...
WEB и WordPress новости, темы, плагины. Здесь мы делимся советами и лучшими решениями для сайтов.

Полное руководство по интеллектуальному анализу данных и тому, как его использовать

30

Большинство компаний хотят, чтобы они могли лучше использовать данные для принятия более обоснованных решений, но это гораздо легче сказать, чем сделать.

Большие данные – это настоящая золотая жила в том, что они могут предложить, но управление, анализ и извлечение из них аналитических сведений также сопряжено с множеством проблем. И когда вы начинаете изучать управление данными, вы сталкиваетесь со всем этим техническим жаргоном и сложными определениями, которые, кажется, делают его еще более сложным.

Один из способов, которым организации пытаются максимально использовать имеющиеся в их распоряжении данные, – это интеллектуальный анализ данных. Этот метод может быть чрезвычайно ценным для оптимизации операций, построения точных бизнес-прогнозов, повышения рентабельности инвестиций в маркетинг и продажи, предоставления ценных сведений о клиентах и ​​многого другого.

Давайте поговорим о том, что такое интеллектуальный анализ данных, о некоторых ключевых определениях, которые следует иметь в виду, об общих проблемах и о том, как ваш бизнес может безопасно и этично использовать свой потенциал.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных – это процесс анализа больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей. Он позволяет превращать необработанные неструктурированные данные в понятную информацию о различных областях бизнеса и рынка.

Этот анализ может дать важную информацию, которая поможет решить проблемы и выявить их до того, как они повторится, снизить риски и затраты, определить рыночные возможности, улучшить качество обслуживания клиентов и спрогнозировать поведение и предпочтения клиентов.

Преимущества интеллектуального анализа данных

Если все сделано правильно, интеллектуальный анализ данных может дать значительное преимущество, поскольку предоставляет бизнес-аналитику, к которой вы иначе не имели бы доступа, и давая аналитические данные гораздо более актуальным и своевременным образом. Некоторые из преимуществ интеллектуального анализа данных включают:

  • Легко находите самые важные данные. Большие данные содержат некоторую действительно полезную информацию, но есть и многое, что вам не нужно, и это скорее затруднит анализ, чем поможет. Интеллектуальный анализ данных позволяет автоматически различать ценную информацию и преобразовывать ее в отчеты с практическими действиями.
  • Лучше понимать своих клиентов и их путь. Интеллектуальный анализ данных может помочь вам собрать данные о клиентах из нескольких источников и сопоставить их, чтобы сформировать информативные и подробные профили. Это может дать вам ценные знания о тенденциях, предпочтениях, поведении, сходствах и различиях клиентов. Это тот тип информации, который поможет вам улучшить качество обслуживания клиентов и улучшить взаимодействие во всех точках взаимодействия.
  • Более быстрое автоматизированное принятие решений. Вместо того, чтобы требовать от человека, чтобы он все проанализировал и определился с планом действий, вы можете автоматизировать определенные решения. Например, банки могут использовать программное обеспечение для выявления тенденций в данных, которые выглядят как мошеннические действия, и автоматически блокировать учетные записи в течение нескольких секунд, уведомлять ответственного лица или запрашивать дополнительную проверку у пользователей.
  • Более эффективные и адаптированные маркетинговые кампании. Благодаря знаниям, которые вы получаете в результате интеллектуального анализа данных, маркетинговые команды могут создавать гораздо более персонализированные кампании, адаптировать контент и рекомендации по продуктам на основе известных предпочтений и поведения, прогнозировать тенденции в том, как потребители покупают ваш веб-сайт или перемещаются по нему, выяснять, что мешает им покупать или что приводит их к оттоку, создает точные маркетинговые сегменты и предлагает индивидуальные рекламные акции – и это только начало. Само собой разумеется, что эти маркетинговые кампании на основе данных дают значительно более высокую рентабельность инвестиций.

Data Mining против сбора данных

У интеллектуального анализа данных есть свои преимущества, но может показаться, что для новичка в этом вопросе непросто. Одна общая путаница связана с различиями между интеллектуальным анализом данных и сбором данных.

При правильном выполнении интеллектуальный анализ и сбор данных могут дополнять друг друга. В то время как интеллектуальный анализ относится к анализу больших наборов данных с целью выявления тенденций, сбор данных – это процесс извлечения данных из онлайн-источников для последующего анализа. Итак, в то время как майнинг больше фокусируется на анализе данных, сбор урожая фокусируется на сборе.

Сбор данных включает сканирование веб-сайта для извлечения данных, которые затем преобразуются в понятную информацию. И хотя это возможно сделать безопасно и этично, существует множество злоумышленников, которые используют методы сбора данных для сбора информации в Интернете, такой как адреса электронной почты, списки контактов, фотографии, видео, текст или код, без согласия пользователей или знания.

