智能數據發現：它如何使您的業務受益

“數據是新的商業石油。”

這句話旨在傳達這樣一種想法，即如果以正確的方式使用您的業務數據將非常有價值。 只有每天對數據進行組織和研究，數據才有可能為整個組織提供動力。

一項研究表明，到 2025 年，全球創建、捕獲、複製和使用的數據總量預計將超過180 澤字節。 這使得很難想像由單個組織生成的數據孤島。 在這個以物聯網（IoT）和BI（商業智能）為當務之急的數據驅動的世界中，超過 60% 的組織都在為非結構化數據而苦苦掙扎。

因此，對於企業而言，尋找能夠讓他們從信息、指標和洞察力中尋找數據價值的數據解決方案至關重要。 一種這樣的解決方案是數據發現。

數據發現：破解您的業務數據的故事情節！

數據發現是一個涉及分析和收集來自多個來源的數據以發現數據中的異常值、趨勢和模式的過程。

數據發現涵蓋結構化和非結構化數據，有助於在整個組織中生成數據可見性。

現在，您從數據發現中得到了什麼？

您可以利用獲得的見解來增強您的業務流程並在已經飽和的數字生態系統中脫穎而出。 幾乎每家企業都從供應商、供應商、客戶、運營和生產過程中收集大量數據，包括傳統交易和數字交易。

不利用這些數據會讓你被無用的信息淹沒。 這就是您需要數據發現來分析信息、自動化管理並幫助您在大局中可視化您的業務的時候。

既然我們談到了這個話題，您會驚訝地發現，到 2025 年，全球數據發現市場規模預計將達到 144 億美元，與 2020 年相比以 15.6% 的複合年增長率增長。這種增長是由於某些市場動態如：

• 越來越多地採用基於雲的數據
• 增加對數據隱私的投資
• 對數據發現的興趣以改善合規性和治理
• 大流行後對數據利用的需求不斷增長
• 發現敏感的飽和和不飽和數據的需求不斷增加

從手動到智能數據發現的轉變

此前，企業一直在藉助excel表格手動進行數據發現，自行進行文檔和分析。 專家稱這是一個效率低下的過程，需要花費大量時間和精力。 所獲得的見解也高度依賴於個人對數據的理解，並且會受到人為錯誤的影響。

手動數據發現包括手動數據映射、元數據分類、記錄規則以及使用批判性思維獲得洞察力。

隨著人工智能 (AI) 、商業智能 (BI)和機器學習 (ML) 的引入，智能數據發現已成為每個現代數據驅動型企業的首選流程。 借助該自動化數據系統，企業可以輕鬆地在集成平台上概念化和呈現數據洞察力。

智能數據發現包括自動數據準備、隱藏模式的集成和呈現，以及趨勢和信息的可視化以進行智能決策。

這種無縫的數據轉換流程為企業提供了直接影響增長和盈利能力的實時可操作更改。

智能數據發現概念的三類

智能數據發現過程有多種形式，結合了分析、可視化輸出和建模。 要從這個過程中獲得最大價值，您首先需要了解數據發現的工作方式。 以下是可以幫助您更全面地了解數據操作的三類數據發現。

1. 數據準備

數據準備是任何發現和分析之前最重要的一步。 此步驟涉及清理數據（結構化和非結構化）、重新格式化和合併來自所有源的數據，以便以一致的格式進行研究。 您準備的業務數據越好，它提供的洞察力就越有效。 如果你問數據如何準備自己？

數據可能會進行重複數據刪除、檢測異常值、刪除空值並將其自身格式化為高質量以便更好地分析。

2.數據可視化

數據可視化是另一種充分理解業務洞察力的有效方式。 在這裡，數據以儀表板、流程圖、圖表和其他格式的形式可視化。 這基本上是預測分析和機器學習的結果。 這對於非技術部門團隊了解各種數據流之間的關係非常方便。

