Принимайте обоснованные и разумные решения с помощью интеллектуального анализа данных!
Интеллектуальный анализ информации, также известный как интеллектуальный анализ данных, включает в себя сбор и анализ соответствующих данных для их преобразования в соответствии с заданными стандартами. Технология интеллектуального анализа данных помогает компаниям находить конкретную информацию о своих существующих и потенциальных клиентах, которая наиболее актуальна для них.
Компании из разных отраслей используют инструменты и методы интеллектуального анализа информации для эффективного использования исторических данных. Данные в необработанном виде не дают много информации.
Таким образом, предприятия должны преобразовывать огромные объемы необработанных данных в осмысленные идеи, чтобы оставаться конкурентоспособными. Они могут использовать эту информацию для принятия решений о маркетинге, инвестициях и методах управления.
Извлечение информации включает следующие этапы:
- Ставить цели
- Накопление данных
- Загрузка данных в хранилища данных
- Хранение данных в облаке или на внутренних серверах
- Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных применяет алгоритмы для классификации данных на основе результатов пользователя.
- Оценка результатов
- Представление данных в удобном для обмена формате
Как интеллектуальный анализ данных помогает раскрыть важные факты?
Интеллектуальный анализ информации помогает аналитикам обнаруживать соответствующие факты, тенденции, исключения, закономерности, взаимосвязи и аномалии, скрытые в массивах хранимой информации, с использованием технологий распознавания закономерностей и математических/статистических процедур.
Например, шаблоны помогают идентифицировать общие атрибуты клиентов, покупающих аналогичный продукт или ищущих ту же услугу в компании.
Более того, компании могут использовать шаблоны для выявления мошеннических транзакций, прогнозирования того, какой контент посетители веб-сайтов больше заинтересованы в просмотре, или определения потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью ответят на список рассылки.
Кроме того, предприятия могут использовать шаблоны для выявления клиентов, которые могут уйти из компании к конкурентам.
Интеллектуальный анализ информации также может помочь в выявлении тенденций продаж, разработке более эффективных маркетинговых кампаний и точном прогнозировании лояльности клиентов. Поэтому предприятия по всему миру используют интеллектуальный анализ данных для выявления закономерностей и корреляций в данных для принятия обоснованных бизнес-решений.
Как ИТ может помочь в добыче информации?
Технологии играют важную роль в добыче информации и предоставляют возможности для глобальных улучшений. Данные, являющиеся жизненной силой бизнеса, помогают компаниям принимать решения на основе данных.
Информационные технологии могут помочь предприятиям в выявлении уязвимостей и повышении операционной эффективности. Например, с появлением IoT и носимых устройств люди и каждое устройство с доступом в Интернет стали источником генерации данных.
Устройства с поддержкой IoT могут непрерывно генерировать данные, позволяя лицам, принимающим решения, предпринимать решительные действия для повышения производительности и повышения удовлетворенности клиентов/сотрудников.
Инструменты и технологии интеллектуального анализа данных
Добыча информации зависит от аналитических методов, основанных на математических алгоритмах. Имея большой объем данных и недорогие ресурсы хранения и обработки данных, специалисты по обработке и анализу данных могут применять эти методы для решения общих бизнес-задач.
Вот самые популярные инструменты, используемые для добычи информации:
- Искусственная нейронная сеть
Он может эффективно обрабатывать необработанные данные и преобразовывать их в полезную информацию. Он анализирует огромные объемы данных и ищет закономерности, что позволяет компаниям лучше понять своих клиентов, что может привести к улучшению маркетинговых стратегий, увеличению продаж и снижению эксплуатационных расходов.
- Индукция правила
Это процесс определения правила «если-то» из набора данных на основе его статистической значимости. Правила, извлеченные из данных, могут отражать полную научную модель или локальные закономерности.
- Деревья решений
Алгоритм дерева решений создает древовидную модель путем классификации информации. Древовидная модель изображает наборы решений, которые определяют, как следует классифицировать данные.
- Генетические алгоритмы
Это методы оптимизации, сочетающие генетику, мутацию и естественный отбор. Эта расширенная классификация данных, основанная на естественной генетике, выбирает лучшее решение из нескольких возможных.
- K-ближайший сосед (KNN)
В этом методе каждая запись классифицируется на основе документов в исторической базе данных, которые наиболее похожи на нее.
- Искусственный интеллект и машинное обучение
При крупномасштабной обработке данных передовые методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, обеспечивают исключительно точные прогнозы.
Поэтому их можно использовать для обработки данных в развертываниях искусственного интеллекта, таких как распознавание речи, компьютерное зрение или расширенный анализ текста с использованием обработки естественного языка (NLP).
- Визуализация данных
Они предоставляют пользователям доступ к данным, основанным на сенсорном восприятии. Благодаря современной визуализации данных данные можно передавать в режиме реального времени, а различные цвета могут отображать различные закономерности и тенденции.
