Blog Data Mining Bi

Hvilken indflydelse har Data Mining på Business Intelligence?

I den moderne tidsalder leder virksomheder løbende efter en konkurrencefordel – noget, som vil give dem mulighed for at levere varer eller tjenester til lavere omkostninger, højere kvalitet og hurtigere hastighed end deres konkurrenter. Måden at gøre det på begynder med kvaliteten og mængden af data, de kan indsamle.

Data driver alt i erhvervslivet, fra produktion til logistik inden for forsyningskæden til detailsalg til kundeoplevelse til markedsføring efter salg og meget mere. Data er hemmeligheden bag at gøre processer mere effektive, produktionsomkostninger billigere, profitmarginer højere og markedsføringskampagner mere effektive.

Men data alene er ikke svaret – uden et middel til at interagere med dataene og uddrage meningsfuld indsigt er det i bund og grund ubrugeligt.

Business Intelligence-software (BI) kan hjælpe ved at kombinere online analytisk behandling (OLAP), location intelligence, virksomhedsrapportering og meget mere. BI-software giver virksomheder mulighed for at forbinde uensartede datakilder til en samlet kilde, sammenligne og strukturere dataene og tilbyde en grænseflade, så slutbrugere kan udtrække rapporter og dashboards, der kan fremme mere informerede forretningsbeslutninger.

Så hvordan finder en førende virksomhed en måde at slå deres rigdom af data sammen med muligheden for at udnytte det effektivt via BI-software? Lad os introducere begrebet, Data Mining.

Ekstremt høj arbejdsbyrde i styring af “dataminer”

Data Mining er hovedsageligt processen bag at udvinde data fra forskellige kilder (såsom detailsalgssoftware, logistikstyringsværktøjer og IoT-udstyrede produktionsmaskiner), analysere det og opsummere det med rapporter eller dashboards, der kan hjælpe virksomheder med at få indsigt ind i deres drift. Hvis data er benzinen, der driver muligheder for optimering, så er Data Mining motoren – som omdanner rå brændstof til fremdrift for din virksomhed.

At forandre dine rådata til forretningsindsigt via Data Mining foregår over fem trin:

  1. Udtrækning, forandring og indlæsning (ETL): Det første trin i Data Mining indebærer at udtrække data fra én eller flere kilder (som dem, der omtales ovenfor), forandre det til et standardiseret format og indlæse det i datawarehouse.
  2. Gemme og administrere: Derefter gemmer og administrerer virksomhederne dataene i et flerdimensionalt databasesystem, som f.eks. OLAP eller tabulære kuber.
  3. Adgang: Når dataene er standardiseret, indlæst og administreret i databasen, får forretningsanalytikere, IT-fagfolk eller datavidenskabsfolk adgang til dataene for at bestemme, hvordan de skal organiseres.
  4. Analyse: Applikationssoftware analyserer og sorterer dataene baseret på indgående forespørgsler fra slutbrugeren.
  5. Præsentation: Når dataene er analyseret og sorteret, bliver de præsenteret for slutbrugeren i et forståeligt format, såsom en rapport, et diagram eller en graf.

Selvom BI primært er fokuseret på at overvåge datasæt og spore data mod forretningsmål og nøgleindikatorer (KPI’er), bruges Data Mining til at analysere datasæt for at belyse nye mønstre og tendenser. Data Mining gør dette ved at anvende sofistikerede teknikker til data, der hjælper organisationer med at opnå et bestemt formål eller mål:

Klassifikation:

Klassifikation bruges til at hente oplysninger om data og metadata, og derefter bruges disse oplysninger til at hjælpe med at sortere data efter forskellige klasser.

Clustering:

Clustering er en analyseteknik i Data Mining, som bruges til at identificere datasæt, der minder om hinanden. Clustering hjælper med at gruppere data og genkende forskelle og ligheder.

Regression:

Regression er en effektiv metode til at analysere forholdet mellem variabler. Regression bruges til at identificere virkningen af tilsyneladende uafhængige eller selvstændige variabler på andre afhængige variabler.

Associeringsregler:

Associeringsregelteknikken hjælper med at finde forbindelser mellem to eller flere elementer. Associeringsregler sigter mod at opdage skjulte mønstre i datasættet.

Outer detection:

Outer Detection observerer elementer i datasættet, der ikke svarer til forventede mønstre eller adfærd. Almindelige eksempler er indbrudsdetektion og bedrageridetektion. Outer Detection kaldes også nogle gange Outlier Analysis eller Outlier Mining.

Sekventielle mønstre:

Sekventiel mønsteranalyse hjælper med at identificere lignende mønstre eller tendenser i data over en bestemt periode, som f.eks. sæsonudsving.

Forudsigelse:

Forudsigelse bygger på en kombination af andre teknikker i Data Mining (såsom clustering, klassifikation, tendenser osv.) til at analysere tidligere hændelser for at forudsige fremtidige hændelser.

Mens Data Mining kan anvende sofistikerede datamodeller og algoritmer til at afdække skjulte mønstre i dine data og nøjagtigt forudsige fremtiden baseret på historisk information, er BI og analytics-software forpligtet til at kortlægge disse forudsigelser og mønstre i forhold til forretningsmål og KPI’er.

Data Mining og Business Intelligence

Data Mining og BI kan virke forskellige på papiret, men de overlapper hinanden en hel del i både resultater og den måde, de kan bidrage til din virksomheds succes. Data Mining er en integreret del af Business Intelligence, når det kommer til rensning, standardisering og udnyttelse af forretningsdata. Det bidrager også til din evne til at bruge disse data til at lave nøjagtige og pålidelige forudsigelser, der kan give dig mulighed for at operere på et højere niveau end blot at bruge de historiske data, som du har til rådighed, og gætte på fremtidige resultater.

Virksomheder kan bruge Data Mining til at finde de oplysninger, de har brug for, og bruge Business Intelligence og analytics til at afgøre, hvorfor det er vigtigt. Når du først har truffet beslutningen om at blive mere datadrevet, er næste trin at evaluere BI-software.

Efter at have brugt de sidste 15 år på at arbejde direkte med Microsoft Dynamics-kunder, har vi samlet en detaljeret vurdering af 7 af de bedste Dynamics BI- og analytics-platforme for at hjælpe dig med at vælge den rigtige løsning. Vi vil hjælpe dig med at optimere synligheden i tendenser og forudsigelse – og bruge den indsigt til at forme din forretningsstrategi. Start med fremtidssikring af din virksomhed i dag.

Sammenlign de 7 bedste Microsoft Dynamics Business Intelligence- og analytics-platforme

READ BLOG POST