Smart Data Discovery: как это может помочь вашему бизнесу

«Данные — это новая нефть для бизнеса».

Эта фраза предназначена для того, чтобы передать идею о том, что ваши бизнес-данные могут быть чрезвычайно ценными, если их правильно использовать. Данные могут питать всю организацию только в том случае, если они систематизируются и изучаются каждый божий день.

В исследовании говорится, что к 2025 году общий объем данных, созданных, захваченных, скопированных и потребленных во всем мире, превысит 180 зеттабайт . Из-за этого чрезвычайно сложно представить хранилища данных, созданные одной организацией. В этом управляемом данными мире, где IoT (Интернет вещей) и BI (бизнес-аналитика) являются приоритетом дня, более 60% организаций борются с неструктурированными данными.

Поэтому для предприятий крайне важно искать решения для данных , которые позволяют им определять ценность своих данных из информации, показателей и идей. Одним из таких решений является обнаружение данных.

Обнаружение данных: взломайте сюжетную линию ваших бизнес-данных!

Обнаружение данных — это процесс, который включает анализ и сбор данных из нескольких источников для обнаружения выбросов, тенденций и закономерностей в данных.

Обнаружение данных охватывает как структурированные, так и неструктурированные данные и помогает обеспечить видимость данных во всей организации.

Итак, что вы получаете от обнаружения данных?

Вы можете использовать полученную информацию, чтобы улучшить свой бизнес-процесс и выделиться в уже насыщенной цифровой экосистеме. Почти каждый бизнес собирает массивные данные о продавцах, поставщиках, клиентах, операциях и производственных процессах, как в традиционных, так и в цифровых транзакциях.

Неиспользование этих данных может привести к тому, что вы утонете в бесполезной информации. Это когда вам нужно обнаружение данных, чтобы проанализировать информацию, автоматизировать управление и помочь вам визуализировать свой бизнес в общей картине.

Теперь, когда мы затронули эту тему, вы будете удивлены, узнав, что объем глобального рынка обнаружения данных , по прогнозам, достигнет 14,4 млрд долларов США к 2025 году, увеличившись в среднем на 15,6% по сравнению с 2020 годом. Этот рост обусловлен определенным рынком. такие динамики как:

• Расширение использования облачных данных
• Увеличение инвестиций в конфиденциальность данных
• Заинтересованность в обнаружении данных для улучшения соответствия и управления
• Растущая потребность в использовании данных после пандемии
• Растущий спрос на обнаружение конфиденциальных насыщенных и ненасыщенных данных

Переход от ручного к интеллектуальному обнаружению данных

Раньше предприятия практиковали обнаружение данных вручную с помощью таблиц Excel, самостоятельно выполняя документирование и анализ. Эксперты назвали это неэффективным процессом, отнявшим много времени и сил. Полученные выводы также сильно зависели от понимания данных человеком и подвержены человеческим ошибкам.

Ручное обнаружение данных включало ручное сопоставление данных, категоризацию метаданных, правила документирования и получение информации с использованием критического мышления.

С появлением искусственного интеллекта (AI) , бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения (ML) интеллектуальное обнаружение данных стало обязательным процессом для каждого современного предприятия, работающего с данными. С помощью этой автоматизированной системы данных предприятия могут легко концептуализировать и представлять данные на интегрированной платформе.

Интеллектуальное обнаружение данных включает в себя автоматическую подготовку данных, интеграцию и представление скрытых шаблонов, а также визуализацию тенденций и информации для принятия разумных решений.

Этот бесшовный процесс преобразования данных позволяет компаниям вносить действенные изменения в режиме реального времени, которые напрямую влияют на рост и прибыльность.

Три категории концепции интеллектуального обнаружения данных

Интеллектуальный процесс обнаружения данных осуществляется в нескольких формах, сочетая анализ, визуальные выходные данные и моделирование. Чтобы получить максимальную отдачу от этого процесса, вам сначала нужно понять формат работы обнаружения данных . Ниже приведены три категории обнаружения данных, которые помогут вам получить более полное представление об операциях с данными.

