U današnjem svetu, podaci su od suštinske važnosti. Praktično sve se oslanja na podatke, a svaki sektor zahteva njihovu analizu za inovacije i napredak.
Preduzeća koriste ogromne količine podataka kako bi shvatila trendove u svojoj industriji, potrebe klijenata i sopstvene performanse. Ovo im omogućava da poboljšaju procese i ostvare bolje rezultate.
Ipak, izdvajanje korisnih informacija iz nepreglednih količina strukturiranih i nestrukturiranih podataka, i njihova primena za rast organizacije, može biti veoma zahtevan zadatak.
Tu na scenu stupa rudarenje podataka, koje omogućava organizacijama da izvuku vredne uvide. Ove informacije su ključne za poslovnu inteligenciju, otkrivanje obrazaca, predviđanje budućih ishoda, rešavanje problema i identifikovanje novih prilika.
Da bi sve to bilo moguće, postoje brojne tehnike rudarenja podataka, od kojih su neke od većeg značaja od drugih.
U ovom članku ću objasniti šta je rudarenje podataka, kako funkcioniše i koje su ključne tehnike koje možete koristiti u svom poslovanju.
Šta je Rudarenje Podataka?
Rudarenje podataka je tehnika u kojoj računari analiziraju velike količine podataka, identifikujući obrasce i veze koje organizacije mogu koristiti za poslovnu inteligenciju.
Takođe je poznato i kao otkrivanje znanja iz podataka, jer pomaže u pronalaženju veza između podataka i vrednih informacija unutar skupova strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Ova tehnika koristi algoritme za izdvajanje ključnih informacija i obrazaca koji mogu pomoći u rešavanju poslovnih problema.
Rudarenje podataka je važan deo analitike podataka, ali se oslanja na efikasno skladištenje, pravilnu obradu i precizno prikupljanje podataka. Postoji veliki broj tehnika rudarenja podataka, ali njihova analiza se svodi na dva osnovna aspekta:
- Korišćenje rudarenja podataka za opisivanje analiziranog skupa podataka
- Upotreba tehnika zajedno sa algoritmima mašinskog učenja za predviđanje ishoda
Organizacije svih veličina imaju koristi od rudarenja podataka jer dobijaju dragocene uvide. Oni dalje mogu da obrađuju i analiziraju ove informacije kako bi doneli značajne zaključke, predvideli buduće rezultate, poboljšali donošenje odluka i identifikovali nove mogućnosti, ponašanje korisnika, prevare i bezbednosne probleme.
Evolucija Rudarenja Podataka
Rudarenje podataka možda deluje kao nova tehnologija, ali zapravo ima dugu istoriju koja seže do 1760-ih. Ideja rudarenja podataka prvi put je implementirana Bajerovom teoremom, ali nije bilo moguće njeno šire korišćenje zbog nedostatka alata.
Postala je moćnija i efikasnija pojavom savremenih tehnologija i moćnih računara, jer su stručnjaci za podatke mogli da je primenjuju na sve veće količine informacija.
Tokom 1990-ih i 2000-ih, rudarenje podataka je počelo da dobija na popularnosti među preduzećima, što je takođe dovelo do otkrivanja novih tehnika.
Međutim, članak o bejzbol timu koji koristi analitiku podataka za formiranje svog tima doveo je rudarenje podataka u centar pažnje industrije.
U početku, rudarenje podataka se odnosilo na izvlačenje informacija iz tabelarnih podataka. Ali sa rastućom potražnjom za detaljnijim uvidima i razvojem tehnologije, rudarenje teksta, slika i grafova takođe su postali deo sistema za rudarenje podataka.
Danas se rudarenje podataka primenjuje u mnogim oblastima. U organizacijama, igra ključnu ulogu u donošenju odluka i analizi tržišta.
Prednosti Rudarenja Podataka
Široko usvajanje rudarenja podataka se uglavnom pripisuje brojnim prednostima koje donosi ljudima i organizacijama. Neke od njih su:
Poboljšani marketing i prodaja
Rudarenje podataka je ključno u unapređenju marketinga i prodaje preduzeća. Omogućava organizacijama da razumeju zahteve kupaca, predvide njihovo ponašanje i kreiraju modele koji im pomažu da prodaju profitabilne proizvode. Takođe, pomaže u pronalaženju novih potencijalnih klijenata i poboljšanju prodajnih rezultata.
