Στη σημερινή εποχή, με την πληθώρα δεδομένων και πληροφοριών που υπάρχουν, οι επιχειρήσεις καλούνται να ανταποκριθούν στις συνεχόμενες ανάγκες ανάλυσης υπέρογκων δεδομένων που προκύπτουν. 

Παράλληλα, καλούνται διαρκώς να λαμβάνουν στρατηγικές αποφάσεις, μειώνοντας την πιθανότητα λάθους στα δεδομένα τους.

Εδώ έρχεται το data mining, για να απλοποιήσει την διαδικασία αυτή εξοικονομώντας χρόνο και προσφέροντας συνάμα πολύτιμες λύσεις στις επιχειρήσεις που το αξιοποιούν.

Στο σημερινό άρθρο λοιπόν θα δούμε:

 Τι είναι το data mining

 Γιατί είναι σημαντικό το data mining

 Βασικές τεχνικές data mining

 Κλάδοι που εφαρμόζεται το data mining

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

 Τι Είναι το Data Mining;

Το data mining είναι η διαδικασία εξόρυξης πληροφοριών μέσα από την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων, αποσκοπώντας στην αναγνώριση τάσεων και προτύπων.

Τα βήματα που συνήθως ακολουθούνται για την εξόρυξη δεδομένων είναι τα εξής:

 Συλλογή Δεδομένων (Data Collection): Στο πρώτο βήμα, συλλέγονται τα σχετικά δεδομένα από διάφορες πηγές.

 Καθαρισμός Δεδομένων (Data Cleaning): Τα δεδομένα μπορεί να περιέχουν λάθη, μη σχετικές πληροφορίες ή να είναι διπλότυπα. Μέσα από το data cleaning, εξαλείφονται τα δεδομένα τα οποία θεωρούνται λανθασμένα.

 Μετασχηματισμός Δεδομένων (Data Transformation): Στο βήμα αυτό τα δεδομένα μετασχηματίζονται σε μια μορφή που επιτρέπει την πιο εύκολη ανάλυση. Η μορφή αυτή εξαρτάται από την τεχνική εξόρυξης δεδομένων που θα εφαρμοστεί.

 Εξόρυξη δεδομένων (Data Mining): Το βήμα αυτό αναφέρεται στην ίδια την εξόρυξη δεδομένων. Εδώ εφαρμόζονται οι αλγόριθμοι και οι κατάλληλες τεχνικές στα μετασχηματισμένα δεδομένα με σκοπό, όπως προείπαμε, την δημιουργία προτύπων και τάσεων.

 Ανάλυση και ερμηνεία Δεδομένων: Έχοντας αποκτήσει γνώση από τα αποτελέσματα της εξόρυξης δεδομένων, οι επιχειρήσεις είναι σε θέση να λάβουν αποφάσεις και να οδηγηθούν στις κατάλληλες ενέργειες.

 Γιατί Είναι Σημαντικό το Data Mining για μια Εταιρεία;

Το data mining είναι ιδιαίτερα σημαντικό για τις επιχειρήσεις μιας και μέσω την ανάλυσης προτύπων από μεγάλο όγκο δεδομένων λαμβάνουν καλύτερες, πιο άμεσες και επικερδείς αποφάσεις. 

Μέσω του data mining, οι επιχειρήσεις μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους, προσφέροντάς τους πιο στοχευμένες και αποτελεσματικές λύσεις βασισμένες στις εκάστοτε ανάγκες τους. Με αυτό το τρόπο αυξάνεται η ικανοποίηση των πελατών, χτίζοντας σχέσεις εμπιστοσύνης.

Επιπλέον, μέσω του data mining, οι επιχειρήσεις μπορούν να κάνουν ανάλυση αγοράς και ανταγωνισμού, αποκτώντας ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και συνάμα εξοικονομώντας χρήματα.

Συνεπώς, η ύπαρξη μιας ομάδας δεδομένων με συγκεκριμένα καθήκοντα και ρόλους αποτελεί αναπόσπαστο κομμάτι μιας εταιρείας προκειμένου να λειτουργεί εύρυθμα και να αναπτυχθεί επιχειρηματικά.

 5 Βασικές Τεχνικές Data Mining

Ας δούμε παρακάτω τις βασικές τεχνικές data mining που εφαρμόζονται.

   Τεχνική #1: Clustering

Η τεχνική Clustering ή αλλιώς ανάλυση κατά συστάδες, εντοπίζει στοιχεία τα οποία έχουν κοινά χαρακτηριστικά και τα οργανώνει σε ομάδες ή συστάδες. 

   Τεχνική #2: Classification

Πρόκειται για τη διαδικασία κατηγοριοποίησης των δεδομένων σε κλάσεις. Με αυτό το τρόπο μπορούμε να προσδίδουμε κοινά χαρακτηριστικά στα μέλη τους.

