Dataoppdagelse har blitt et avgjørende aspekt ved moderne virksomheter, ettersom de streber etter å forstå de enorme datamengdene som genereres hver dag.
La oss se hva denne dataoppdagelsen handler om og hvordan den gjøres.
Innholdsfortegnelse
Hva er dataoppdagelse?
Dataoppdagelse er prosessen med å identifisere, utforske og forstå data i en organisasjon for å avdekke innsikt og skape forretningsverdi.
Det innebærer å samle inn og analysere data fra en rekke kilder ved å bruke metoder som datavisualisering, maskinlæring og statistisk analyse for å finne mønstre og sammenhenger i dataene.
Bedriftsbrukere utfører ofte denne prosessen som kan tilrettelegges av verktøy og teknologier som tilbyr et brukervennlig grensesnitt for arbeid med data.
Viktigheten av dataoppdagelse
Dataoppdagelse er et avgjørende aspekt ved forretningsintelligens, siden det hjelper organisasjoner med å ta informerte beslutninger basert på innsikten som er oppnådd fra dataene deres.
Det hjelper å avdekke skjulte relasjoner i dataene, noe som gir verdifull informasjon som kan drive virksomhetens vekst og suksess.
Ved å utnytte innsikten fra oppdagelsesprosessen, kan organisasjoner bokstavelig talt få et konkurransefortrinn ved å ta smarte beslutninger, forutsi trender og ligge i forkant.
Dataoppdagelsesprosess
Denne prosessen involverer vanligvis følgende tre trinn:
Forberedelse
Dette er det første trinnet i dataoppdagelsesprosessen, som innebærer å samle inn, rense og transformere data fra ulike kilder til et brukbart format.
Visualisering
I dette trinnet transformeres dataene til grafiske representasjoner som diagrammer og grafer for å identifisere mønstre mellom dataene.
Dataanalyse
Det er her innsikten fra dataene genereres. Dataanalytikere bruker verktøy som statistisk modellering, ML-algoritmer og prediktiv analyse for å identifisere trender og mønstre i dataene.
Hele prosessen kan være iterativ, og det er viktig å gjenta trinnene flere ganger for å sikre at alle relevante data er inkludert og for å forbedre resultatene kontinuerlig.
Bruk Tilfeller av dataoppdagelse
Dataoppdaging kan brukes til en rekke ting, fra å forenkle forbrukeropplevelser til å forbedre back-end bedriftsprosesser.
Brukstilfellene vil faktisk øke etter hvert som bedrifter oppdager nye muligheter fra studiene sine fordi statistiske algoritmer og ML-algoritmer nå gjør det mulig for mer kompliserte og krevende dataoppdagelsesøvelser.
La oss undersøke noen av de mer populære brukstilfellene for dataoppdagelse mer detaljert.
#1. Kundeanalyse
I detaljhandel, finans og andre kundefokuserte bransjer kan dataoppdagelse brukes til å forstå kundeatferd og demografi. Dette kan hjelpe organisasjoner med å tilpasse kundeopplevelsen og ta informerte beslutninger om markedsførings- og salgsstrategier.
#2. Oppdagelse av svindel
dataoppdagelse kan også brukes i finansnæringen for å oppdage uredelig aktivitet ved å identifisere mønstre i transaksjoner som avviker fra typisk atferd.
#3. forsyningskjedeanalyse
Det kan brukes til å effektivisere og øke effektiviteten av forsyningskjedeprosedyrer i produksjons- og logistikksektorene. For å finne potensielle forbedringsområder, kan oppdagelsesprosessen omfatte å undersøke data om leverandørytelse, leveringsplaner og lagerstatus.
#4. Healthcare Analytics
Datafunn i helsesektoren kan bidra til å forbedre pasientresultater og redusere medisinske utgifter.
Faktorer å se etter i et dataoppdagingsverktøy
Når du velger et dataoppdagingsverktøy, er det viktig å vurdere følgende funksjoner:
Enkelt grensesnitt
Verktøyet bør ha et brukervennlig grensesnitt som gjør det enkelt for forretningsbrukere å utforske og analysere data uten å trenge teknisk ekspertise.
Dataintegrasjon
potensial til å integreres med et bredt spekter av datakilder, inkludert databaser, regneark og mer.
Skalerbarhet
Applikasjonen skal kunne administrere enorme mengder data og skalere for å møte organisasjonens økende behov.
Datavisualisering
Verktøyet må være utstyrt med kraftige datavisualiseringsfunksjoner, inkludert muligheten til å lage interaktive diagrammer, grafer og dashbord som kan brukes til å utforske og forstå data.
Maskinlæringsevner
Verktøyet bør ha innebygde maskinlæringsfunksjoner som prediktiv analyse og anbefalingsmotorer for å hjelpe organisasjoner med å avdekke innsikt og mønstre i dataene sine.