1. Подготовка данных

Подготовка данных — самый важный шаг, предшествующий любому открытию и анализу. Этот шаг включает в себя очистку данных (структурированных и неструктурированных), переформатирование и объединение этих данных из всех источников для изучения в едином формате. Чем лучше вы подготовите свои бизнес-данные, тем эффективнее они будут. Если вы спросите, как данные подготавливаются?

Данные могут выполнять дедупликацию, обнаруживать выбросы, удалять нулевые значения и форматировать себя до высокого качества для лучшего анализа.

2. Визуализация данных

Визуализация данных — еще один эффективный способ получить полное представление о бизнесе. Здесь данные визуализируются в виде информационных панелей, блок-схем, диаграмм и других форматов. В основном это результат прогнозной аналитики и машинного обучения . Это удобно для команд нетехнических отделов, чтобы понять взаимосвязь между различными потоками данных.

Например, ваша финансовая команда может проанализировать затраты и доходы и определить области улучшения для каждого отдела.

Точно так же ваша команда дизайнеров может отслеживать весь жизненный цикл клиента, используя один и тот же источник данных, и функционировать соответствующим образом.

3. Расширенная аналитика

Здесь часть описания и визуализации объединяется, чтобы получить полное представление о бизнес-данных компании. Эта передовая система аналитики и отчетности упорядочивает, обобщает и разбивает сложные данные на простые, интуитивно понятные отчеты для принятия решений в будущем.

Почему интеллектуальное обнаружение данных необходимо для вашего бизнеса?

До сих пор мы обсуждали несколько приложений интеллектуального обнаружения данных. Однако эти приложения и льготы не ограничиваются только умным и проницательным принятием решений. Ниже приведены пять основных преимуществ интеллектуального обнаружения данных для современных предприятий.

1. Автоматическая классификация данных

Предприятия ежедневно собирают больше данных из тысяч источников в новых форматах. С помощью интеллектуальной системы обнаружения данных вы можете точно классифицировать всю эту информацию в зависимости от состояния, канала и контекста, в котором она собирается.

Например, розничные продавцы и производители могут различать данные о потребителях, полученные от отделов продаж, маркетинга и обслуживания, чтобы объединить и оценить весь опыт клиентов. Без обнаружения данных им пришлось бы обрабатывать каждую часть данных отдельно.

2. Контроль данных в режиме реального времени

Вы можете применять определенные действия к своим данным, используя различные методы обнаружения данных, такие как предопределенный контроль над данными. Это дает вам действенный постоянный контроль над данными вашей компании. Например, вы можете легко сравнить размер прибыли за текущий год с прибылью за предыдущий год и получить представление о вероятности получения прибыли в будущем.

3. Улучшение соответствия и управления рисками

По мере того, как объемы данных растут, а потребители все больше инвестируют в защиту и безопасность данных, соответствие требованиям и управление рисками находятся в центре внимания каждого предприятия. Как упоминалось выше, интеллектуальное обнаружение данных выявляет потенциальные угрозы и выбросы в данных, чтобы вы могли заранее ими управлять.

Благодаря популярным функциям интеллектуального обнаружения данных вы также можете провести стресс-тестирование своих методов управления данными, чтобы убедиться, что ваш бизнес соответствует Общему регламенту по защите данных (GDPR).

4. Демократизированное понимание данных

Данные не должны быть понятны только ИТ-специалистам и аналитикам данных. Благодаря интеллектуальной системе обнаружения данных аналитические данные легко доступны для нетехнических отделов, таких как отдел продаж и управления персоналом, а также для клиентов и заинтересованных сторон. Короче говоря, обнаружение данных может быть универсальным решением для нужд каждой команды.

Например, отдел продаж может указать цифры, чтобы выработать стратегию, как остановить расходы на лидов. Обнаружение данных может помочь визуализировать те же цифры для маркетинговой команды, чтобы проанализировать точки призыва к действию клиента. Таким образом, один источник данных может использоваться для уникального анализа и принятия решений.

5. Полная картина бизнес-данных

Это преимущество не может быть растянуто до такой степени, чтобы обнаружение данных играло решающую роль в обеспечении будущих идей. Например, розничная сеть может объединить данные о потребителях из своего приложения, веб-сайта, социальных сетей и банкоматов, чтобы получить подробное представление о каждом клиенте, которого она обслуживает. Это помогает понять поведение потребителей и его удобство для будущего роста.