Pribavljanje tačnih, ažurnih finansijskih informacija
Finansijske i bankarske institucije koriste rudarenje podataka da bi dobile tačne i ažurne ključne informacije. Bilo da su u pitanju kreditni izveštaji ili podaci o kreditima, ova tehnologija je pomogla bankama da efikasno unaprede svoje poslovanje.
Bolja korisnička usluga
Primena rudarenja podataka u poslovanju može značajno poboljšati korisničku uslugu. Preduzeća mogu da koriste ovu tehnologiju da otkriju glavne probleme u svom odeljenju za korisničku podršku, reše ih i nastave da pružaju brza rešenja korisnicima.
Isplativost
Rudarenje podataka pomaže organizacijama da pojednostave svoje poslovanje uz uštedu novca u mnogim oblastima. Omogućavajući operativnu efikasnost, preduzeća mogu da kreiraju isplativa rešenja za identifikovanje potreba kupaca i predstojećih trendova na tržištu. Ovo im pomaže da rastu, uz istovremenu kontrolu troškova.
Upravljanje rizikom
Rudarenje podataka može pomoći u efikasnom upravljanju rizikom, omogućavajući preduzećima da izbegnu mnoge probleme. Od identifikovanja prevara i propusta u sistemima, do otkrivanja pretnji na internetu, rudarenje podataka može pomoći preduzećima da poboljšaju svoju sajber bezbednost.
Povećana lojalnost brendu
Dobijanjem uvida iz rudarenja podataka, organizacije mogu efikasno da ciljaju svoju korisničku bazu i stvore bolje odnose sa kupcima. Savremeni marketinški timovi koriste različite tehnike kako bi stekli vredan uvid u potrebe svojih kupaca, čime povećavaju lojalnost brendu.
Bolje donošenje odluka
Timovi u različitim organizacijama danas koriste informacije dobijene iz rudarenja podataka kako bi doneli konačne odluke o svojim budućim potezima. Sticanjem uvida u tržišne trendove i razmišljanja potrošača, mogu odlučiti šta treba uraditi, a šta izbegavati.
Predviđanje budućih trendova
Uz tehnike rudarenja podataka, preduzeća mogu da dobiju korisne informacije. Ovo pomaže poslovnim analitičarima da razumeju buduće trendove i pravac tržišta. Na osnovu toga mogu izvršiti modifikacije postojećih poslovnih strategija.
Primena Rudarenja Podataka
Rudarenje podataka se koristi u različitim industrijama i postalo je od vitalnog značaja za moderna preduzeća. Evo nekih oblasti u kojima se primenjuje:
Marketing
Jedna od glavnih oblasti u kojoj se koristi rudarenje podataka je marketing. Kompanije imaju velike koristi od ove tehnike primenjujući je u svojim marketinškim aktivnostima. Rudarenje podataka im pomaže da steknu uvid u tržište, kupce, trendove i konkurenciju.
Koristeći izvučene informacije, preduzeća ne samo da mogu efikasno da ciljaju prave kupce, već i da razumeju njihove zahteve, predvide budućnost, donose bolje odluke i ostanu ispred konkurencije.
Zdravstvena zaštita
Rudarenje podataka je donelo revoluciju u zdravstvenoj industriji, omogućavajući medicinskim stručnjacima da dođu do ključnih informacija koje je ranije bilo teško pronaći. Korišćenjem različitih tehnika rudarenja podataka, farmaceutske kompanije mogu da razumeju potrebe za lekovima i da pronađu bolje terapije.
Bankarstvo
Rudarenje podataka se široko koristi u bankarskom sektoru za razumevanje ponašanja klijenata, kreiranje modela finansijskog rizika, otkrivanje prevara, prikupljanje kreditnih informacija itd. Finansijske usluge ga koriste za analizu tržišnog rizika i identifikaciju potencijalnih klijenata kreditnih kartica.
Maloprodaja
Dobijajući neophodan uvid u tržišta i kupovno ponašanje kupaca, maloprodajna preduzeća mogu imati velike koristi od rudarenja podataka. Na primer, analiza tržišnih trendova pomaže modnim prodavnicama da lakše nabave odeću koja je tražena među potrošačima.
Proizvodnja
Proizvodni sektor koristi prednosti rudarenja podataka od njegovog pojavljivanja, jer im je pomogao da otkriju probleme, poboljšaju radno vreme i osiguraju operativnu bezbednost. Takođe, pomaže im da modifikuju brzinu proizvodnje u skladu sa potražnjom tržišta.
