數據挖掘如何改變商業智能的應用

每年收集的數據量增長速度比以往任何時候都快，地球上的每個人每分鐘產生 102 兆字節的信息。 在任何組織中，商業智能都可以通過分析公司及其用戶內部生成的數據，有效地幫助決策者做出戰略決策。

數據挖掘是支持商業智能的過程，以收集有關其組織中有效和無效的見解並預測未來趨勢以改善生產、銷售、成本削減或市場研究等整體業務運營的過程。

在信息礦中尋找黃金。 數據挖掘可以提供幫助。 就像黃金開採如何在地球和岩石中挖掘有價值的比特一樣，數據挖掘正在對大型數據集進行分類以找到有價值的信息。

由於這些數據通常是原始的和非結構化的，這使得用戶很難得出任何有意義的結論。 數據挖掘對這些複雜的數據集進行解碼，並將其更清晰的版本提供給商業智能團隊，他們除了提供有關內部運營的見解外，還獲得見解。 這些數據可以轉換為可視化，例如使用圖形、圖表和 KPI 顯示結果的儀表板，幫助決策者指出在其他情況下不會明顯的主要趨勢和重要異常。

利用數據挖掘和商業智能的力量，企業可以使用超個性化的廣告來接觸他們的目標受眾。 要了解數據挖掘如何用於改進業務，我們需要探索商業智能和數據挖掘之間的關係。

數據挖掘和商業智能——它們如何協同工作以改善業務

一個世紀前，石油是最受歡迎的商品，但在當今世界，數據似乎已成為新的石油。 想知道為什麼？ 數據挖掘技術，用於提高市場營銷、風險管理、欺詐檢測、網絡安全、醫學診斷以及控制論和遺傳學等數學和研究學科等領域的商業智能。

從超個性化的廣告到企業直銷再到政治情報，數據挖掘的力量超越了任何武器庫，強大到足以建立或打破觀點、看法和選擇。

憑藉可以提取、利用和共享的大量洞察力和知識，數據挖掘和商業智能現在可以說是任何組織最有價值的資產。

數據挖掘有助於提高業務運營的生產力，但它還可以與預測分析、機器學習和高級分析的其他方面相結合，使企業在競爭中脫穎而出。 數據挖掘與商業智能算法相結合的過程實施統計方法來識別數據中的行為，以幫助評估業務查詢並預測未來趨勢和客戶行為。

將數據挖掘與商業智能相結合的最終目標是將數據轉化為有意義的業務洞察力，從而幫助業務增長。 在商業智能的情況下，數據挖掘側重於查找相關信息和數據集，然後可用於分析和預測建模。

例如，信用卡公司可以分析有關其客戶的數據，以確定誰可能訂閱信用卡優惠，這將使公司能夠花費更多的時間和精力來瞄準那些實際上可以從公司購買即將推出的優惠的潛在客戶。

一般來說，數據挖掘有助於企業揭示可能影響其運營和銷售的複雜模式和行為。 例如，通過使用數據挖掘，公司可以提高他們的商業智能以最大化銷售，通過識別合適的受眾來改進營銷，建立規避風險的商業模式以避免欺詐，對財務進行分類並提高運營安全性，解決質量問題，以及管理生產或供應鏈運營。

如果您只是手動將銷售數據輸入到 Excel 電子表格中，那麼您已經在處理數據，只要數據結構正確，您可以簡單地將其插入商業智能工具，幫助您將其變成易於理解的圖表和圖表 當今市場上有一些商業智能工具，它們的成本非常低，或者其中一些是完全免費使用的。

商業智能就是利用數據挖掘的力量，即您的企業在其所有不同活動中生成的數據。 我們使用這些數據來進一步評估和進行可視化演示，以使其易於理解，並收集一些關於貴公司績效的有力見解。 從該數據解釋中收集的見解通過讓您做出更好、更明智的決策來幫助您擴展業務。

