Penetracja danych: Różnice pomiędzy wersjami
m (Infobox update) |
Nie podano opisu zmian |
||
| Linia 14: | Linia 14: | ||
}} | }} | ||
'''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. | |||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
* Woźniak K., ''[[System informacji menedżerskiej]] jako instrument zarządzania strategicznego w firmie'', [[praca]] doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2005 | * Woźniak K., ''[[System informacji menedżerskiej]] jako instrument zarządzania strategicznego w firmie'', [[praca]] doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2005 | ||
* Zniszczoł, A. (2016). ''[https://journalmmp.com/index.php/jmmp/article/download/24/22 Business Intelligence we współczesnym przedsiębiorstwie]''. Journal of Modern Management Process, 1(2), 64-75. | |||
{{a|[[Krzysztof Woźniak]]}} | {{a|[[Krzysztof Woźniak]]}} | ||
[[Kategoria:Zarządzanie informacjami]] | [[Kategoria:Zarządzanie informacjami]] | ||
Wersja z 12:47, 22 sty 2023
| Penetracja danych |
|---|
| Polecane artykuły |
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.
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