Zabava
Usluge strimovanja zabave su aktivni korisnici alata za rudarenje podataka za razumevanje preferencija i izbora gledalaca. Oni mogu izvući korisničke podatke i u skladu s tim pružiti bolje usluge.
Različite Tehnike Rudarenja Podataka
Rudarenje podataka je evoluiralo vremenom, što je dovelo do brojnih tehnika:
#1. Klasifikacija
Klasifikacija je popularna tehnika rudarenja podataka koju koriste stručnjaci za podatke da analiziraju atribute različitih podataka koji se koriste. Kada se identifikuju atributi podataka, oni se kategorišu u unapred definisane klase.
To je oblik grupisanja gde se slične tačke podataka izdvajaju i koriste za analizu radi poređenja. To je osnovni metod koji marketinške agencije često koriste da identifikuju ciljnu publiku i analiziraju njeno ponašanje.
#2. Prediktivno modeliranje
Ovo je moćna tehnika u svetu rudarenja podataka koja koristi istorijske i trenutne skupove podataka za kreiranje grafičkog modela budućih akcija ili ishoda.
Mnoge organizacije u sektoru proizvoda i proizvodnje primenjuju ovaj model da bi stekle uvid u buduće trendove i pravac kretanja tržišta. Ova tehnika najbolje funkcioniše kada je povezana sa velikim skupovima podataka jer pomaže u povećanju tačnosti.
#3. Analiza Odstupanja
Analiza odstupanja je još jedna efikasna tehnika rudarenja podataka koju finansijske organizacije široko koriste za otkrivanje anomalija u skupu podataka. To je jedna od primarnih komponenti koja je odgovorna za održavanje bezbednih baza podataka.
Za razliku od drugih tehnika, ona izdvaja jedinstvene tačke podataka koje se razlikuju od drugih i pomaže stručnjacima da pronađu razloge za greške. Bankarski sektor je često koristi za identifikovanje nenormalne upotrebe kreditnih kartica u jednom danu i zaštitu od lažnih transakcija.
#4. Vizualizacija podataka
Skoro svaka organizacija, bilo da je iz sektora marketinga, bankarstva, zdravstvene zaštite ili zabave, koristi vizualizaciju podataka. To je uobičajena tehnika koja date podatke pretvara u grafički oblik, kao što su grafikoni, dijagrami ili tabele, tako da ih svako može lako razumeti.
Stručnjaci za podatke uglavnom koriste ovu tehniku da prikažu svoje nalaze u formi koju menadžment kompanija lako razume, kako bi mogli donositi informisane odluke. Danas je ova tehnika razvijena do tog nivoa da se nalazi često predstavljaju putem 3D modela i proširene stvarnosti.
#5. Regresija
Još jedna popularna tehnika rudarenja podataka u današnje vreme je regresija, koja se uglavnom koristi za prikazivanje odnosa između varijabli u velikom skupu podataka.
To je korisna tehnika koja se koristi za identifikovanje primarne funkcije koja stoji iza odnosa između varijabli. Kompanije za e-trgovinu često koriste ovu tehniku da predvide starosnu grupu različitih kupaca na osnovu njihove istorije kupovine.
#6. Asocijacija
Postoje brojne tehnike rudarenja podataka, ali samo nekoliko, poput asocijacije, se široko koristi u svim industrijama. Pomaže stručnjacima da pronađu jedinstvene odnose između varijabli u skupu podataka.
Ima mnogo sličnosti sa tehnikama mašinskog učenja, jer ukazuje na specifične podatke u zavisnosti od događaja. Mnoge organizacije, posebno maloprodajni brendovi, koriste ovu tehniku za istraživanje tržišta i analizu impulsivnih kupovnih navika određenih kupaca.
Kako Izvoditi Rudarenje Podataka
Rudarenje podataka je interaktivan proces koji uključuje više koraka:
#1. Definisanje cilja
Da bi započeli proces rudarenja podataka, stručnjaci za podatke, analitičari i poslovni akteri provode vreme razumevajući primarni cilj organizacije za rudarenje podataka. Na osnovu ciljeva i zahteva, oni biraju odgovarajući način za izvođenje rudarenja podataka.
#2. Prikupljanje potrebnih podataka
Kada je cilj definisan, vreme je da stručnjaci za podatke prikupe potrebne skupove podataka relevantne za njihov cilj. Relevantni podaci se prikupljaju iz različitih izvora i zatim čuvaju u skladištu podataka.
