Veri Madenciliği İş Zekası Uygulamalarını Nasıl Dönüştürebilir?

Her yıl toplanan veri miktarı, gezegendeki her insanın her dakika 102 megabayt bilgi üretmesiyle her zamankinden daha hızlı büyüyor. Herhangi bir organizasyonda, iş zekası, şirket ve kullanıcıları içinde üretilen verileri analiz ederek karar vericilere stratejik kararlar vermede verimli bir şekilde yardımcı olabilir.

Veri madenciliği, kuruluşlarında neyin işe yarayıp yaramadığına dair içgörüler toplamak için iş zekasını destekleyen ve üretim, satış, maliyet düşürme veya pazar araştırması gibi genel iş operasyonlarını iyileştirmek için gelecekteki eğilimleri tahmin eden süreçtir.

Bir bilgi madeninde altın aranıyor. Veri Madenciliği yardımcı olabilir. Altın madenciliğinin Dünya'yı kazması ve değerli parçalar için kaya kazması gibi, veri madenciliği de değerli bilgileri bulmak için büyük veri kümeleri arasında sıralama yapıyor.

Bu veriler genellikle ham ve yapılandırılmamış olduğundan, kullanıcılarının anlamlı sonuçlar çıkarmasını zorlaştırır. Veri madenciliği, bu karmaşık veri kümelerinin kodunu çözer ve iç operasyonlar hakkında öngörüler sağlamanın yanı sıra içgörüler elde eden iş zekası ekibine bunların daha temiz bir versiyonunu sunar. Bu veriler, grafikleri, çizelgeleri ve KPI'ları kullanarak sonuçları görüntüleyen bir pano gibi bir görselleştirmeye dönüştürülebilir ve karar vericilerin aksi halde belirgin olmayacak ana eğilimleri ve önemli anormallikleri belirtmesine yardımcı olur.

Veri madenciliği ve iş zekasının gücünden yararlanan işletmeler, hedef kitlelerine ulaşmak için hiper kişiselleştirilmiş reklamları kullanabilir. İş geliştirmede veri madenciliğinin nasıl kullanıldığını anlamak için iş zekası ve veri madenciliği arasındaki ilişkiyi keşfetmemiz gerekir.

Veri Madenciliği ve İş Zekası – Bir İşi Geliştirmek İçin Birlikte Nasıl Çalışırlar?

Bir asır önce petrol en çok rağbet gören emtiaydı ama bugünün dünyasında veriler yeni petrol haline gelmiş gibi görünüyor. Nedenini merak etmek? Pazarlama, risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti, siber güvenlik, tıbbi teşhis ve matematik ve sibernetik ve genetik gibi araştırma disiplinleri gibi alanlarda iş zekasını geliştirmek için Veri Madenciliği Teknikleri.

Hiper kişiselleştirilmiş reklamcılıktan kurumsal dropshipping'e ve politik istihbarata kadar veri madenciliğinin gücü her türlü cephaneliğin ötesindedir ve fikirleri, algıları ve seçimleri inşa etmek veya kırmak için yeterince güçlüdür.

Çıkarılabilen, kullanılabilen ve paylaşılabilen içgörü ve bilgi miktarıyla, veri madenciliği ve iş zekası artık herhangi bir kuruluş için tartışmasız en değerli varlıktır.

Veri madenciliği, iş operasyonlarında üretkenliği artırmaya yardımcı olur, ancak aynı zamanda tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve gelişmiş analitiğin diğer yönleriyle birlikte bir işletmeyi rekabetten ayırabilir. İş zekası algoritmalarıyla birleştirilmiş veri madenciliği süreci, iş sorgularını değerlendirmeye ve gelecekteki eğilimleri ve müşteri davranışını tahmin etmeye yardımcı olmak için verilerdeki davranışları belirlemek için istatistiksel yöntemler uygular.

Veri madenciliğini iş zekasıyla birleştirmenin nihai amacı, verileri bir işletmenin büyümesine yardımcı olabilecek anlamlı iş içgörülerine dönüştürmektir. İş zekası durumunda, veri madenciliği, daha sonra analitik ve tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek ilgili bilgi ve veri kümelerini bulmaya odaklanır.

