Hvem kan være datamengder? - dummies

Hvis du har lest noen nyhetsrapporter om data mining, har du kanskje fått inntrykk av at det er mer komplisert enn hjernekirurgi. Det er det ikke. Du har kanskje hørt at data minearbejdere kan lære ting om deg at du ikke engang kjenner deg selv. Det er usannsynlig. Du har kanskje hørt at du trenger en Ph.D. og reams of data for å komme i gang i data mining, og det er latterlig.

Du kan være en datamengder

Data mining er noe som folk i mange yrker har integrert i sitt arbeid for å få bedre informasjon for å gjøre hverdagslige forretningsbeslutninger. Datautvinning kan brukes på hvilket som helst felt, og mange virkelige data minearbejdere har produsert positive avkastninger på deres første prosjekter.

Så, hvem kan være datamengder? Du kan.

Data mining er ikke eksklusivt rike for folk med avanserte grader. Du trenger ikke å være en ekspert i statistikk eller ha en stor mengde data for hånden.

Datautvinning er for personer som har god forståelse for sin egen virksomhet og utfordringer, som er komfortable med vanlig databehandling (som for eksempel bruk av kontorapplikasjoner og annen programvare), og som har en anstendig forståelse av tall (for eksempel muligheten til å tolke grafer og tabeller riktig).

En datamengder trenger også tålmodighet og tid til å tilegne seg prosessen. Data mining er rask sammenlignet med alternativene, men det er ikke øyeblikkelig.

Få inspirasjon fra disse suksessene i data-mining:

• Offentlig sikkerhet: New York Fire Department benytter data mining for å identifisere faktorer som bringer bygninger i fare for brann. Data minearbejdere har identifisert dusinvis av disse risikofaktorene, og utviklet en modell for å produsere en brannrisikoscore for mer enn 300 000 New York City-bygninger. Inspektører bruker disse poengene til å bestemme hvilke bygninger som skal inspiseres først. Deres mål er å redusere antall branner og beskytte livene til New Yorkers.

• Detaljhandel: Amazon. com bruker datautvinning med sine omfattende dataressurser for å gi individuelle produktanbefalinger til hver av sine kunder. Denne detaljhandelsgiganten bruker ikke bare data for å avgjøre hvilke produkter som skal tilbys. Det tester også hvert funksjonelt og kosmetisk aspekt av sin nettside og e-post for å finne detaljer som øker salget.

• Medisinsk og undersøkelsesforskning: Røyking truer liv og helse for millioner av amerikanere. Et partnerskap av sentre for sykdomskontroll akademiske og kommersielle interesser brukte datautvinning i kombinasjon med undersøkelsesforskning for å identifisere meldinger som effektivt kunne hindre ungdom fra å røyke og brukte denne informasjonen som grunnlag for en anti-smoking reklamekampanje.

Bruk kunnskapen du må lagre data

For å bli data minder vil du oppdage nye ting. Du finner nye data analysemetoder, data mining prosessen, og måter å evaluere og teste funnene dine på. Du vil prøve nye verktøy. Du vil utvide ressursene dine for å skaffe data, uansett om du lager den nye eller får den fra en offentlig eller kommersiell kilde.

Men du har allerede den mest verdifulle ressursen for data mining: din egen kunnskap om virksomheten din. Du vet hvem som gjør hva og hvordan. Du vet hvordan dataene dine blir oppnådd. Du vet mye om hvilke løsninger for dine problemer som kan være mulige. Ingen form for matematikk, datamaskin eller programvare erstatter denne informasjonen.

Du vet også noe om hvem som er hvem i din organisasjon. Og det betyr at du kan tappe inn i et enda mer omfattende lager av relevant forretningskunnskap, kunnskapen i dine kolleger og andre kollegaers sinn. Dette er den mest verdifulle ressursen som er tilgjengelig for data mining, og det er ditt allerede.