Кроме того, новые и исторические данные постоянно подготавливаются и перерабатываются для обеспечения доступности в будущем.

Атрибуты современных инструментов обнаружения данных

Любой инструмент или решение для обнаружения данных, которые вы хотите использовать на своем предприятии, должны быть в состоянии пройти через все три категории обнаружения данных, описанные выше. Для успешного внедрения интеллектуального процесса обнаружения данных необходимо искать надежные решения для анализа данных .

Пока вы ищете решения для обнаружения данных , вот некоторые ключевые атрибуты, которыми должен обладать каждый современный инструмент для обнаружения данных.

1. Быстрые выводы из огромного набора данных

Это быстро меняющаяся среда данных, в которой время и данные могут быть быстро использованы. Вы не можете позволить себе ждать аналитики и бизнес-аналитики и допустить, чтобы ваш бизнес пострадал от запоздалой аналитики. Следовательно, ваш инструмент для обнаружения данных должен быть способен интегрировать обширные наборы данных из нескольких точек, фильтровать их и предоставлять информацию в режиме реального времени.

2. Расширенные функции

Инструмент обнаружения качественных данных должен предлагать расширенные функции визуализации и отчетности для проведения качественного анализа и извлечения максимальной пользы из информации. Ваш инструмент обнаружения данных должен уметь объединять несколько диаграмм и обеспечивать расширенные сравнения. Кроме того, ищите такие функции, как возможности форматирования основных трендов и индикаторов с цветовой кодировкой.

3. Удобный интерфейс

Профессиональные аналитики и эксперты по данным не должны быть единственными, кто понимает этот инструмент и его навигационные функции. Обнаружение данных позволяет каждому получить доступ к полученной информации; поэтому инструмент обнаружения данных должен быть знаком каждому отделу (техническому и нетехническому). Это обеспечит свободный поток информации внутри вашего предприятия.

4. Пользовательские поля и упрощенный обмен

Профессиональные инструменты обнаружения данных позволяют пользователям настраивать свои поля данных в соответствии с их бизнес-требованиями. Эти настраиваемые поля могут быть доступны всем для совместной работы и унификации бизнес-решений.

Как Appinventiv может предложить вам лучшие решения для обнаружения данных?

Обнаружение, каталогизация и профилирование ваших бизнес-данных — один из самых сложных, но важных шагов на пути к комплексной стратегии работы с данными. Позвольте нам помочь вам улучшить качество данных и обеспечить соответствие данных. Мы можем генерировать глубокие и действенные идеи для роста и масштабирования вашего бизнеса. Свяжитесь с нами, чтобы извлечь максимальную пользу из ваших данных.

Часто задаваемые вопросы о решениях для интеллектуального обнаружения данных

В. Как выполнить интеллектуальное обнаружение данных?

О. Ниже приведены общие шаги для выполнения интеллектуального обнаружения данных , которые обеспечивают правильное внедрение ваших данных.

• Определите свои бизнес-цели
• Определите свои болевые точки
• Объединяйте различные источники данных для более глубокого понимания
• Очистите свои данные
• Разработать модель обнаружения данных
• Автоматизируйте каждый процесс
• Сделайте данные доступными для всех

Вопрос. Каковы примеры использования интеллектуального обнаружения данных на предприятии?

О. Интеллектуальное обнаружение данных имеет множество применений, от улучшения внутренних операций до улучшения качества обслуживания клиентов. Обнаружение данных может быть использовано в:

• Планирование бизнеса
• Анализ социальных сетей
• Страховые претензии
• Прогнозирование
• Обнаружение мошенничества
• Поиск новых клиентов и т.д.

В. Каковы ключевые функции инструментов и программного обеспечения для обнаружения данных?

A. Программное обеспечение и инструменты для обнаружения данных помогают собирать и объединять данные из различных источников и точек для выявления неизвестных закономерностей и тенденций. Визуализация данных, мониторинг данных, анализ данных, отчет о данных и расширенный статистический анализ являются одними из основных функций программного обеспечения для обнаружения данных.