داده کاوی چه نقشی در هوش تجاری دارد؟

به بیان ساده، داده کاوی فرآیندی است که شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می کنند. آنها از نرم افزار برای جستجوی الگوها در دسته های بزرگ داده استفاده می کنند تا بتوانند اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان کسب کنند. این اطلاعات را از مجموعه داده ها بیرون می کشد و آن ها را مقایسه می کند تا به کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند. این در نهایت به آنها کمک می کند تا استراتژی ها را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند، به طور موثر بازاریابی کنند و موارد دیگر.

داده کاوی گاهی با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده اشتباه گرفته می شود، اما این اصطلاحات همه بسیار متفاوت و منحصر به فرد هستند.

در حالی که داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو از الگوها و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند، داده کاوی به دنبال الگوهایی است که قبلاً در داده ها وجود دارد، در حالی که یادگیری ماشین فراتر از پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده ها است. در داده کاوی، “قوانین” یا الگوها از ابتدا شناخته شده نیستند. در بسیاری از موارد یادگیری ماشینی، یک قانون یا متغیر برای درک داده ها به ماشین داده می شود. علاوه بر این، داده کاوی به دخالت و تصمیمات انسانی متکی است، اما یادگیری ماشینی قرار است توسط یک انسان شروع شود و سپس به تنهایی یاد بگیرد. بین داده کاوی و یادگیری ماشین همپوشانی بسیار زیادی وجود دارد، فرآیندهای یادگیری ماشین اغلب در داده کاوی به منظور خودکارسازی آن فرآیندها استفاده می شود.

به طور مشابه تجزیه و تحلیل داده و داده کاوی اصطلاحات قابل تعویض نیستند. داده کاوی در تجزیه و تحلیل داده استفاده می شود، اما آنها یکسان نیستند. داده کاوی فرآیند بدست آوردن اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ است و تجزیه و تحلیل داده زمانی است که شرکت ها این اطلاعات را دریافت کرده و برای کسب اطلاعات بیشتر در آن فرو می روند. تجزیه و تحلیل داده ها شامل بازرسی، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها است. هدف نهایی تجزیه و تحلیل، کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی نتیجه گیری و تصمیم گیری است.

داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بسیاری از اصطلاحات دیگر همگی در فرآیندهای هوش تجاری ترکیب شده اند که به یک شرکت یا سازمان کمک می کند تا تصمیم بگیرد و درباره مشتریان و نتایج بالقوه خود اطلاعات بیشتری کسب کند.