Samarbeid
Brukere bør kunne dele innsikt, evalueringer og infografikk med andre teammedlemmer ved å bruke applikasjonen, noe som bør oppmuntre til samarbeid.
Sikkerhet og personvern
Må være i stand til å beskytte sensitive data og overholde personvernregler, som for eksempel GDPR.
Støtte og dokumentasjon
Et komplett sett med instruksjoner, opplæringsmateriell og teknisk støtte bør leveres sammen med verktøyet.
Prissetting
Verktøyets pris skal samsvare med organisasjonens behov og budsjett.
Tatt i betraktning alle disse faktorene, har vi oppsummert en liste over de beste verktøyene for å utføre dataoppdagelse.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) er en programvareløsning utviklet for å hjelpe organisasjoner med å beskytte sensitive data mot tyveri, utilsiktet tap eller uautorisert tilgang.
Den tilbyr sanntidsovervåking og sikkerhet for endepunktenheter som bærbare datamaskiner, stasjonære datamaskiner og servere. Det kan også hjelpe bedrifter med å forhindre datainnbrudd og overholde forskrifter som HIPAA og GDPR.
Den gir dataoppdagingsfunksjoner som gjør det mulig for organisasjoner å identifisere og beskytte sensitiv informasjon som personlig identifiserbar informasjon (PII), finansiell informasjon og konfidensielle forretningsdata.
Dette verktøyet skanner endepunkter for sensitive data og klassifiserer dem basert på forhåndsdefinerte retningslinjer.
Tablå
Tableau er en programvare for datavisualisering og forretningsintelligens for å utforske, analysere og presentere data.
Med det avanserte dra-og-slipp-grensesnittet og en rekke visualiseringsalternativer, gjør Tableau det enkelt for bedrifter i alle størrelser å gjøre om dataene sine til handlingsvennlig innsikt.
Dette verktøyet støtter et bredt spekter av diagramtyper, inkludert stolpediagram, linjediagram og sektordiagram, og gir avanserte analysefunksjoner som prognoser og statistisk modellering.
Tableau tilbyr også en rekke samarbeidsfunksjoner som gjør det enkelt for team å dele data og innsikt på tvers av organisasjonen.
Brukere kan publisere sine dashboards til Tableau Server eller Tableau Online, hvor andre kan få tilgang til og samhandle med dataene og levere. I tillegg tilbyr Tableau mobilapper for iOS og Android.
Osano
Osano er et annet utmerket programvareselskap som tilbyr løsninger for personvernadministrasjon og databeskyttelse for organisasjoner.
Osanos løsninger inkluderer en plattform for personvernadministrasjon som gir et sentralt knutepunkt for organisasjoner for å administrere sine personvernregler, informasjonskapsler og databeskyttelsesforpliktelser.
Dette verktøyet lar organisasjoner opprette og administrere personvernreglene sine, spore og administrere samtykke og overvåke og håndheve overholdelse av personvern.
Dataoppdagingsfunksjonen i Osano lar organisasjoner identifisere og klassifisere personlige data som er lagret i ulike systemer, inkludert databaser og skyapplikasjoner.
Denne plattformen gir også en databeholdning som kan brukes til å spore og administrere personopplysninger over tid og verktøy som kan brukes til å oppdage og flagge sensitive data automatisk.
Qlik Sense
Qlik Sense er en plattform for datavisualisering og business intelligence utviklet av Qlik, et programvareselskap. Plattformen tilbyr en rekke datavisualiserings- og analyseverktøy som lar organisasjoner gjøre data om til handlingsvennlig innsikt.
Det gir et selvbetjent dataoppdagingsmiljø som lar bedriftsbrukere lage og utforske interaktive datavisualiseringer, dashbord og rapporter.
Plattformen bruker en proprietær datamotor som indekserer data i sanntid som gir rask og fleksibel tilgang til data fra en lang rekke kilder.
Informatica
Informatica er en pålitelig leverandør av datahåndterings- og integrasjonsløsninger som hjelper bedrifter med å maksimere verdien av dataene deres. Datakatalogverktøyet hjelper deg med å oppdage og administrere dataressurser av enhver bedriftsstørrelse.
Bedrifter kan raskt skanne og indeksere metadata, profildata og få tilgang til detaljert avstamningsinformasjon om titalls millioner datasett.
I likhet med andre verktøy tilbyr den også et intuitivt grensesnitt for å søke etter og oppdage dataressurser og gir kontekstuell innsikt for å hjelpe bedrifter med å ta datadrevne beslutninger.
Konklusjon
I den moderne digitale verdenen er organisasjoner som effektivt utnytter dataoppdagelse bedre rustet til å levere en bedre kundeopplevelse, forbli konkurransedyktige og nå sine forretningsmål.
Du kan også være interessert i å lære om mørke data for å finne skjulte trender og muligheter.