#3. Priprema podataka
U ovoj fazi, uskladišteni podaci se čiste i organizuju kako bi se uklonili neželjeni šumovi. To je dugotrajan korak koji uključuje tri faze:
- Relevantni podaci se izdvajaju i transformišu.
- Podaci se čiste uklanjanjem duplikata, ažuriranjem vrednosti koje nedostaju, pročišćavanjem u potrazi za odstupanjima, proverom njihove logičnosti itd.
- Očišćeni podaci se učitavaju u centralnu bazu podataka
#4. Izrada modela
U ovoj fazi, stručnjaci za podatke biraju odgovarajući model u zavisnosti od vrste analize podataka. Tim će analizirati odnose među podacima, kao što su korelacije, trendovi i sekvencijalni obrasci, a zatim će u skladu s tim odabrati model.
Ova faza takođe može uključivati algoritme dubokog učenja, prediktivne modele i modele klasifikacije u zavisnosti od vrste podataka koji se unose. Tačke obuke u skupu podataka mogu se upoređivati ako skup podataka nije označen.
#5. Evaluacija promena
Ovo je ključna faza procesa u kojoj se rezultat modela vrednuje i tumači kada se podaci agregiraju. Rezultat se takođe može predstaviti donosiocu odluka za proces evaluacije. Tokom ove faze, treba osigurati da se rezultat modela poklapa sa definisanim ciljem.
#6. Implementacija
To je završna faza, u kojoj će kompanija potvrditi i razumeti da li su informacije korisne za organizaciju ili ne. Ako tim smatra da su informacije od uticaja, koristiće ih za postizanje svojih ciljeva i osmišljavanje nove strategije.
Informacije se prikazuju u obliku tabela i grafikona, koje se čuvaju i koriste za identifikovanje novih problema.
Izazovi u Implementaciji Rudarenja Podataka
Kao i svaka druga tehnologija, i rudarenje podataka dolazi sa nekim izazovima u implementaciji, kao što su:
- Složenost podataka: Rudarenje podataka može pojednostaviti veliki skup podataka, ali je za njihovu obradu potrebno mnogo vremena i novca. Posebno je izazovno izvući informacije iz strukturiranih i nestrukturiranih fotografija, muzike, video zapisa i tekstova na prirodnom jeziku.
- Nepotpuni podaci: Neće svaki skup podataka tokom rudarenja biti precizan. Možda ćete pronaći nepotpune podatke, što može uzrokovati šumove i greške u sistemu.
- Rizici privatnosti: Rizici privatnosti su veliki izazov u rudarenju podataka. Postoje mnogi slučajevi u kojima kompanije prikupljaju lične podatke kupaca za analizu trendova kupovine, što može narušiti njihovu privatnost i dovesti do problema sa usklađenošću.
- Visoki operativni troškovi: Rudarenje podataka uključuje visoke operativne troškove kupovine i održavanja servera, softvera i hardvera. Štaviše, takođe ćete morati da održavate velike količine podataka, što zahteva značajna ulaganja.
- Problemi sa performansama: Performanse sistema za rudarenje podataka mogu lako biti narušene ako se koristi pogrešna metoda ili tehnika. Nedoslednost u protoku podataka ili veličini baze podataka takođe doprinosi problemima sa performansama.
Korisni Softver i Alati za Rudarenje Podataka
Rudarenje podataka je tehnologija koja se razvija. Zbog toga mnoge softverske organizacije kreiraju napredan softver i alate za rudarenje podataka kako bi pomogle preduzećima da efikasno izvode rudarenje podataka.
Broj funkcija može varirati, ali ključne karakteristike koje su uobičajene u većini njih su ugrađeni algoritmi, priprema podataka, modeli za predviđanje, platforma zasnovana na GUI i modeli primene.
Neki od popularnih softvera za rudarenje podataka koji se široko koriste su Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt i Apache Mahout. Pored njih, možete da koristite Elk, Weka i scikit-learn, jer su to besplatne tehnologije otvorenog koda.
Zaključak
Rudarenje podataka je olakšalo posao preduzećima i pomoglo im da značajno rastu. Mogu koristiti različite tehnike za prikupljanje informacija i uvida do kojih je ranije bilo teško doći.
Nadam se da vam je ovaj članak pomogao da razumete rudarenje podataka i različite tehnike kako biste ih mogli primeniti da biste stekli potrebne uvide i dodatno unapredili svoje poslovanje.
Zatim možete pročitati i o otkrivanju podataka (Data Discovery) i njegovim alatima.