Örneğin, bir kredi kartı şirketi, şirketin yaklaşan teklifleri gerçekten satın alabilecek potansiyel müşterileri hedeflemek için daha fazla zaman ve enerji harcamasını sağlayacak bir kredi kartı teklifine kimin abone olabileceğini belirlemek için müşterileri hakkındaki verileri analiz edebilir.

Genel olarak veri madenciliği, bir işletmenin operasyonlarını ve satışlarını etkileyebilecek karmaşık kalıpları ve davranışları ortaya çıkarmasına yardımcı olur. Örneğin, şirketler veri madenciliğini kullanarak satışlarını en üst düzeye çıkarmak için iş zekasını geliştirebilir, doğru hedef kitleyi belirleyerek pazarlamayı iyileştirebilir, dolandırıcılığı önlemek için riskten kaçınan iş modelleri oluşturabilir, finansmanı sıralayabilir ve operasyonlarda güvenliği iyileştirebilir, kalite sorunlarını ele alabilir ve üretim veya tedarik zinciri operasyonlarını yönetin.

Satış rakamlarını bir excel elektronik tablosuna sadece manuel olarak giriyorsanız, o zaman zaten verilerle çalışıyorsunuzdur ve doğru bir şekilde yapılandırıldığı sürece, onu kolayca sindirilebilir grafiklere dönüştürmenize yardımcı olan bir iş zekası aracına bağlayabilirsiniz. ve grafikler Bugün piyasada çok düşük maliyetli veya bazılarının kullanımı tamamen ücretsiz olan iş zekası araçları var.

İş zekası, işletmenizin tüm farklı faaliyetlerinde ürettiği veriler olan veri madenciliğinin gücünden yararlanmakla ilgilidir. Bu verileri, anlaşılır bir form oluşturmak ve şirketinizin performansına ilişkin bazı güçlü bilgiler toplamak için daha fazla değerlendirmek ve görsel bir sunum yapmak için kullanırız. Bu veri yorumundan elde edilen bilgiler, daha iyi ve daha akıllı kararlar vermenizi sağlayarak işinizi büyütmenize yardımcı olur.

Veri madenciliğinden elde edilen içgörüler, bir şirketin daha akıllı iş kararları almasına ve performansı artırarak gelirinizi artırarak veya paradan tasarruf edilebilecek alanları belirleyerek maliyetleri azaltarak yardımcı olur.

Herhangi bir veri yorumlama, değerlendirme ve değerlendirmenin nihai sonucu, topladığınız verilerin anlaşılır bir biçimini görsel bir ortamda da sunar. Bir araba gösterge panosu, hızınız, depoda ne kadar kaldığı veya dış sıcaklık gibi şeyleri görüntülerken, bir iş zekası panosu, işletmenizin ölçümlerini veya gelirleriniz, stok seviyeleriniz veya tüketicilerden ne kadar etkileşim aldığınız gibi KPI'ları içerir. farklı platformlarda.

Verilerinizi görselleştirmek, okumayı, anlamayı ve sindirmeyi kolaylaştırır ve eğilimleri tespit etmek ve işlerin nerede iyi gittiğini görmek için okumayı ve anlamayı çok daha kolaylaştırır. Ayrıca, verilerin görsel biçimi, işletmenizin iyileştirilmesi gereken birçok yönünü anlamanıza yardımcı olur.

Tüm verileri bir araya getirdikten, analiz ettikten ve görselleştirdikten sonra, analizin sonuçlarını okuyup neler öğrenebileceğimizi gördüğümüz içgörü aşamasına sıra gelir. Veri madenciliği, daha akıllı iş kararları vermek için verilerinizden içgörüler elde etmenize yardımcı olur. Gösterge tablonuzda görüntülenen grafikler yalnızca fotoğraf veya süslü çizelgeler değildir, size şirketinizin nasıl çalıştığına dair derinlemesine bir anlayış sağlayacak kadar güçlüdürler. Bu veriler görsel bir biçimde kavramsallaştırılıp özetlendiğinden, anlaşılması daha kolay ve okunması daha hızlı olduğu düşünülmektedir.

