Data Mining и большие данные для бизнеса

0
58415

Bigdata становится все более сложной задачей для крупных корпораций. Термин «большие данные» означает метафору бесполезной горы данных, в которой можно искать знания. Bigdata Mining описывает статистические методы для поиска трендов, перекрестных связей и новых данных в массовых данных. Невозможно обрабатывать такие огромные объемы данных вручную, поэтому необходимо использовать компьютерные методы. Эти методы могут также использоваться для меньших объемов данных. Как правило, интеллектуальный анализ данных относится только к этапу анализа в процессе.

Data Mining и Big Data

При извлечении данных значительные объемы данных могут быть проанализированы с помощью компьютерных программ. Термин «интеллектуальный анализ данных» вводит в заблуждение, поскольку речь идет не о генерации данных, а о получении знаний из данных. Термин преобладал в основном потому, что он короткий и точный. В целом, интеллектуальный анализ данных можно описать как процесс извлечения знаний, которые ранее были неизвестны и считались потенциально полезными. Bigdata описывает объемы данных, которые являются слишком большими, большими или слишком быстрыми для изменения. Ручной сбор или обработка классическими методами поэтому исключены. Собранные большие данные, которые будут использоваться для интеллектуального анализа данных, могут поступать из любого источника. Они варьируются от электронной связи компаний и органов власти до записей систем наблюдения. Стремление к анализу Bigdata с целью использования полученных знаний часто вступает в конфликт с личными правами других лиц, поэтому их следует защищать заранее.

Data Mining и Big Data: обычные процедуры

Интеллектуальный анализ больших данных анализирует выбор и сбор данных. Неполные записи удаляются и добавляются важные источники или значения сравнения. Впоследствии, данные ищутся для определенных поведенческих моделей, и полученные результаты отображаются. Они изучаются и оцениваются экспертами, чтобы можно было решить, можно ли достичь желаемой цели. Полученные знания используются в новых исследованиях или используются в качестве параметра сравнения, поэтому результаты следующего поиска становятся еще более точными. Хотя в прошлом интеллектуальный анализ данных в Bigdata прежде всего использовался в ИТ, все больше и больше компаний интересуются используемыми методами и значительным потенциалом, который предлагает Bigdata. В финансовом секторе интеллектуальный анализ данных используется для обнаружения мошенничества и аудита. Кредитный скоринг использует bigdata для расчета вероятности дефолта. В маркетинге интеллектуальный анализ данных рассчитывает, как покупательское поведение покупателей терпит неудачу или какая реклама измеряет интерес потенциальных клиентов. В интернет-магазинах анализируются корзины покупок, а затем меняются цены и размещение товаров. Кроме того, можно искать целевые группы для рекламных кампаний и изучать профили клиентов. В Интернете Bigdata Mining служит для обнаружения атак, предоставления рекомендаций и анализа социальных сетей. Другими областями применения являются, например, области медицины, библиометрия и уход.

Стоит знать о больших данных и добыче данных

В Bigdata или Data Mining можно принять дисциплину, которая является научно нейтральной. С помощью интеллектуального анализа данных можно анализировать данные из всех видов источников. Однако, как только данные относятся к человеку, могут быстро возникнуть моральные и юридические конфликты. Обычно они относятся не к оценке данных, а только к процессу извлечения. Данные, которые не были надлежащим образом анонимизированы, могут быть присвоены конкретным лицам. Поэтому при проведении анализа данных Bigdata всегда необходимо обеспечить анонимность, которая не позволяет делать выводы о лицах или группах лиц. Помимо правовых коллизий, следует отметить, что возникают моральные проблемы. Сомнительно, чтобы компьютерам было разрешено делить людей на «категории» или «классы». Например, в области интеллектуального анализа данных люди изображаются как кредитоспособные или недостойные. В целом, следует отметить, что сам метод является чрезвычайно нейтральным по отношению к стоимости и анонимным. Метод не знает последствий и вероятностей расчета. Однако, как только люди сталкиваются с данными в реальном выражении, например, со стороны Шуфы, это может вызвать странные, обиженные или удивленные реакции. Поисковый гигант Google Google Analytics предоставляет данные о целевых группах владельцев сайта.

Возможности и будущие перспективы

В глобализованном мире интеллектуальный анализ данных становится все более актуальным для больших данных. В прошлом американские корпорации могли рассказать о покупательском поведении своих клиентов, независимо от того, беременны они или нет. На основании этих выводов были разосланы ваучеры и советы по покупкам, что увеличило продажи. По характеру покупок было даже возможно предсказать дату рождения, хотя и не точный день. Интеллектуальный анализ больших данных сегодня очень важен для компаний. Благодаря целенаправленному анализу больших данных можно получить существенную информацию о пользователях и потенциальных клиентах. В конечном счете, интеллектуальный анализ данных ведет к увеличению доходов и прибыли, и поэтому он станет еще более важным в будущем. Неудивительно: в глобализированном и технически подкованном мире сбор данных в настоящее время нормален, и в ближайшем будущем он станет намного сильнее.

ОСТАВИТЬ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
Пожалуйста, введите ваше имя здесь