Одним из известных примеров сбора данных, о котором вы, возможно, слышали, был скандал с Cambridge Analytica и Facebook. Как сообщает The New York Times, британская политическая консалтинговая компания начала собирать данные о миллионах пользователей Facebook в 2014 году, чтобы построить психологические профили избирателей и попытаться продать их для политических кампаний.

Хотя скандал с Cambridge Analytica был масштабным и имел огромные последствия, неэтичные методы сбора данных могут применяться компаниями любого типа, независимо от размера.

Например, предположим, что небольшой медиа-стартап надеется разработать более персонализированные рекомендации по контенту для своей аудитории, которая в основном состоит из женщин в возрасте от 18 до 24 лет. Итак, чтобы получить больше данных для создания этих кампаний, эта компания решает сканировать похожие веб-сайты, которые часто посещает одна и та же целевая аудитория, и выяснять, какой тип контента они там больше всего потребляют, и поэтому на основе этого выстраивает индивидуальные рекомендации по контенту. Однако эти данные были получены без согласия пользователей, что уже представляет собой злоупотребление служебным положением.

Другой пример – когда компания стремится расширить охват своей электронной рассылки, но еще не имеет большого количества подписчиков. Поэтому эта компания решает купить список контактов у стороннего поставщика, чтобы охватить больше людей, однако покупка и продажа списков контактов может быть запрещена в соответствии с несколькими законами о защите данных, а также отправка нежелательных писем, когда пользователи явно не предоставили свои личные данные или согласие на получение электронных писем.

Избегайте проблем с интеллектуальным анализом данных

Описанные выше сценарии являются прекрасным примером того, чего не следует делать при развертывании интеллектуального анализа и сбора данных. В случае Facebook-Cambridge Analytica, например, данные были извлечены без согласия или ведома пользователей, Facebook не смог защитить данные пользователя от внешних субъектов, а затем данные использовались для целей, с которыми пользователи не были явно согласны, или даже обязательно знал про.

Вот почему так важно знать о потенциальных подводных камнях, связанных с интеллектуальным анализом данных и сбором данных, и обеспечивать соблюдение этих правил этично и прозрачно.

Обеспечение защиты данных и конфиденциальности – ключ к успеху

Как и любой процесс, связанный с конфиденциальными данными, включая личные данные, вашей задачей номер один должно быть обеспечение того, чтобы все данные, которые вы собираете и используете, были предоставлены с явного согласия и в полном соответствии с любыми применимыми законами о конфиденциальности. Сюда также входит обеспечение безопасности данных на всех этапах процесса, включая сбор, хранение, анализ, вплоть до удаления данных.

Организациям также необходимо внедрить внутренние правила, чтобы указать, для чего можно использовать данные, а также как их можно анализировать и внедрять, а также следить за тем, чтобы выводы, полученные в результате интеллектуального анализа данных, сами по себе не нарушали политики конфиденциальности. Как показывает опыт, прозрачность, честность и этичность в отношении данных должны быть вашим главным приоритетом.

Некоторые компании могут захотеть нанять сотрудников, специализирующихся в области науки о данных и безопасности, для наблюдения за всеми процедурами управления и анализа данных, что может быть большим подспорьем в обеспечении защиты данных и конфиденциальности пользователей на протяжении всего процесса. Они также могут использовать специализированные инструменты для достижения наилучших результатов.

Однако все эти специальные ноу-хау и инструменты могут в конечном итоге стать довольно дорогими, что может сделать добычу данных непомерно дорогостоящей для небольших или более экономных предприятий. Эта стоимость также может увеличиваться по мере роста вашей компании и увеличения сложности ваших данных.

Интеграция ваших данных перед майнингом

Часто упускаемый из виду шаг при реализации процессов обработки данных, включая интеллектуальный анализ данных, – это интеграция данных. Вкратце, интеграция данных означает объединение данных из нескольких разрозненных источников в единую базу данных для более согласованного представления данных.

Интеграция ваших данных может сделать интеллектуальный анализ данных еще более эффективным и точным. Поскольку ваши данные будут унифицированы, обогащены и актуальны после интеграции, будет намного проще и быстрее выявлять тенденции и закономерности, что позволяет более гибко принимать решения на основе текущих и точных результатов.

Если вы используете решение для синхронизации, такое как PieSync, для интеграции ваших данных, ваши клиентские базы данных также обновляются в реальном времени, поэтому любой анализ, который вы собираете на основе этих данных, будет основан на информации в реальном времени и позволит вам создавать более точные профили и компилировать надежные отчеты.

PieSync также может синхронизировать предпочтения клиентов в общении между вашими приложениями, что значительно упрощает визуализацию согласия и отказа клиентов во всех приложениях в соответствии с законами о защите данных и конфиденциальности.

Таким образом, вы можете не только собирать точные, надежные и актуальные сведения из своих данных, но и делать это безопасно и законно, уделяя первоочередное внимание конфиденциальности и защите пользователей.

Источник записи: https://blog.hubspot.com

Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения вашего опыта. Мы предполагаем, что вы согласны с этим, но вы можете отказаться, если хотите. Принимаю Подробнее