從數據挖掘中獲得的洞察有助於公司做出更明智的業務決策，並通過提高績效來增加收入或通過發現可以節省資金的領域來降低成本。

任何數據解釋、評估和評估的最終結果都會以一種可理解的形式呈現您所收集的數據，這也是一種可視化媒體。 汽車儀表板顯示諸如您的速度、油箱中剩餘多少或外部溫度等信息，而商業智能儀表板包含您的業務指標或 KPI，例如您的收入、庫存水平或您從消費者那裡獲得的參與度在不同的平台上。

可視化您的數據使閱讀、理解和消化變得容易，並且更容易閱讀和理解以發現趨勢並查看進展順利的地方。 此外，數據的可視化形式有助於了解您的業務需要改進的多個方面。

一旦我們將所有數據匯總、分析和可視化，就該進入洞察階段了，在此我們閱讀分析結果並看看我們能學到什麼。 數據挖掘可幫助您從數據中獲得洞察力，從而做出更明智的業務決策。 儀表板中顯示的圖表不僅僅是照片或精美的圖表，它們的強大功能足以讓您深入了解公司的運作方式。 因為這些數據是以可視化的形式概念化和總結的，所以它被認為更容易理解，閱讀速度更快。

數據挖掘如何奇蹟般地幫助利用商業智能的一些強有力的例子

時間過去了，這不是一個所有數據都以電子表格或數據庫的形式呈現的時代。 在互聯網時代，我們的企業擁有多個社交媒體網絡、強大的應用程序、基於軟件的業務解決方案和基於雲的業務服務——所有這些服務都收集了大量的數據和數字。 每分鐘上傳大約 300000 個 Instagram 故事、140 萬個火種滑動或 450 萬個 youtube 視頻，但是隨著所有這些數據的生成，公司在用它做什麼？

2019 年，谷歌從廣告中賺取了 1348 億美元，使廣告成為任何企業武器庫中的關鍵組成部分。 隨著互聯網人口的增長速度，現在有大量數據可以反映消費者對最新趨勢的傾向。

從用戶那裡收集的這些數據有助於谷歌、Facebook、微軟等科技公司提供在線廣告，作為通過其服務獲利的機會，並幫助廣告商通過超個性化的廣告活動有效地接觸到目標受眾。

例如，Facebook 廣告管理器和谷歌 AdSense 是兩個最常用的數字營銷平台，因為它們收集了每個用戶的綜合數據和用戶規模。 從這些平台挖掘的數據可以被電子商務公司甚至政治活動用來向目標受眾提供超個性化的廣告，以銷售他們的產品或傳遞關鍵信息。

不僅對企業而言，這些個性化廣告還可以幫助客戶找到他們真正需要的東西，因為這些活動會根據他們的人口統計、興趣、在線行為和背景對廣告進行個性化。 最近的研究表明，71% 的受訪者更喜歡個性化廣告，以避免不相關的廣告、發現新產品並簡化在線購物。

現在讓我們來看看它是如何改變行業和商業模式的。 直接運輸是數據挖掘如何改變商業智能的另一個很好的例子。 許多電子商務平台和在線零售商已將直接運輸作為其主要業務模式，使任何人都可以輕鬆開展業務。 Drop shipping 使用 Facebook Ads Manager 和 Google Ads 等商業智能平台，利用數據挖掘的力量將這些企業與世界各地的理想消費者聯繫起來。

在商業智能的保護傘下，我們發現了預測分析的概念，它使用數據挖掘工具、統計算法和機器學習技術根據從大眾收集的歷史數據來識別未來結果的可能性。

自稱為全球選舉管理機構的劍橋分析公司（Cambridge Analytica）在 2016 年的美國總統大選中通過針對非常特定的人口統計和傳播政治意識形態引發了巨大爭議。 Cambridge Analytica 等機構使用機器學習算法、預測分析和數據挖掘來構建每個選民的心理檔案。

該機構擁有每個美國選民的 5000 個數據點，他們用這些數據點來識別容易受到投票決定影響的可說服人群。 利用數據挖掘的力量，Cambridge Analytica 幫助其客戶通過提供超個性化的競選活動來影響選民。

因此，下次您在社交媒體上看到有針對性的廣告時，不要想知道它如何知道您的偏好，而是想知道它如何被用來操縱您的決定。