例如，您的財務團隊可以分析成本與收入，並確定每個部門的改進領域。

同樣，您的設計團隊可以使用相同的數據源和相應的功能監控整個客戶生命週期。

3. 高級分析

這是合併描述和可視化部分以獲得公司業務數據的完整圖片的地方。 這個先進的分析和報告系統將復雜的數據組織、總結和分解成簡單、直觀的報告，以供未來決策。

為什麼智能數據發現對您的業務至關重要？

到目前為止，我們已經討論了智能數據發現的幾種應用。 然而，這些應用程序和特權不僅限於智能和有見地的決策。 以下是智能數據發現對現代企業的前五項好處。

1. 自動數據分類

企業每天以新格式從數千個來源收集更多數據。 通過智能數據發現系統，您可以根據收集信息的條件、渠道和上下文對所有這些信息進行精確分類。

例如，零售商和製造商可以區分從銷售、營銷和服務團隊收集的消費者數據，以合併和評估整個客戶體驗。 如果沒有數據發現，他們將不得不分別處理每一條數據。

2.實時數據控制

您可以使用不同的數據發現技術（例如對數據的預定義控制）對數據應用特定操作。 這使您可以對公司的數據進行可操作的全時控制。 例如，您可以輕鬆地將當前年度的利潤率與上一年的利潤進行比較，並深入了解未來的利潤概率。

3. 改進合規和風險管理

隨著數據量的增長以及消費者對數據保護和安全性的投入越來越多，合規性和風險管理已成為每個企業議程的首要任務。 如上所述，智能數據發現可以發現數據中的潛在威脅和異常值，以便您主動管理它們。

借助趨勢智能數據發現功能，您還可以對數據管理實踐進行壓力測試，以確保您的業務符合通用數據保護條例 (GDPR)。

4. 民主化的數據洞察

數據不應該只有 IT 專家和數據分析師才能理解。 借助智能數據發現系統，銷售和人力資源等非技術部門以及客戶和利益相關者可以輕鬆訪問數據洞察力。 簡而言之，數據發現可以成為滿足每個團隊需求的一體化解決方案。

例如，銷售團隊可以用數據來製定如何停止銷售線索費用的策略。 數據發現可以幫助營銷團隊將相同的數據可視化，以分析客戶的號召性用語。 這樣，一個數據源可用於獨特的分析和決策。

5. 業務數據的大局

這種好處不能延伸到足以使數據發現在提供未來洞察力方面發揮關鍵作用。 例如，零售連鎖店可以結合來自其應用程序、網站、社交媒體和 ATM 的消費者數據，以獲得其服務的每個客戶的詳細視圖。 這有助於了解消費者行為及其對未來增長的便利性。

除此之外，新的和歷史數據會不斷地準備和回收，以供將來訪問。

現代數據發現工具的屬性

您希望在企業中使用的任何數據發現工具或解決方案都應該能夠通過上面討論的所有三類數據發現。 要實施成功的智能數據發現流程，您必須尋求可靠的數據分析解決方案。

當您在尋找數據發現解決方案時，以下是每個現代數據發現工具必須提供的一些關鍵屬性。

1. 從海量數據集中快速洞察

這是一個快節奏的數據環境，可以快速利用時間和數據。 您不能等待分析和 BI 並讓您的業務受到延遲洞察的影響。 因此，您的數據發現工具應該能夠整合來自多個點的大量數據，過濾它們並提供實時洞察。

2.高級功能

質量數據發現工具應提供高級可視化和報告功能，以進行質量分析並從洞察中獲得最大價值。 您的數據發現工具應該能夠合併多個圖表並提供高級比較。 此外，尋找潛在趨勢的格式化功能和顏色編碼指標等功能。

3. 用戶友好的界面

專業分析師和數據專家不應該是唯一了解該工具及其導航功能的人。 數據發現允許每個人訪問獲得的見解； 因此，每個部門（技術部門和非技術部門）都必須熟悉數據發現工具。 這將允許您的企業內的信息自由流動。

4.自定義字段和簡化共享

專業的數據發現工具允許用戶根據業務需求自定義數據字段。 所有人都可以訪問這些自定義字段，以協作和統一業務決策。

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智能數據發現解決方案常見問題解答

Q. 如何進行智能數據發現？

答：以下是執行智能數據發現的一般步驟，可確保您的數據以正確的方式根深蒂固。

• 定義您的業務目標
• 確定你的痛點
• 合併不同的數據源以獲得更深入的見解
• 清理您的數據
• 開發數據發現模型
• 自動化每個流程
• 讓所有人都能訪問數據

問：智能數據發現有哪些企業用例？

A.智能數據發現有許多應用，從增強後端操作到改善客戶體驗。 數據發現可用於：

• 商業計劃
• 社交媒體分析
• 保險理賠
• 預測
• 欺詐識別
• 尋找新客戶等

Q. 數據發現工具和軟件的主要功能是什麼？

A.數據發現軟件和工具有助於收集和組合來自各種來源和點的數據，以識別未知模式和趨勢。 數據可視化、數據監控、數據分析、數據報告和高級統計分析是數據發現軟件的一些主要功能。