Descoperirea datelor a devenit un aspect crucial al afacerilor moderne, deoarece acestea se străduiesc să dea sens cantităților masive de date generate în fiecare zi.
Să vedem despre ce este vorba despre această descoperire de date și cum se face.
Cuprins
Ce este descoperirea datelor?
Descoperirea datelor este procesul de identificare, explorare și înțelegere a datelor în cadrul unei organizații pentru a descoperi informații și a genera valoare pentru afaceri.
Aceasta implică colectarea și analiza datelor din numeroase surse folosind metode precum vizualizarea datelor, învățarea automată și analiza statistică pentru a găsi modele și relații în date.
Utilizatorii de afaceri efectuează frecvent acest proces, care poate fi facilitat de instrumente și tehnologii care oferă o interfață ușor de utilizat pentru lucrul cu date.
Importanța descoperirii datelor
Descoperirea datelor este un aspect crucial al business intelligence, deoarece ajută organizațiile să ia decizii informate pe baza informațiilor obținute din datele lor.
Ajută la descoperirea relațiilor ascunse în date, care oferă informații valoroase care pot stimula creșterea și succesul afacerii.
Folosind informațiile obținute în urma procesului de descoperire, organizațiile pot câștiga literalmente un avantaj competitiv luând decizii inteligente, prezicând tendințe și rămânând în fruntea curbei.
Procesul de descoperire a datelor
Acest proces implică de obicei următorii trei pași:
Pregătirea
Acesta este primul pas în procesul de descoperire a datelor, care implică colectarea, curățarea și transformarea datelor din diverse surse într-un format utilizabil.
Vizualizarea
În acest pas, datele sunt transformate în reprezentări grafice, cum ar fi diagrame și grafice, pentru a identifica modelele dintre date.
Analiza datelor
Aici sunt generate informațiile din date. Analiștii de date folosesc instrumente precum modelarea statistică, algoritmi ML și analiza predictivă pentru a identifica tendințele și modelele în date.
Întregul proces poate fi iterativ și este esențial să repetați pașii de mai multe ori pentru a vă asigura că toate datele relevante sunt incluse și pentru a rafina rezultatele în mod continuu.
Cazuri de utilizare de descoperire a datelor
Descoperirea datelor poate fi folosită pentru o varietate de lucruri, de la simplificarea experiențelor consumatorilor până la îmbunătățirea proceselor corporative de back-end.
Cazurile de utilizare vor crește într-adevăr pe măsură ce companiile descoperă noi oportunități din studiile lor, deoarece algoritmii statistici și ML fac acum posibile exerciții de descoperire a datelor mai complicate și mai solicitante.
Să examinăm mai detaliat unele dintre cele mai populare cazuri de utilizare pentru descoperirea datelor.
#1. Analiza Clientului
În retail, finanțe și alte industrii axate pe clienți, descoperirea datelor poate fi utilizată pentru a înțelege comportamentul clienților și datele demografice. Acest lucru poate ajuta organizațiile să își personalizeze experiența clienților și să ia decizii informate cu privire la strategiile lor de marketing și vânzări.
#2. Detectarea fraudelor
Descoperirea datelor poate fi folosită și în industria financiară pentru a detecta activități frauduloase prin identificarea tiparelor în tranzacții care se abat de la comportamentul tipic.
#3. analiza lanțului de aprovizionare
Poate fi utilizat pentru a eficientiza și a crește eficacitatea procedurilor lanțului de aprovizionare în sectoarele de producție și logistică. Pentru a găsi zonele potențiale de îmbunătățire, procesul de descoperire poate include examinarea datelor privind performanța furnizorilor, programele de livrare și starea inventarului.
#4. Analiza asistenței medicale
Descoperirea datelor în sectorul asistenței medicale poate ajuta la îmbunătățirea rezultatelor pacienților și la reducerea cheltuielilor medicale.
Factori de căutat într-un instrument de descoperire a datelor
Atunci când alegeți un instrument de descoperire a datelor, este important să luați în considerare următoarele caracteristici:
Interfață simplă
Instrumentul ar trebui să aibă o interfață ușor de utilizat, care facilitează explorarea și analiza datelor utilizatorilor de afaceri fără a avea nevoie de expertiză tehnică.
Integrarea datelor
potențialul de integrare cu o gamă largă de surse de date, inclusiv baze de date, foi de calcul și multe altele.
Scalabilitate
Aplicația ar trebui să fie capabilă să gestioneze cantități enorme de date și să se scaleze pentru a satisface nevoile în expansiune ale organizației.
Vizualizarea datelor
Instrumentul trebuie să fie echipat cu capabilități puternice de vizualizare a datelor, inclusiv capacitatea de a crea diagrame interactive, grafice și tablouri de bord care pot fi folosite pentru a explora și înțelege datele.
Capacități de învățare automată
Instrumentul ar trebui să aibă încorporate capabilități de învățare automată, cum ar fi analiza predictivă și motoare de recomandare, pentru a ajuta organizațiile să descopere perspective și modele în datele lor.
