инструменты, которые могут обнаруживать скрытую ценную информацию в огромном хранилище данных.

Возникающая конкуренция и доступные альтернативы для клиентов также привели к необходимости поддерживать эффективное управление взаимоотношениями с клиентами. По этой причине владельцы используют подход к управлению знаниями, чтобы преобразовать эти знания о клиентах в обоснованные бизнес-решения. Здесь роль службы интеллектуального анализа данных используются методы, которые могут выявить новые возможности путем преобразования скрытых данных о клиентах в полезную информацию. Ключом к этому является управление знаниями (УЗ).

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных — это в основном процесс, в котором используются интеллектуальные методы для выявления полезных закономерностей знаний в больших базах данных. Благодаря использованию различных алгоритмов он может предсказывать полезную информацию из сохраненных данных, что дополнительно помогает во взаимодействии между подмножествами данных. Задачи интеллектуального анализа данных включают два аспекта: прогнозирование и описание. Там, где прогноз предсказывает неизвестные значения переменных с использованием некоторых известных переменных в наборах данных, описание выделяет интересующие закономерности и тенденции в данных.

Управление знаниями

Под управлением знаниями (УЗ) мы подразумеваем преобразование данных в соответствующие знания. Однако точно определить, что такое КМ, может быть сложно из-за нематериального характера знаний; где знание определяется как способность организации эффективно делиться знаниями для получения конкурентного преимущества. Кроме того, УЗ считается одним из ключевых аспектов бизнеса, поэтому компании должны знать, как фиксировать, фиксировать и делиться этими знаниями для повышения производительности в долгосрочной перспективе.

Интеллектуальный анализ данных и его приложения в процессе восстановления знаний

Роль, которую интеллектуальный анализ данных играет в управлении бизнес-знаниями при сборе и извлечении полезной информации, обсуждается ниже:

Принимать решение

Приложения для интеллектуального анализа данных помогают организации принимать обоснованные решения. Следовательно, взаимодействия генерируют бизнес-аналитику (BI), которая помогает компаниям использовать и преобразовывать доступную информацию и знания в режиме реального времени для развития бизнеса. Кроме того, методы интеллектуального анализа данных раскрывают скрытую информацию о клиентах/продуктах для компаний, которые могут предоставить ценные знания и создать BI. Это упрощает анализ информации о продажах продуктов, что, в свою очередь, помогает отделу маркетинга сформулировать стратегию продвижения продукта.

Далее давайте обсудим некоторые приложения DM и KM в бизнес-доменах, которые используют методы интеллектуального анализа данных для поиска интересных шаблонов данных в форме знаний:

Розничной торговли: Эта отрасль собирает огромные объемы данных о продажах, истории покупок клиентов и т. д. из-за растущей популярности электронной коммерции в настоящее время. В этом случае интеллектуальный анализ данных может помочь получить обширные знания о покупательском поведении и тенденциях клиентов. Зная это, розничные продавцы могут добиться большей удовлетворенности клиентов, снизить эксплуатационные расходы и расширить свои бренды.

Банковско-финансовый сектор: Банковско-финансовый сектор имеет огромные базы данных, заполненные критическими финансовыми и экономическими данными. В этом случае методы DM могут обеспечить преимущество выявления закономерностей и отклонений в деловой информации и рыночных ценах, необходимых для признания глобального риска и рентабельности инвестиций. Поддерживая банки в области управления рисками, обнаружения мошенничества, взаимоотношений с клиентами и т. д., он облегчает процессы принятия решений и обмена знаниями.

Медицинские учреждения: Извлекающие методы, такие как кластеризация, могут помочь в получении демографических данных пациентов, страдающих серьезными заболеваниями, такими как рак, рак и т. д. Эти знания могут помочь врачам исследовать симптомы и взаимосвязь между заболеваниями, что, в свою очередь, может улучшить терапевтическую терапию и хирургические процедуры.

Авиационная индустрия: Этот сектор может использовать правило ассоциации или метод группировки для получения информации о клиентах, которая впоследствии может быть использована для предложения скидок на авиабилеты путем определения частоты полетов клиента.

Онлайн бизнес: Магазины электронной коммерции могут значительно выиграть от интеграции инструментов и методов DM для извлечения информации, хранящейся в профиле клиента. Собрав информацию, владелец может предложить своим клиентам надежные рекомендации по продукту, основанные на их заинтересованности в увеличении продаж.

Страховые компании: Страховщики могут продавать больше полисов и повышать коэффициент конверсии, проводя эффективные кампании, запуская процессы и снижая операционные расходы, зная, сколько клиентов заинтересовано в покупке полисов, каковы их требования и интересы.

Производство: производители смогут производить продукты, которые больше интересуют людей, после того, как узнают их выбор в процессе DM и KM.