Dataopdagelse er blevet et afgørende aspekt af moderne virksomheder, da de stræber efter at give mening i de enorme mængder data, der genereres hver dag.
Lad os se, hvad denne dataopdagelse handler om, og hvordan den gøres.
Indholdsfortegnelse
Hvad er dataopdagelse?
Dataopdagelse er processen med at identificere, udforske og forstå data i en organisation for at afdække indsigt og skabe forretningsværdi.
Det involverer indsamling og analyse af data fra adskillige kilder ved hjælp af metoder som datavisualisering, maskinlæring og statistisk analyse for at finde mønstre og sammenhænge i dataene.
Erhvervsbrugere udfører ofte denne proces, som kan lettes af værktøjer og teknologier, der tilbyder en brugervenlig grænseflade til at arbejde med data.
Vigtigheden af dataopdagelse
Dataopdagelse er et afgørende aspekt af business intelligence, da det hjælper organisationer med at træffe informerede beslutninger baseret på den indsigt, der opnås fra deres data.
Det hjælper med at afdække skjulte relationer i dataene, hvilket giver værdifuld information, der kan drive virksomhedens vækst og succes.
Ved at udnytte den indsigt, der er opnået fra opdagelsesprocessen, kan organisationer bogstaveligt talt opnå en konkurrencefordel ved at træffe smarte beslutninger, forudsige tendenser og være på forkant med kurven.
Dataopdagelsesproces
Denne proces involverer typisk følgende tre trin:
Forberedelse
Dette er det første trin i dataopdagelsesprocessen, som involverer indsamling, rensning og transformation af data fra forskellige kilder til et brugbart format.
Visualisering
I dette trin transformeres dataene til grafiske repræsentationer som diagrammer og grafer for at identificere mønstre mellem dataene.
Dataanalyse
Det er her, indsigten fra dataene genereres. Dataanalytikere bruger værktøjer som statistisk modellering, ML-algoritmer og prædiktiv analyse til at identificere tendenser og mønstre i dataene.
Hele processen kan være iterativ, og det er vigtigt at gentage trinene flere gange for at sikre, at alle relevante data er inkluderet og for at forfine resultaterne løbende.
Brug Cases of data discovery
Dataopdagelse kan bruges til en række ting, lige fra at forenkle forbrugeroplevelser til at forbedre back-end virksomhedsprocesser.
Use cases vil faktisk stige, efterhånden som virksomheder opdager nye muligheder fra deres studier, fordi statistiske og ML-algoritmer nu gør det muligt for mere komplicerede og krævende dataopdagelsesøvelser.
Lad os undersøge nogle af de mere populære dataopdagelsesbrug mere detaljeret.
#1. Kundeanalyse
I detailhandel, finans og andre kundefokuserede industrier kan dataopdagelse bruges til at forstå kundeadfærd og demografi. Dette kan hjælpe organisationer med at tilpasse deres kundeoplevelse og træffe informerede beslutninger om deres marketing- og salgsstrategier.
#2. Opdagelse af svindel
dataopdagelse kan også bruges i den finansielle industri til at opdage svigagtig aktivitet ved at identificere mønstre i transaktioner, der afviger fra typisk adfærd.
#3. forsyningskædeanalyse
Det kan bruges til at strømline og øge effektiviteten af forsyningskædeprocedurer i fremstillings- og logistiksektoren. For at finde de potentielle områder for forbedring kan opdagelsesprocessen omfatte undersøgelse af data om leverandørens ydeevne, leveringsplaner og lagerstatus.
#4. Sundhedsanalyse
Dataopdagelse i sundhedssektoren kan bidrage til at forbedre patientresultater og sænke lægeudgifter.
Faktorer at se efter i et dataopdagelsesværktøj
Når du vælger et dataopdagelsesværktøj, er det vigtigt at overveje følgende funktioner:
Enkel grænseflade
Værktøjet skal have en brugervenlig grænseflade, der gør det nemt for forretningsbrugere at udforske og analysere data uden at have brug for teknisk ekspertise.
Dataintegration
potentiale til at integrere med en bred vifte af datakilder, herunder databaser, regneark og mere.
Skalerbarhed
Applikationen skal være i stand til at håndtere enorme mængder data og skalere for at imødekomme organisationens voksende behov.
Datavisualisering
Værktøjet skal være udstyret med kraftfulde datavisualiseringsfunktioner, herunder evnen til at skabe interaktive diagrammer, grafer og dashboards, der kan bruges til at udforske og forstå data.
Maskinlæringsevner
Værktøjet bør have indbyggede maskinlæringsfunktioner såsom forudsigende analyser og anbefalingsmotorer for at hjælpe organisationer med at afdække indsigt og mønstre i deres data.
