Сбор данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, используемый компаниями для превращения необработанных данных в полезную информацию. Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших объемах данных, компании могут больше узнать о своих клиентах, чтобы разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличить продажи и снизить затраты. Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора данных,. их хранения и компьютерной обработки.

Как работает интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых закономерностей и тенденций. Его можно использовать различными способами, например, для маркетинга баз данных, управления кредитными рисками, обнаружения мошенничества, фильтрации спама по электронной почте или даже для определения настроений или мнений пользователей.

Процесс интеллектуального анализа данных разбит на пять этапов. Во-первых, организации собирают данные и загружают их в свои хранилища данных. Затем они хранят данные и управляют ими либо на собственных серверах, либо в облаке. Бизнес-аналитики, команды менеджеров и специалисты по информационным технологиям получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать. Затем прикладное программное обеспечение сортирует данные на основе результатов пользователя, и, наконец, конечный пользователь представляет данные в удобном для обмена формате, таком как график или таблица.

Программное обеспечение для хранения данных и майнинга

Программы интеллектуального анализа данных анализируют взаимосвязи и закономерности в данных на основе того, что запрашивают пользователи. Например, компания может использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных для создания классов информации. Для иллюстрации представьте, что ресторан хочет использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, когда он должен предлагать определенные специальные предложения. Он просматривает собранную информацию и создает классы на основе того, когда клиенты посещают сайт и что они заказывают.

В других случаях специалисты по сбору данных находят кластеры информации на основе логических взаимосвязей или просматривают ассоциации и последовательные закономерности, чтобы сделать выводы о тенденциях в поведении потребителей.

Хранилище — важный аспект интеллектуального анализа данных. Складирование — это когда компании централизуют свои данные в одной базе данных или программе. С помощью хранилища данных организация может выделять сегменты данных для анализа и использования конкретными пользователями.

Однако в других случаях аналитики могут начать с нужных им данных и создать хранилище данных на основе этих спецификаций. Независимо от того, как предприятия и другие организации организуют свои данные, они используют их для поддержки процессов принятия решений руководством.

Интеллектуальный анализ данных и социальные сети

Одним из самых прибыльных приложений интеллектуального анализа данных были социальные сети. Такие платформы, как Facebook (принадлежит Meta), TikTok, Instagram и Twitter, собирают множество данных об отдельных пользователях, чтобы делать выводы об их предпочтениях и отправлять целевые маркетинговые объявления. Эти данные также используются, чтобы попытаться повлиять на поведение пользователей и изменить их предпочтения, будь то потребительский продукт или то, за кого они будут голосовать на выборах.

Интеллектуальный анализ данных в социальных сетях стал предметом разногласий: несколько отчетов о расследованиях и разоблачения показывают, насколько гнусными могут быть данные пользователей майнинга.

Скандал с Cambridge Analytica — яркий пример того, как компании, работающие в социальных сетях, могут использовать интеллектуальный анализ данных за счет своих пользователей.

Пример интеллектуального анализа данных

Продуктовые магазины являются известными пользователями методов интеллектуального анализа данных. Многие супермаркеты предлагают покупателям бесплатные карты лояльности,. которые дают им доступ к сниженным ценам, недоступным для лиц, не являющихся членами. Карточки позволяют магазинам легко отслеживать, кто что покупает, когда они это покупают и по какой цене. После анализа данных магазины могут затем использовать эти данные, чтобы предлагать покупателям купоны, ориентированные на их покупательские привычки, и решать, когда выставлять товары на продажу или когда продавать их по полной цене.

Интеллектуальный анализ данных может быть причиной для беспокойства, когда компания использует только избранную информацию, которая не является репрезентативной для всей группы выборки, для подтверждения определенной гипотезы.

Процессы интеллектуального анализа данных используются для создания моделей машинного обучения, которые используются в приложениях, включая технологии поисковых систем и программы рекомендаций веб-сайтов.

Особенности

• Интеллектуальный анализ данных может использоваться корпорациями для всего: от изучения того, что интересует клиентов или что они хотят купить, до обнаружения мошенничества и фильтрации спама.

• Программы интеллектуального анализа данных разбивают шаблоны и связи в данных в зависимости от того, какую информацию запрашивают или предоставляют пользователи.

• Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа большого количества информации для выявления тенденций и закономерностей.

• Компании, работающие в социальных сетях, используют методы интеллектуального анализа данных, чтобы превратить своих пользователей в товар с целью получения прибыли.

• Такое использование интеллектуального анализа данных в последнее время подвергается критике, поскольку пользователи часто не знают о том, что интеллектуальный анализ данных происходит с их личной информацией, особенно когда она используется для влияния на предпочтения.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как выполняется интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных основан на больших данных и передовых вычислительных процессах, включая машинное обучение и другие формы искусственного интеллекта (ИИ). Цель состоит в том, чтобы найти шаблоны, которые могут привести к выводам или прогнозам из неструктурированных или больших наборов данных.

Какой еще термин используется для интеллектуального анализа данных?

Интеллектуальный анализ данных также называется менее используемым термином «знание, обнаруженное в данных», или KDD.

Кто использует интеллектуальный анализ данных?

Приложения для интеллектуального анализа данных варьируются от финансового сектора для поиска закономерностей на рынках до правительств, пытающихся выявить потенциальные угрозы безопасности. Корпорации, и особенно онлайн-компании и компании социальных сетей, используют интеллектуальный анализ данных о своих пользователях для создания прибыльных рекламных и маркетинговых кампаний, ориентированных на определенные группы пользователей.