W dzisiejszym mocno scyfryzowanym świecie codziennie przetwarzane są setki milionów informacji. Ilość zgromadzonych danych stale rośnie, a transformacja w stronę społeczeństwa cyfrowego sprawiła, że informacje są najcenniejszym zasobem organizacji. Nowoczesne przedsiębiorstwa posiadają w swoich zasobach mnóstwo danych dotyczących swoich pracowników, klientów, produktów, usług, a każda dana jest powiązana z innymi rekordami. Wszystkie informacje przechowywane są w złożonych bazach danych, których poziom skomplikowanie rośnie z każdym dniem.
Według statystyk przedstawionych przez IDC (International Data Corporation) w 2025 roku Internet składać się będzie z danych zajmujących łącznie 175 zettabajtów.
Przy tak dużej ilości informacji przetwarzanych przez użytkowników, organizacje samorządowe i pozarządowe, a także sektor prywatny, utrudniony jest szybki dostęp do kluczowych informacji oraz wydobycie powiązanych danych, które są niezbędne do dostarczenia kompletnej usługi lub produktu dla danego klienta. W tym miejscu z pomocą przychodzi nowa, interdyscyplinarna nauka – Data Mining, w tłumaczeniu na język polski górnictwo danych.
Co to jest Data Mining?
Czym jest data mining? Co to data mining? Czym jest górnictwo danych? W jaki sposób analizować dane? Jak wygląda predykcja data mining? – to jedne z najpopularniejszych pytań w kontekście data miningu, z którymi można spotkać się wśród społeczności interesujących się analizą danych.
Data Mining to jeden z najnowszych trendów w rozwoju technologii informacyjnych. Jest to interdyscyplinarna specjalizacja, która zajmuje się eksploracją danych, korzystając z dostępnych schematów analizy danych. Jest to technika, która coraz częściej stosowana jest przez nowoczesne organizacje w celu analizy danych oraz ich odpowiedniego przedstawienia dla ułatwienia poszukiwań zależności między tymi danymi, w celu przekształcenia surowych danych (raw data) znajdujących się w zasobach organizacji (bazach danych on-premise oraz chmurowych) w przydatne informacje i wiedzę pozwalającą na budowanie nowych usług i produktów odpowiadających na potrzeby rynku i klientów danej organizacji.
Cały proces data miningu przeprowadzony jest przez specjalistów – analityk data mining to osoba wykształcona w kierunku analityka informatycznego, która korzystając z różnego rodzaju technik statystycznych, matematycznych oraz algorytmicznych, analizuje dane znajdujące się w zasobach organizacji w celu wydobycia z nich informacji niewidocznych na pierwszy rzut oka i nieprzeanalizowanych przez automatyczne systemy do segregacji i porządkowania danych.
Data mining przeprowadzany jest w dwóch głównych celach:
1) dokładnego opisu i segregacji posiadanych danych
2) formułowaniu prognoz na przyszłość z wykorzystaniem posiadanych informacji
Niezależnie od sposobu wykorzystania data miningu w organizacji sprowadza się on do wydobycia ukrytych informacji, które prowadzą do cennych wniosków i pozwalają formułować oraz podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Data mining jest nie tylko narzędziem biznesowym, ale również niezwykle aktualną i szybko rozwijającą się dziedziną badawczą, która stale ewoluuje wraz z postępem technologicznym, zwiększającą się ilością danych oraz ich coraz większą dostępnością. Data Mining wykorzystuje między innymi języki uczenia maszynowego oraz najnowsze algorytmy oparte na sztucznej inteligencji.
Podczas przeprowadzania procesu, analityk data mining musi wykazać się nie tylko umiejętnościami technicznymi i znajomością najnowszych technologii IT, ale również rozumieniem biznesu i kontekstu, w którym wykorzystywane są dane.
Proces eksploracji danych
Proces eksploracji danych w data miningu obejmuje wiele kroków mających na celu odkrycie ukrytych zbiorów, reguł oraz związków występujących w zbiorze badanych danych.
Podstawowy proces eksploracji danych można podzielić na kilka etapów:
1.) Określenie celu – jasne określenie celu analizy. Polega na określeniu, jakie informacje mają zostać dostarczone po procesie eksploracji danych poprzez ich czyszczenie, integrację oraz transformację. Przykładem określonego celu może być identyfikacja kluczowych czynników wpływających na sukces wprowadzenia na rynek nowego produktu lub usługi
2.) Zrozumienie danych – w tym etapie należy dogłębnie zbadać zbiór danych, który będzie poddawany eksploracji. Badana jest struktura danych, rozmiar, ilość, atrybuty oraz ewentualne braki.
