Penetracja danych

Penetracja danych
Polecane artykuły
Dywergencja Diagram macierzowy Ekonometria Utrzymanie ruchu Diagramy przepływu danych Drzewo decyzyjne Wykres Molliera Kartowanie Prosty program

Penetracja danych (ang. data drilling) jest procesem polegającym na analizie i odkrywaniu wzorców w danych zgromadzonych w hurtowni danych. Celem penetracji danych jest znalezienie informacji ukrytych, nieoczywistych lub nieznanych, które mogą być przydatne dla biznesu lub innego celu. W hurtowni danych, penetracja danych pozwala na wykrycie związków między różnymi zmiennymi, co pozwala na lepsze zrozumienie danych i wykorzystanie ich do podejmowania decyzji biznesowych. Jest to jednak z funkcji hurtowni danych, polegająca na udostępnieniu użytkownikowi prostego interfejsu manipulowania wymiarami, filtrami czy też obliczeniami na dowolnych zestawach danych zgromadzonych w organizacji.

Jednym z narzędzi penetracji danych jest technika obsługi wymiarów obejmująca przechodzenie przez poziomy hierarchiczne agregacji danych, w więc operacje uszczegóławiające (zwane też analizą wgłębną, drążeniem w dół - drill down), operacje agregujące (drążenie w górę - drill up), analizę wieloprzekrojową (slicing and dicing) itp.

Zastosowania

Penetracja danych może być wykorzystywana do różnych celów, w tym:

• Analiza biznesowa: Penetracja danych pozwala na wykrycie związków między różnymi zmiennymi, co pozwala na lepsze zrozumienie danych i wykorzystanie ich do podejmowania decyzji biznesowych.
• Segmentacja klientów: Penetracja danych pozwala na podzielenie klientów na grupy o podobnych cechach, co ułatwia personalizację oferty i komunikację z klientami.

• Predykcja zachowań: Penetracja danych pozwala na wykrycie wzorców w danych, co pozwala na przewidywanie przyszłych zachowań klientów lub rynku.
• Detekcja nieprawidłowości: Penetracja danych pozwala na wykrycie nieprawidłowości w danych, takich jak oszustwa finansowe czy błędy w danych, co pomaga ograniczać skutki ich wystąpienia.
• Automatyzacja procesów: Penetracja danych pozwala na automatyzację procesów biznesowych poprzez zastosowanie algorytmów automatycznego uczenia się.

Techniki penetracji danych

Istnieje wiele różnych technik penetracji danych, w tym:

• Analiza statystyczna: Polega na wykorzystaniu różnych metod statystycznych, takich jak regresja, analiza korelacji czy analiza skupień, do wykrywania wzorców w danych.
• Uczenie maszynowe: Polega na wykorzystaniu algorytmów automatycznego uczenia się, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy sieci neuronowe, do wykrywania wzorców w danych.
• Analiza tekstu: Polega na wykorzystaniu metod uczenia maszynowego do analizy tekstów, takich jak analiza sentymentu czy analiza tematów.
• Analiza sieci powiązań: Polega na wykorzystaniu metod analizy sieci, takich jak analiza centralności czy analiza skupień, do wykrywania wzorców w danych.
• Data Mining: polega na wykorzystaniu złożonych algorytmów i metod statystycznych do odkrywania związków między danymi, pozwala znaleźć zależności między poszczególnymi atrybutami, które nie są widoczne na pierwszy rzut oka.
• Analiza wizualna: Polega na wykorzystaniu wykresów, map i innych narzędzi do wizualizacji danych, do odkrywania wzorców w danych.

Bibliografia

• Woźniak K., System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2005
• Zniszczoł, A. (2016). Business Intelligence we współczesnym przedsiębiorstwie. Journal of Modern Management Process, 1(2), 64-75.

Autor: Krzysztof Woźniak