Поскольку информационная панель — это мощный способ отображения результатов интеллектуального анализа данных с помощью визуализации данных, компании могут создавать информационные панели на основе нескольких показателей, чтобы визуально распознавать закономерности в данных, а не полагаться исключительно на числовые результаты.
Последние тенденции в области интеллектуального анализа данных
Некоторые из популярных тенденций, возникших благодаря использованию интеллектуального анализа данных, приведены ниже:
👉 Повсеместный добыча информации
Используется для получения данных о конкретном человеке с мобильных устройств. Повсеместный интеллектуальный анализ данных набирает обороты в различных отраслях для анализа взаимодействия компьютера и человека. Однако он сталкивается с рядом проблем, включая операционные расходы и проблемы с конфиденциальностью.
👉 Добыча мультимедийной информации
Это один из наиболее эффективных методов точного захвата и извлечения данных из различных новых медиаисточников, таких как видео, аудио, гипертекст и т. д., которые затем преобразуются в числовое значение.
Интеллектуальный анализ мультимедийных данных часто используется для кластеризации, классификации данных и проведения тестов на сходство.
👉 Временные ряды и анализ информации о последовательности
Это еще один тип интеллектуального анализа информации, который розничные компании все чаще используют для оценки покупательских моделей и поведения клиентов.
Временные ряды и интеллектуальный анализ данных последовательности используются для изучения циклических и сезонных закономерностей. Это помогает в анализе произвольных событий, которые происходят вне регулярной последовательности событий.
👉 Добыча пространственной и географической информации
Это один из самых популярных типов интеллектуального анализа данных, используемый для получения информации из нескольких источников, таких как астрономические, географические данные и данные об окружающей среде, а также фотографии, сделанные из космоса.
Преимущества интеллектуального анализа данных
Сегодняшний информационный век полон проблем, и интеллектуальный анализ информации дает нам средства для решения этих проблем. Преимущества интеллектуального анализа данных заключаются в следующем:
- Помогает предприятиям собирать точную информацию, которая позволяет им вносить экономически эффективные корректировки в производство и операции.
- Помогает предприятиям принимать обоснованные бизнес-решения, используя как новые, так и устаревшие системы.
- Позволяет специалистам по данным быстро анализировать плотные объемы данных.
- Выявляет скрытые закономерности и случаи мошенничества, строит модели риска и повышает безопасность продукта.
Проблемы интеллектуального анализа данных
Несмотря на свои преимущества, интеллектуальный анализ информации имеет ряд недостатков. Этот процесс сопряжен с рядом проблем, связанных с производительностью, данными, методами и технологиями. Вот некоторые из основных проблем интеллектуального анализа данных:
- Сложность управления. Интеллектуальный анализ данных требует управления большими базами данных, что усложняет процесс.
- Требуются обученные специалисты. Инструменты анализа данных часто бывают сложными и сложными. Таким образом, специалисты по данным должны пройти надлежащее обучение, прежде чем эффективно использовать инструменты интеллектуального анализа данных.
- Для получения полезных данных необходимо использовать правильные инструменты. Что касается инструментов, они работают с различными типами интеллектуального анализа данных на основе своих алгоритмов. Поэтому аналитики данных должны выбирать правильные инструменты для своей работы.
- Недостаток разнообразия в данных может привести к ошибочным результатам. Методы, используемые для интеллектуального анализа данных, не всегда точны на 100 %, поэтому существует постоянный риск неточностей. Особенно когда набору данных не хватает разнообразия, это препятствие становится более заметным.
- Конфиденциальность. Данные клиентов могут быть проданы другим организациям и предприятиям, что может вызвать проблемы с конфиденциальностью.
Хотя интеллектуальный анализ данных чрезвычайно мощен, он сталкивается с несколькими проблемами/проблемами реализации. Таким образом, идентификация и организация вопросов / проблем необходимы для успеха интеллектуального анализа данных.
Путь вперед
Несмотря на свои недостатки, интеллектуальный анализ данных, по-видимому, имеет многообещающий долгосрочный потенциал. Исследователи и компании во многих областях обращаются к интеллектуальному анализу данных как к жизненно важной технологии, поскольку она может принести прибыль бизнесу в ближайшем будущем.
Например, микромаркетинговая кампания может исследовать новые ниши, используя интеллектуальный анализ данных. Кроме того, рекламодатели могут более точно ориентироваться на потенциальных клиентов.
Компании могут значительно выиграть от использования одного инструмента, который может выполнять несколько методов интеллектуального анализа данных. Компании могут улучшить управление данными и меры по обеспечению качества, необходимые для получения надежных данных, используя единую платформу для различных методов интеллектуального анализа данных.
Первоначально опубликовано на https://habilelabs.io.