3.) Przygotowanie danych – proces ten obejmuje czyszczenie, transformację oraz integrację danych, aby możliwe było poddanie ich analizie. Na tym etapie usuwane są duplikaty danych oraz uzupełniane brakujące informacje.
4.) Wybór metody data miningu – po przygotowaniu zbioru danych poddawanego analizie możliwe jest wybranie metody przeprowadzania data miningu. Istnieje wiele różnych technik i algorytmów, takich jak regresja, klasyfikacja, klastryzacja, analiza skojarzeń czy sieci neuronowe. Wybór odpowiedniej metody zależy od specyfiki problemu i oczekiwanego wyniku.
5.) Zastosowanie wybranej metody data miningu – w tym etapie dane poddawane są eksploracji z wykorzystaniem wybranej metody data miningu.
6.) Ocena i interpretacja wyników – po przeprowadzeniu procesu eksploracji danych następuje analiza i interpretacja otrzymanych wyników. W tym etapie pozyskiwana jest nowa wiedza lub informacje, które mogą prowadzić do podejmowania lepszych i dokładniejszych decyzji lub stanowić materiał do kolejnych badań/eksploracji.
7.) Wdrożenie rezultatów i monitorowanie ich skuteczności – ostatnim etapem jest wdrożenie wyników pozyskanych z procesu eksploracji danych w praktyce oraz monitorowanie ich skuteczności. Na podstawie odkrytych wzorców i informacji podejmuje się działania biznesowe lub dalsze badania. Warto również monitorować wyniki w celu śledzenia zmian w danych i ewentualnej aktualizacji modeli lub metod.
Warto zaznaczyć, że proces eksploracji danych w data miningu jest iteracyjny oraz dynamiczny. Oznacza to, że może wymagać dynamicznego dostosowywania metod badawczych w różnym stadium eksploracji.
Jakie są metody data mining?
Do najpopularniejszych metod data miningu zalicza się:
1.) Data mining klasyfikacja – wykorzystywana do przewidywania przynależności obiektów do określonych klas lub kategorii.
2.) Regresja – pozwala przewidywać wartości numeryczne danych na podstawie innych atrybutów.
3.) Klasteryzacja – technika grupowania danych podobnych obiektów w klastry na podstawie podobieństwa między nimi. Pozwala odnaleźć naturalne struktury i wzorce danych, które nie zostały wcześniej określone.
4.) Analiza skojarzeń – służy do odkrywania związków i reguł pomiędzy zbiorami elementów danych. Stosowana np. do identyfikacji reguł zakupowych w danych sprzedażowych. Klienci kupujący nowego smartfona bardzo często decydują się na zakup etui oraz szkła na ekran kompatybilnego z nowym modelem.
5.) Analiza czasowa – skupia się na odkrywaniu wzorców, trendów i sekwencji danych w oparciu o jednostkę czasu. Przydatna jest w danych szeregach czasowych. Korzysta z niej sektor fintech, meteorologia oraz medycyna.
6.) Sieci neuronowe – najnowsza metoda data miningu korzystająca z możliwości sieci neuronowych, procesorów neuronowych oraz sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe wykorzystuje się do analizy obrazów, rozpoznawania mowy oraz innych zadań bazujących na uczeniu maszynowym.
Aktualnie w data miningu bardzo często wykorzystuje się więcej niż jedną metodę badawczą. Połączenie kilku metod badawczych pozwala zwiększyć skuteczność i efektywność procesu eksploracji danych. Techniki data mining stale ewoluują pozwalając na nowe sposoby eksploracji danych.
Do czego służą narzędzia data mining?
Narzędzia polegające wykorzystujące metody data mining, mogą być wykorzystanie w bardzo szerokim spektrum zastosowań. Do najpopularniejszych przykładów wykorzystania narzędzi data mining można zaliczyć:
1.) Prognozowanie oraz przewidywanie na podstawie danych – tworzenie modeli predykcyjnych pozwala określić zdarzenia w przyszłości. Mowa o przewidywaniach trendów, zachowaniach klientów czy ryzyku wystąpienia danych zdarzeń.