Veri madenciliğinin iş zekasının kullanılmasına mucizevi bir şekilde nasıl yardımcı olduğuna dair bazı güçlü örnekler

Zaman geçti, tüm verilerin elektronik tablolar veya veritabanları şeklinde sunulduğu bir dönem değil. İnternet çağında, işletmelerimizi birden fazla sosyal medya ağı, güçlü uygulamalar, yazılım tabanlı iş çözümleri ve bulut tabanlı iş hizmetleri ile güçlendirdik ve tüm bu hizmetler bir yığın veri ve sayı toplar. Her dakika yaklaşık 300000 Instagram hikayesi, 1,4 milyon tinder kaydırma veya 4,5 milyon youtube videosu yükleniyor, ancak tüm bu veriler üretilirken şirketler bununla ne yapıyor?

2019'da google, reklamcılığı herhangi bir işletmenin cephaneliğinde önemli bir bileşen haline getiren reklamlardan 134,8 milyar dolar kazandı. İnternet popülasyonunun büyüme hızıyla birlikte, tüketicilerin en son trendlere yönelik eğilimlerini yansıtabilecek büyük miktarda veri artık mevcut.

Kullanıcılardan toplanan bu veriler, Google, Facebook, Microsoft ve diğerleri gibi teknoloji şirketlerinin hizmetlerinden para kazanmaları için uygun bir yol olarak çevrimiçi reklamlar sunmalarına ve hiper kişiselleştirilmiş reklam kampanyalarıyla reklam verenlerin hedef kitlelerine verimli bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olur.

Örneğin, Facebook reklam yöneticisi ve google AdSense, her bir kullanıcı ve kullanıcı ölçeği hakkında toplanan kapsamlı verileri nedeniyle en çok kullanılan iki dijital pazarlama platformudur. Bu platformlardan elde edilen veriler, e-ticaret şirketleri ve hatta siyasi kampanyalar tarafından, ürünlerini satmak veya önemli mesajları iletmek için hedef kitleye hiper kişiselleştirilmiş reklamlar sunmak için kullanılabilir.

Bu kişiselleştirilmiş reklamlar, yalnızca işletmeler için değil, bu kampanyalar reklamları demografik özelliklerine, ilgi alanlarına, çevrimiçi davranışlarına ve geçmişlerine göre kişiselleştirdiği için müşterilere gerçekten ihtiyaç duydukları şeyi bulma konusunda da fayda sağlayabilir. Son araştırmalar, katılımcıların yüzde 71'inin alakasız reklamlardan kaçınmak, yeni ürünler keşfetmek ve çevrimiçi alışverişi kolaylaştırmak için kişiselleştirilmiş reklamları tercih ettiğini gösteriyor.

Şimdi sektörleri ve iş modellerini nasıl değiştirdiğine bir göz atalım. Drop Shipping, veri madenciliğinin iş zekasını nasıl dönüştürdüğünün bir başka güzel örneğidir. Birçok e-ticaret platformu ve çevrimiçi perakendeci, herkesin bir iş kurmasını kolaylaştıran birincil iş modeli olarak drop shipping'i benimsemiştir. Drop Shipping, bu işletmeleri dünyanın her yerinden ideal tüketicilere bağlamak için veri madenciliğinin gücünden yararlanan Facebook Reklam Yöneticisi ve Google Ads gibi iş zekası platformlarını kullanır.

İş zekası çatısı altında, kitlelerden toplanan geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için veri madenciliği araçlarını, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan tahmine dayalı analitik kavramını buluyoruz.

Kendini küresel bir seçim yönetimi ajansı ilan eden Cambridge Analytica, 2016'daki ABD başkanlık seçimlerinde siyasi ideolojileri çok özel demografilere hedefleyerek ve yayarak büyük bir tartışmaya yol açtı. Cambridge Analytica gibi ajanslar, her bir seçmenin psikolojik profilini oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları, tahmine dayalı analitik ve veri madenciliği kullanır.

Ajansın, oy verme kararlarında etkilenmeye açık olan ikna edilebilir nüfusları belirlemek için kullandıkları her Amerikalı seçmen hakkında 5000 veri noktası vardı. Veri madenciliğinin gücünden yararlanan Cambridge Analytica, aşırı kişiselleştirilmiş seçim kampanyaları sunarak müşterilerinin seçmenleri etkilemesine yardımcı oldu.

Dolayısıyla, bir daha sosyal medyanızda hedeflenmiş bir reklam gördüğünüzde, tercihlerinizi nasıl bildiğini değil, kararlarınızı manipüle etmek için nasıl kullanılabileceğini merak edin.