Apa yang $ @! adalah penemuan data?

Dunia perniagaan membingungkan mengenai penemuan data. Di permukaannya nampaknya seperti istilah yang mudah, tetapi frasa tangkapan ini bermakna lebih daripada "mencari barang." Jadi apakah data penemuan, betul-betul? Dan bagaimanakah ia sesuai dengan landskap moden, analitik dan data besar?

Penemuan data, yang kadang-kadang disebut sebagai perlombongan data, melibatkan pengumpulan dan analisis data, dan kemudian menyajikan penemuan dalam format yang dapat dibaca dan dapat digunakan. Dalam istilah yang paling asas, penemuan data adalah proses mencari corak dalam data dan menggunakan corak untuk memenuhi objektif perniagaan tertentu.

Sudah tentu, terdapat lebih banyak penemuan data daripada padanan mata. Organisasi menggunakan penemuan data untuk berbagai tujuan dan aplikasi dalam pelbagai bidang - dan dalam dunia digital yang moden, terdapat lebih banyak data untuk ditemui daripada sebelumnya.

Di manakah penemuan data datang dari?

Walaupun penemuan data relatif baru kepada istilah "panas" istilah istilah digital, kaedah dan strategi tidak begitu baru. Penggal istilah, perlombongan data, diperkenalkan pada tahun 1990-an, tetapi perniagaan dan organisasi telah menggunakan beberapa bentuk penemuan data sejak awal perdagangan.

Penemuan data moden sebagai strategi perniagaan timbul melalui peningkatan data besar - istilah catch-all yang menggambarkan pertumbuhan pesat, yang pesat dan besar, set data kompleks yang besar, dimana jumlah maklumat yang diketengahkan menggunakan peraturan pangkalan data tradisional dan alat organisasi untuk ekstrak apa yang berguna.

Walau bagaimanapun, data besar merupakan urusan besar untuk perniagaan hari ini, kerana di antara semua data berstruktur dan tidak tersusun adalah corak yang sangat berguna yang boleh digunakan untuk meningkatkan strategi pemasaran, ROI dan keuntungan. Oleh itu, platform penemuan data dirancang untuk memberikan organisasi cara yang lebih mudah untuk menentukan, menganalisis dan mengekstrak data yang relevan.

Bagaimana Penemuan Data berfungsi

Platform untuk penemuan data biasanya terdiri daripada beberapa alat yang dibundel bersama dan berfungsi bersama untuk mengekstrak data dan membentangkannya dengan cara yang bermakna. Terdapat beberapa cara yang berbeza-beza alat ini mencari dan mengenal pasti maklumat yang relevan, tetapi kebanyakannya berpusing di sekitar tiga kaedah analisis asas:

• Metadata: Semua kandungan digital mengandungi metadata, atau "data mengenai data." Maklumat ini biasanya tersembunyi dari pengguna akhir, tetapi boleh dilihat pada hujung belakang. Metadata biasanya disimpan menggunakan atribut jadual dan lajur - jadi alat penemuan data yang menggunakan metadata akan mencari padanan dalam nama lajur, saiz data dan jenis data.
• Label: Dalam banyak kes, data dihasilkan dan dikelompokkan di bawah label, atau tag, yang menggambarkan data dalam kumpulan itu. Teg ini boleh dijana apabila data dibuat, atau boleh ditambahkan untuk rujukan dan maklumat tambahan. Label atau tag serupa dengan metadata, walaupun kurang formal.
• Kandungan: Strategi ini menganalisis data itu sendiri, daripada label atau metadata yang dilampirkan.

Biasanya, akan terdapat lebih banyak jumlah kandungan kandungan daripada tag atau metadata, yang bermaksud mengenal pasti data oleh kandungan mengambil masa yang lebih lama dan menggunakan kaedah penemuan yang lebih kompleks. Walau bagaimanapun, analisis kandungan juga cenderung untuk memberikan hasil relasi yang lebih kaya dan lebih berguna.

Sebaik sahaja data telah dianalisis, alat penemuan data lain boleh digunakan untuk membentangkan hubungan, tren atau pola yang ditemui dalam format yang berguna. Grafik, jadual dan carta merupakan alat persembahan asas yang digunakan dalam penemuan data, tetapi persembahan yang lebih kompleks lagi boleh dibaca, seperti maklumat grafik, mendapat penganalisa data.

Apakah Bolehkah Penemuan Data?

Dari segi penggunaan praktikal, terdapat penggunaan hampir tidak terhad untuk platform dan peralatan penemuan data. Kaedah dan strategi ini paling sering digunakan oleh organisasi yang dihadapi pengguna di hampir setiap industri, termasuk runcit, kewangan, komunikasi dan pemasaran, walaupun bukan keuntungan, organisasi perniagaan dan agensi kerajaan juga menggunakan teknologi ini.

Penemuan data membolehkan organisasi mencari hubungan antara faktor dalaman (seperti harga, kedudukan produk dan prestasi pekerja) dan faktor luaran (seperti data persaingan, petunjuk ekonomi dan demografi pelanggan). Hubungan ini membantu perniagaan menggambarkan dan menentukan kesan perubahan kepada satu atau lebih faktor mengenai jualan, penglibatan pelanggan dan keuntungan.

Alat yang digunakan dalam penemuan data menawarkan gambaran yang lebih terperinci tentang faktor-faktor yang berpengaruh, dan membolehkan syarikat menggabungkan strategi pemasaran dan pengiklanan mereka dengan maklumat yang sangat disasarkan. Enjin cadangan pada perkhidmatan video streaming yang popular Netflix adalah contoh teknologi penemuan data yang baik di tempat kerja. Perkhidmatan ini menggunakan data luaran tentang sejarah tontonan pelanggan dan data dalaman mengenai kandungan media dalam pangkalan data mereka untuk membuat cadangan individu untuk video baru yang mungkin menarik minat pelanggan mereka.

Tetapi penerapan potensi penemuan data melampaui pengguna runcit. Satu contoh ialah perisian Pengakap Lanjutan, sebuah program yang digunakan oleh Persatuan Bola Keranjang Kebangsaan (NBA). Ia menganalisis pergerakan pemain dari rakaman imej permainan bola keranjang untuk membantu jurulatih mengembangkan strategi dan bermain orchestrate.

Oleh kerana platform penemuan data lebih maju dan teknologi menjadi lebih berpatutan, lebih banyak organisasi akan dapat menggunakan alat ini untuk lebih memahami pelanggan mereka dan menyampaikan persembahan yang unik dan tersuai yang meningkatkan perdagangan untuk semua orang.