   Τεχνική #3: Δέντρα Αποφάσεων

Η τεχνική αυτή χρησιμοποιείται για να προβλέψει κάποιο πιθανό αποτέλεσμα με βάση κάποια κριτήρια ή αποφάσεις. Όπως φαίνεται από το όνομα, η απεικόνιση για την αναπαράσταση των αποτελεσμάτων, γίνεται με τη μορφή ενός δέντρου.

   Τεχνική #4: Predictive Analysis

Η συγκεκριμένη μέθοδος αξιοποιεί δεδομένα και πληροφορίες του παρόντος ή του παρελθόντος, δημιουργώντας μαθηματικά μοντέλα, με σκοπό με σκοπό να κάνει γενικές εκτιμήσεις για μελλοντικά συμβάντα.

   Τεχνική #5: K-Nearest Neighbor (KNN)

Ο αλγόριθμος αυτός είναι μη-παραμετρικός, στοχεύει στην κατάταξη των δεδομένων με βάση την εγγύτητά τους και το πώς αυτά συνδέονται με τα υπόλοιπα διαθέσιμα δεδομένα.

Είδαμε λοιπόν τις βασικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη δεδομένων, μια μέθοδος που είναι κρίσιμο να γνωρίζει και να εκτελεί με μεθοδικότητα ένας data scientist.

Συνεχίζοντας, ας δούμε μερικούς από τους κλάδους που εφαρμόζεται το data mining.

 Πού Εφαρμόζεται το Data Mining;

Το data mining εφαρμόζεται σε ποικίλους κλάδους, συμβάλλοντας στη μεγαλύτερη αυτοματοποίηση διαδικασιών, που παλαιότερα θα χρειαζόταν άφθονος χρόνος και χρήμα για να πραγματοποιηθούν λόγω τεράστιου όγκου δεδομένων.

Κάποιοι από αυτούς τους κλάδους είναι οι ακόλουθοι:

   Κλάδος #1: Marketing

Από τη λίστα μας δεν θα έλειπε φυσικά ο ανερχόμενος κλάδος του marketing, καθώς είναι ιδιαίτερα σημαντικό για τις εταιρείες να συλλέγουν δεδομένα για τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των χρηστών. 

Οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για τη δημιουργία πιο προσωποποιημένων campaigns, να αυξήσουν τον τζίρο και το ROI. 

Επιπλέον, οι εταιρείες μπορούν να τα επιτύχουν όλα αυτα σε συνδυασμό με τις αντίστοιχες εκτιμήσεις για το μέλλον, αποφεύγοντας περιττά κόστη.

   Κλάδος #2: Εξυπηρέτηση Πελατών

Ο πελάτης αποτελεί τη κινητήριο δύναμη για την εξέλιξη μιας επιχείρησης.

Συνεπώς, τα οποιαδήποτε παράπονα ή δυσκολίες αντιμετωπίζει όπως για παράδειγμα η καθυστέρηση να λάβει κάποια παραγγελία ή απάντηση σε κάποιο email, καλό είναι να επιλύονται για να παραμείνει πιστός.

Με το data mining συλλέγονται οι απαραίτητες πληροφορίες για την αλληλεπίδραση των χρηστών με την εκάστοτε επιχείρηση, αντιμετωπίζοντας όσο το δυνατόν νωρίτερα οποιαδήποτε αδύναμα σημεία (pain points) προκύψουν. 

   Κλάδος #3: Ανίχνευση Απατών

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης (Machine Learning) που χρησιμοποιούνται κατά το data mining μπορούν να ανιχνεύσουν κάποια κακόβουλη ενέργεια όπου υπάρχει υποψία για απάτη.

Μέσω της εύρεσης μοτίβων και τάσεων από την εξόρυξη δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίζουν ακραίες τιμές λαμβάνοντας τα κατάλληλα μέτρα. 

Ο τραπεζικός τομέας είναι ένας από τους τομείς που εφαρμόζεται ιδιαίτερα το data mining για την ανίχνευση τέτοιον μοτίβων απάτης και με μεγάλη επιτυχία, χωρίς ωστόσο να περιορίζεται μόνο σε αυτόν.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι το data mining, γιατί είναι σημαντικό κομμάτι κάθε επιχείρησης στη σημερινή εποχή με τον τεράστιο όγκο δεδομένων που υπάρχει, όπως επίσης και μερικές από τις τεχνικές και κλάδους εφαρμογής του.

Συμπεραίνουμε λοιπόν ότι ο τομέας του data mining και της ανάλυσης δεδομένων γενικότερα είναι σημαντικός για την ανάπτυξη και λήψη αποφάσεων κάθε επιχείρησης.

Αν θέλεις και εσύ να ασχοληθείς με τον ανερχόμενο κλάδο του data mining και των δεδομένων, ανακάλυψε το Data Science Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Scientist σε μόλις 3 μήνες!