• Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей, тенденций и взаимосвязей в больших массивах данных с помощью статистических алгоритмов, методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Он помогает организациям принимать обоснованные решения, прогнозировать будущие тенденции, улучшать маркетинговые стратегии, повышать удовлетворённость клиентов и выявлять аномалии или мошенничество.
  • Розничные продавцы используют интеллектуальный анализ данных для изучения истории покупок и предпочтений клиентов, поставщики медицинских услуг — для выявления факторов риска для пациентов, а финансовые учреждения применяют его для кредитного скоринга и обнаружения мошенничества.

Интеллектуальный анализ данных, или извлечение знаний из баз данных (KDD), раскрывает информацию из больших массивов данных. Несмотря на технологические достижения, масштабируемость и автоматизация остаются сложными задачами. Он улучшает принятие решений, фильтруя данные для получения ценных сведений, таких как обнаружение мошенничества. В сочетании с такими инструментами, какApache Spark, он ускоряет извлечение информации. Достижения в области ИИ ещё больше стимулируют его внедрение.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных— это просеивание огромных массивов данных для обнаружения закономерностей и связей, которые помогают решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. Используя методы и инструменты интеллектуального анализа данных, компании могут предвидеть будущие тенденции и принимать хорошо обоснованные деловые решения.

Интеллектуальный анализ данных представляет собой фундаментальный аспект анализа данных и служит базовой дисциплиной в науке о данных, используя сложные аналитические методы для извлечения ценной информации из массивов данных. Если подробнее, интеллектуальный анализ данных является этапом процесса извлечения знаний из баз данных (KDD) — подхода в науке о данных к сбору, обработке и анализу данных. Хотя интеллектуальный анализ данных и KDD иногда используются как взаимозаменяемые, чаще их различают как отдельные понятия.

Процесс интеллектуального анализа данных в значительной степени опирается на эффективное выполнение сбора, хранения и обработки данных. Его применения включают описание целевого набора данных, прогнозирование результатов, выявление мошенничества или проблем безопасности, получение углублённой информации о демографии пользователей, а также выявление узких мест и взаимозависимостей. Кроме того, процедуры интеллектуального анализа данных могут выполняться автоматически или полуавтоматически.

Читайте также:Взгляд на управление облачными данными

Как это работает

Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется специалистами по данным и другими экспертами в области бизнес-аналитики (BI) и аналитики. Однако бизнес-аналитики и руководители, разбирающиеся в данных, а также сотрудники, выступающие в роли «гражданских» специалистов по данным внутри организации, также могут участвовать в мероприятиях по интеллектуальному анализу данных.

Основные компоненты интеллектуального анализа данных включают машинное обучение и статистический анализ, а также задачи управления данными, выполняемые для подготовки данных к анализу. Появление алгоритмов машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта (ИИ) автоматизировало значительную часть процесса. Кроме того, эти инструменты упростили анализ больших массивов данных, таких как клиентские базы данных, записи транзакций и журналы серверов веб-сайтов, мобильных приложений и датчиков.

Хотя количество этапов может варьироваться в зависимости от желаемой детализации внутри организации, процесс интеллектуального анализа данных обычно можно разделить на четыре основных этапа:

1. Сбор данных

Выявление и агрегация данных, релевантных для аналитического приложения. Данные могут находиться в различных исходных системах, хранилище данных или озере данных — репозитории, всё более распространённом в средах больших данных, содержащем смесь структурированных и неструктурированных данных. Также могут использоваться внешние источники данных. Независимо от источника, специалисты по данным часто переносят данные в озеро данных для последующих этапов процесса.

2. Подготовка данных

Этот этап включает ряд шагов по подготовке данных к анализу. Подготовка данных начинается с исследования, профилирования и предварительной обработки данных, за которыми следуют усилия по очистке данных для исправления ошибок и других проблем с качеством данных, таких как дублирующиеся или отсутствующие значения. Также выполняется преобразование данных для обеспечения согласованности наборов данных, если только специалист по данным не решит анализировать необработанные нефильтрованные данные для конкретного приложения.

3. Интеллектуальный анализ данных

После подготовки данных специалист по данным выбирает подходящий метод интеллектуального анализа и затем запускает один или несколько алгоритмов для выполнения анализа. Эти методы могут включать анализ взаимосвязей между данными и обнаружение закономерностей, ассоциаций и корреляций. В сценариях машинного обучения алгоритмы обычно необходимо обучать на выборках данных, чтобы выявить искомую информацию, прежде чем применять их ко всему набору данных.

4. Анализ и интерпретация данных

Результаты интеллектуального анализа данных используются для создания аналитических моделей, которые могут помочь в принятии решений и других бизнес-операциях. Кроме того, специалист по данным или другой член команды по науке о данных должен довести результаты до сведения руководителей и бизнес-пользователей, часто используя методы визуализации данных и сторителлинга данных.

Читайте также:5 ролей и обязанностей в области управления данными

Отраслевые примеры интеллектуального анализа данных

Розничная торговля: Интернет-ритейлеры используют данные о клиентах и записи их пути по сайту, чтобы совершенствовать маркетинговые кампании, рекламу и рекламные предложения, адаптированные к каждому покупателю. Интеллектуальный анализ данных и предиктивное моделирование также лежат в основе рекомендательных систем, которые предлагают потенциальные покупки посетителям сайта, а также используются при управлении запасами и цепочками поставок.

Финансовые услуги: Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют инструменты интеллектуального анализа данных для построения моделей финансового риска, выявления мошеннических транзакций и оценки заявок на кредиты и займы. Кроме того, интеллектуальный анализ данных играет роль в маркетинговых усилиях и выявлении возможностей для дополнительных продаж существующим клиентам.

Страхование: Страховщики используют интеллектуальный анализ данных для обоснования тарифов на страховые полисы, оценки заявок на полисы и моделирования рисков для потенциальных клиентов.

Производство: Производители применяют интеллектуальный анализ данных для повышения доступности и операционной эффективности производственных объектов, оптимизации производительности цепочек поставок и обеспечения безопасности продукции.

Развлечения: Стриминговые сервисы анализируют привычки просмотра или прослушивания пользователей, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации на основе индивидуальных предпочтений. Аналогично, частные лица могут заниматься интеллектуальным анализом программного обеспечения для получения более глубокой информации.

Здравоохранение: Интеллектуальный анализ данных помогает медицинским работникам диагностировать заболевания, разрабатывать планы лечения и интерпретировать результаты медицинской визуализации. Кроме того, медицинские исследования в значительной степени опираются на интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и другие аналитические методологии.

Кадры (HR): Службы управления персоналом работают с огромными объёмами данных, включая показатели удержания сотрудников, повышения, зарплаты и льготы. Интеллектуальный анализ данных помогает анализировать эти данные для улучшения HR-процессов.

Социальные сети: Платформы социальных сетей используют интеллектуальный анализ данных для сбора больших массивов данных о пользователях и их онлайн-активности. Эти данные спорным образом используются для таргетированной рекламы или могут продаваться третьим лицам.