2.) Segmentacja klientów – eksploracja danych umożliwia dokładną segmentację klientów na podstawie różnych czynników i atrybutów. Pozwala to firmom na tworzenie i personalizacje strategii marketingowych targetowanych do wąskiego grona odbiorców, co przekłada się na skuteczniejsze zarządzanie relacjami z klientami.
3.) Analiza koszyka zakupowego – górnictwo danych umożliwia odkrywać wzorce zakupowe i lepiej dostosowywać produkty proponowane klientom podczas zakupów on-line, co prowadzi do zwiększenia lejka sprzedażowego i powiększenia sprzedaży.
4.) Identyfikacja anomalii – data mining pomaga wykrywać nietypowe zdarzenia i nieprawidłowości. Bardzo często górnictwo danych pomaga wykrywać podejrzane aktywności w infrastrukturze IT oraz zapobiega włamaniom i atakom cybernetycznym.
5.) Optymalizacja procesów biznesowych – organizacje wykorzystują data mining do optymalizacji własnych procesów biznesowych. Predykcja data mining pozwala identyfikować obszary, w których występują opóźnienia, wycieki, błędy czy inne problemy.
6.) Badania naukowe – coraz częściej można spotkać wykorzystanie narzędzi data mining w medycynie, gdzie pozwalają identyfikować skuteczność nowych leków, czynników ryzyka oraz analizować genotyp człowieka.
Przykłady zastosowań data mining
Data mining wykorzystywany jest w wielu branżach, które oddziałowujące praktycznie na każdą dziedzinę życia. Najczęściej z data miningiem powiązane są:
1.) Handel detaliczny – analiza danych pozwala na stworzenie wzorców zakupowych na podstawie preferencji użytkowników, co przekłada się na lepiej dopasowaną ofertę i spersonalizowane reklamy.
2.) Usługi finansowe – sektor fintech posiada mnóstwo danych do analizy. Data mining wykorzystywany jest do weryfikacji transakcji w poszukiwaniu oszustw, wyliczaniu ryzyka kredytowego, prognozowaniu trendów rynkowych lub obliczeniu wiarygodności klientów.
3.) Medycyna – data mining w medycynie pozwala szybko i skutecznie analizować dane medyczne takie jak, wyniki badań, historie pacjentów i dane genetyczne. Przykładowe zastosowania obejmują identyfikację czynników ryzyka chorób, diagnozowanie i prognozowanie wyników medycznych, personalizację leczenia oraz odkrywanie zależności między różnymi czynnikami zdrowotnymi.
4.) Marketing – w marketingu cyfrowym data mining umożliwia analizę danych dotyczących preferencji i zachowań klientów, co pozwala na tworzenie bardziej ukierunkowanych kampanii marketingowych.
5.) Branża TSL – Transport, spedycja i logistyka wykorzystują data mining do analizy danych dotyczących tras, czasów dostaw, zużycia paliwa itp. Pomagają one w optymalizacji tras, przewidywaniu opóźnień, zarządzaniu flotą pojazdów i redukcji kosztów operacyjnych.
Jakie są zalety data mining?
Data mining polega na przetwarzaniu informacji, które są niezwykle istotne z punktu widzenia organizacji. Dzięki skutecznemu wykorzystaniu data miningu przedsiębiorstwa mogą skorzystać z szeregu zalet takich jak:
1.) Wzrost konkurencyjności
2.) Poprawienie efektywności działania organizacji
3.) Wzrost innowacyjności
4.) Odkrycie nowych informacji z posiadanych już danych
Dzięki tym zaletom organizacje mogą:
1.) Podejmować lepsze decyzje biznesowe
2.) Zabezpieczyć ciągłość działania biznesu
3.) Zaoferować bardziej konkurencyjne produkty i usługi
4.) Zoptymalizować koszty działalności
5.) Zwiększyć poziom bezpieczeństwa
6.) Prowadzić efektywne badania R&D
Jaki model wybrać, by skutecznie eksplorować dane?
Wybranie odpowiedniego modelu data miningu zależy od wielu czynników, które należy wziąć pod uwagę podczas procesu analizy. Mowa o celu analizy, rodzaju analizowanych danych, rozmiarze danych, ich dostępności oraz poziomie umiejętności analityka danych realizującego ten proces.
Ważne jest, aby dokładnie zrozumieć specyfikę danych i cel analizy, a następnie wybrać model, który najlepiej pasuje do tych wymagań. Często warto również eksperymentować z różnymi modelami, aby znaleźć ten, który daje najlepsze wyniki dla konkretnego problemu.