Samarbejde
Brugere bør være i stand til at dele indsigt, evalueringer og infografik med andre teammedlemmer ved hjælp af applikationen, hvilket bør tilskynde til samarbejde.
Sikkerhed og privatliv
Skal være i stand til at beskytte følsomme data og overholde regler om privatlivets fred, såsom GDPR.
Support og dokumentation
Et komplet sæt instruktioner, undervisningsmateriale og teknisk support skal leveres sammen med værktøjet.
Prissætning
Værktøjets pris bør matche organisationens behov og budget.
I betragtning af alle disse faktorer har vi opsummeret en liste over de bedste værktøjer til at udføre dataopdagelse.
Administrer Engine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) er en softwareløsning designet til at hjælpe organisationer med at beskytte følsomme data mod tyveri, utilsigtet tab eller uautoriseret adgang.
Det tilbyder overvågning og sikkerhed i realtid til slutpunktsenheder som bærbare computere, stationære computere og servere. Det kan også hjælpe virksomheder med at forhindre databrud og overholde regler som HIPAA og GDPR.
Det giver dataopdagelsesfunktioner, der gør det muligt for organisationer at identificere og beskytte følsomme oplysninger såsom personligt identificerbare oplysninger (PII), finansielle oplysninger og fortrolige forretningsdata.
Dette værktøj scanner endepunkter for følsomme data og klassificerer dem baseret på foruddefinerede politikker.
Tableau
Tableau er en datavisualiserings- og business intelligence-software til at udforske, analysere og præsentere data.
Med sin avancerede træk-og-slip-grænseflade og mange forskellige visualiseringsmuligheder gør Tableau det nemt for virksomheder i alle størrelser at omdanne deres data til handlingsorienteret indsigt.
Dette værktøj understøtter en lang række diagramtyper, herunder søjlediagrammer, linjediagrammer og cirkeldiagrammer, og giver avancerede analysefunktioner såsom prognoser og statistisk modellering.
Tableau tilbyder også en række samarbejdsfunktioner, der gør det nemt for teams at dele data og indsigt på tværs af organisationen.
Brugere kan udgive deres dashboards til Tableau Server eller Tableau Online, hvor andre kan få adgang til og interagere med dataene og levere. Derudover tilbyder Tableau mobilapps til iOS og Android.
Osano
Osano er en anden fremragende softwarevirksomhed, der leverer privatlivsstyring og databeskyttelsesløsninger til organisationer.
Osanos løsninger inkluderer en platform til håndtering af privatlivets fred, der giver et centralt knudepunkt for organisationer til at administrere deres privatlivspolitikker, cookies og databeskyttelsesforpligtelser.
Dette værktøj giver organisationer mulighed for at oprette og administrere deres privatlivspolitik, spore og administrere samtykke og overvåge og håndhæve overholdelse af privatlivets fred.
Dataopdagelsesfunktionen i Osano giver organisationer mulighed for at identificere og klassificere personlige data, der er lagret i forskellige systemer, herunder databaser og cloud-applikationer.
Denne platform giver også en dataopgørelse, der kan bruges til at spore og administrere personlige data over tid og værktøjer, der kan bruges til automatisk at opdage og markere følsomme data.
Qlik Sense
Qlik Sense er en datavisualiserings- og business intelligence-platform udviklet af Qlik, en softwarevirksomhed. Platformen tilbyder en række datavisualiserings- og analyseværktøjer, der gør det muligt for organisationer at omdanne data til brugbar indsigt.
Det giver et selvbetjent dataopdagelsesmiljø, der giver forretningsbrugere mulighed for at oprette og udforske interaktive datavisualiseringer, dashboards og rapporter.
Platformen bruger en proprietær datamotor, der indekserer data i realtid, hvilket giver hurtig og fleksibel adgang til data fra en lang række kilder.
Informatica
Informatica er en pålidelig leverandør af datastyrings- og integrationsløsninger, der hjælper virksomheder med at maksimere værdien af deres data. Dets datakatalogværktøj hjælper med at opdage og administrere dataaktiver af enhver virksomhedsstørrelse.
Virksomheder kan hurtigt scanne og indeksere metadata, profildata og få adgang til detaljerede afstamningsoplysninger om titusindvis af millioner af datasæt.
I lighed med andre værktøjer tilbyder den også en intuitiv grænseflade til at søge efter og opdage dataaktiver og giver kontekstuel indsigt til at hjælpe virksomheder med at træffe datadrevne beslutninger.
Konklusion
I den moderne digitale verden er organisationer, der effektivt udnytter dataopdagelse, bedre rustet til at levere en større kundeoplevelse, forblive konkurrencedygtige og nå deres forretningsmål.
Du kan også være interesseret i at lære om mørke data for at finde skjulte tendenser og muligheder.