Colaborare
Utilizatorii ar trebui să poată împărtăși perspective, evaluări și infografice cu alți membri ai echipei care utilizează aplicația, ceea ce ar trebui să încurajeze colaborarea.
Securitate și confidențialitate
Trebuie să poată proteja datele sensibile și să respecte reglementările privind confidențialitatea, cum ar fi GDPR.
Suport și documentare
Un set complet de instrucțiuni, materiale de instruire și asistență tehnică ar trebui să fie furnizate împreună cu instrumentul.
Prețuri
Prețul instrumentului ar trebui să corespundă nevoilor și bugetului organizației.
Luând în considerare toți acești factori, am rezumat o listă cu cele mai bune instrumente pentru a realiza descoperirea datelor.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) este o soluție software concepută pentru a ajuta organizațiile să protejeze datele sensibile împotriva furtului, pierderii accidentale sau accesului neautorizat.
Oferă monitorizare și securitate în timp real pentru dispozitivele terminale, cum ar fi laptopuri, desktop-uri și servere. De asemenea, poate ajuta companiile să prevină încălcările datelor și să respecte reglementări precum HIPAA și GDPR.
Oferă capabilități de descoperire a datelor care permit organizațiilor să identifice și să protejeze informațiile sensibile, cum ar fi informațiile de identificare personală (PII), informațiile financiare și datele comerciale confidențiale.
Acest instrument scanează punctele finale pentru date sensibile și le clasifică pe baza politicilor predefinite.
Tablou
Tableau este un software de vizualizare a datelor și business intelligence pentru explorarea, analizarea și prezentarea datelor.
Cu interfața sa avansată de tip drag-and-drop și varietatea de opțiuni de vizualizare, Tableau facilitează companiilor de toate dimensiunile să își transforme datele în informații utile.
Acest instrument acceptă o gamă largă de tipuri de diagrame, inclusiv diagrame cu bare, diagrame cu linii și diagrame circulare și oferă funcții de analiză avansate, cum ar fi prognoza și modelarea statistică.
Tableau oferă, de asemenea, o gamă largă de funcții de colaborare care facilitează echipelor să partajeze date și informații în întreaga organizație.
Utilizatorii își pot publica tablourile de bord pe Tableau Server sau Tableau Online, unde alții pot accesa și interacționa cu datele și pot furniza. În plus, Tableau oferă aplicații mobile pentru iOS și Android.
Osano
Osano este o altă companie de software excelentă care oferă soluții de gestionare a confidențialității și protecție a datelor pentru organizații.
Soluțiile Osano includ o platformă de gestionare a confidențialității care oferă un hub central pentru organizații pentru a-și gestiona politicile de confidențialitate, cookie-urile și obligațiile de protecție a datelor.
Acest instrument permite organizațiilor să își creeze și să gestioneze politica de confidențialitate, să urmărească și să gestioneze consimțământul și să monitorizeze și să impună respectarea confidențialității.
Caracteristica de descoperire a datelor din Osano permite organizațiilor să identifice și să clasifice datele personale stocate în diferite sisteme, inclusiv baze de date și aplicații cloud.
Această platformă oferă, de asemenea, un inventar de date care poate fi folosit pentru a urmări și gestiona datele personale în timp și instrumente care pot fi folosite pentru a detecta și semnala automat datele sensibile.
Qlik Sense
Qlik Sense este o platformă de vizualizare a datelor și business intelligence dezvoltată de Qlik, o companie de software. Platforma oferă o gamă largă de instrumente de vizualizare și analiză a datelor care permit organizațiilor să transforme datele în informații utile.
Oferă un mediu de descoperire a datelor cu autoservire, care permite utilizatorilor de afaceri să creeze și să exploreze vizualizări interactive de date, tablouri de bord și rapoarte.
Platforma folosește un motor de date proprietar care indexează datele în timp real, ceea ce oferă acces rapid și flexibil la date dintr-o gamă largă de surse.
Informatica
Informatica este un furnizor de încredere de soluții de management și integrare a datelor care ajută companiile să își maximizeze valoarea datelor. Instrumentul său de catalog de date ajută la descoperirea și gestionarea activelor de date de orice dimensiune a companiei.
Companiile pot scana și indexa rapid metadatele, datele de profil și pot accesa informații detaliate despre descendență despre zeci de milioane de seturi de date.
Similar cu alte instrumente, oferă, de asemenea, o interfață intuitivă pentru a căuta și a descoperi active de date și oferă informații contextuale pentru a ajuta companiile să ia decizii bazate pe date.
Concluzie
În lumea digitală modernă, organizațiile care folosesc eficient descoperirea datelor sunt mai bine echipate pentru a oferi o experiență mai bună pentru clienți, să rămână competitive și să își atingă obiectivele de afaceri.
De asemenea, ați putea fi interesat să aflați despre datele întunecate pentru a găsi tendințe și oportunități ascunse.