Какво е $ @! откриване на данни ли е?

Деловият свят бръмчи за откриването на данни. На пръв поглед изглежда като прост термин, но тази фраза за улов означава повече от „намиране на неща“. И така, какво всъщност е откриването на данни? И как се вписва в съвременния пейзаж на мобилни, аналитични и големи данни?

Откриването на данни, което понякога се нарича извличане на данни, включва събиране и анализ на данни и след това представяне на резултатите в четими, използваеми формати. В най-основните термини откриването на данни е процесът на намиране на модели в рамките на данните и използването на тези модели за постигане на определена бизнес цел.

Разбира се, има повече за откриване на данни, отколкото за съвпадение на точки. Организациите използват откриването на данни за широк спектър от цели и приложения в различни области - и в един съвременен, дигитален свят има повече данни за откриване от всякога.

Откъде дойде откриването на данни?

Въпреки че откриването на данни е сравнително ново за „горещия“ лексикон на цифровите бизнес термини, методите и стратегиите не са толкова нови. Предшественикът на термина, извличане на данни, беше въведен през 90-те години, но предприятията и организациите използват някаква форма на откриване на данни от зората на търговията.

Съвременното откриване на данни като бизнес стратегия се случи чрез нарастване на големи данни - термин, който описва сравнително скорошния експоненциален растеж на големи сложни набори от данни, където чистият обем от информация изключва използването на традиционните бази данни и организационни инструменти за извлечете всичко полезно.

Въпреки това, големите данни са голяма работа за днешния бизнес, защото сред всички тези структурирани и неструктурирани данни са изключително полезни модели, които могат да бъдат използвани за подобряване на маркетинговите стратегии, възвръщаемостта на инвестициите и печалбите. Следователно платформите за откриване на данни са предназначени да предоставят на организациите по-лесни начини да определят, анализират и извличат съответните данни.

Как работи откриването на данни

Платформите за откриване на данни обикновено се състоят от няколко инструмента, които са обединени заедно и работят съвместно за извличане на данни и представянето им по смислен начин. Има няколко различни начина, по които тези инструменти намират и идентифицират съответната информация, но повечето от тях се въртят около три основни аналитични метода:

• Метаданни: Цялото цифрово съдържание съдържа метаданни или „данни за данни“. Тази информация по принцип е скрита от крайните потребители, но е видима от задната страна. Метаданните обикновено се съхраняват с помощта на таблици и атрибути на колони - така че инструментите за откриване на данни, използващи метаданни, биха търсили съвпадения в името на колоната, размера на данните и типа на данните.
• Етикети: В много случаи данните се генерират и групират под етикети или тагове, които описват данните в тази група. Тези тагове могат да бъдат генерирани, когато данните са създадени, или могат да бъдат добавени за справка и допълнителна информация. Етикетите или таговете са подобни на метаданните, макар и по-малко формални.
• Съдържание: Тази стратегия анализира самите данни, а не прикачени етикети или метаданни.

Обикновено ще има много повече обем от данни за съдържанието, отколкото таговете или метаданните, което означава, че идентифицирането на данни по съдържание отнема повече време и използва по-сложни методи за откриване. Въпреки това анализът на съдържанието има тенденция да предоставя по-богати и полезни релационни резултати.

След като данните са анализирани, други инструменти за откриване на данни могат да бъдат използвани за представяне на откритите връзки, тенденции или модели в полезен формат. Графиките, таблиците и диаграмите са основни средства за представяне, използвани при откриването на данни, но по-сложните, но читаеми презентации, като инфографика, печелят предимство пред анализаторите на данни.

Какво може да направи откриването на данни?

По отношение на практическото използване има почти неограничена употреба за платформи и инструменти за откриване на данни. Тези методи и стратегии се използват най-често от организации, насочени към потребителите в почти всяка индустрия, включително търговията на дребно, финансовите, комуникациите и маркетинга, въпреки че нестопанска цел, организациите за бизнес и правителствените агенции също използват тази технология.

Откриването на данни дава възможност на организацията да намери връзки между вътрешни фактори (като цена, позициониране на продуктите и ефективност на служителите) и външни фактори (като данни за конкуренцията, икономически показатели и демографски данни на клиентите). Тези взаимоотношения помагат на бизнеса да илюстрира и дефинира въздействието на промените в един или повече фактори върху продажбите, ангажираността на клиентите и печалбите.

Инструментите, използвани при откриването на данни, предлагат по-подробна картина на влиятелните фактори и позволяват на компаниите да прецизират своите маркетингови стратегии и рекламни кампании с високо целенасочена информация. Двигателят с препоръки за популярната поточна видео услуга Netflix е добър пример за технология за откриване на данни на работа. Услугата използва външни данни за историята на гледане на клиенти и вътрешни данни за медийното съдържание в тяхната база данни, за да направи индивидуализирани предложения за нови видеоклипове, които е вероятно да заинтересуват клиентите им.

Но потенциалното приложение на откриването на данни надхвърля потребителите на дребно. Един пример е софтуерът Advanced Scout, програма, използвана от Националната баскетболна асоциация (NBA). Анализира движенията на играчите от записи на изображения на баскетболни игри, за да помогне на треньорите да разработят стратегии и да оркестрират играта.

С напредването на платформите за откриване на данни и технологията става по-достъпна, повече организации ще могат да използват тези инструменти, за да разберат по-добре своите клиенти и да предоставят уникални, персонализирани предложения, които подобряват търговията за всички.