Интеллектуальный анализ данных: определение, методы и инструменты

Интеллектуальный анализ данных определяется как процесс фильтрации, сортировки и классификации данных из более крупных наборов данных для выявления тонких закономерностей и взаимосвязей, что помогает предприятиям выявлять и решать сложные бизнес-проблемы посредством анализа данных. В этой статье подробно объясняется интеллектуальный анализ данных, его методы и 10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных, популярных в 2022 году.

Интеллектуальный анализ данных подразумевает фильтрацию, сортировку и классификацию данных из более крупных наборов данных для выявления тонких закономерностей и взаимосвязей, что помогает предприятиям выявлять и решать сложные бизнес-проблемы посредством анализа данных. Программные инструменты и методы интеллектуального анализа данных позволяют организациям предвидеть будущие рыночные тенденции и принимать критически важные для бизнеса решения в критические моменты..

Интеллектуальный анализ данных — это важный компонент науки о данных, который использует расширенный анализ данных для получения ценной информации из больших объемов данных. Если копнуть глубже, интеллектуальный анализ данных является важнейшим компонентом процесса обнаружения знаний в базах данных (KDD), где сбор, обработка и анализ данных происходят на фундаментальном уровне.

Предприятия в значительной степени полагаются на интеллектуальный анализ данных для реализации аналитических инициатив в организационной структуре. Проанализированные данные, полученные в результате интеллектуального анализа данных, используются для различных приложений аналитики и бизнес-аналитики (BI), которые учитывают анализ данных в реальном времени, а также некоторые исторические фрагменты информации.

Благодаря первоклассным практикам интеллектуального анализа данных предприятия могут разработать несколько бизнес-стратегий и лучше управлять своей деятельностью. Это может повлечь за собой совершенствование функций, ориентированных на клиента, включая рекламу, маркетинг, продажи, поддержку клиентов, финансы, управление персоналом и т. д.

Интеллектуальный анализ данных также играет жизненно важную роль в решении критически важных для бизнеса случаев использования, таких как планирование кибербезопасности, обнаружение мошенничества, управление рисками и ряд других. Интеллектуальный анализ данных находит применение в различных отраслях промышленности, таких как здравоохранение, научные исследования, спорт, правительственные проекты и т. д.

Интеллектуальным анализом данных преимущественно занимается группа специалистов по данным, опытных специалистов по бизнес-аналитике, аналитических групп, бизнес-аналитиков, технически подкованных руководителей и персонала, имеющего солидный опыт и склонность к анализу данных.

По сути, машинное обучение (МО), искусственный интеллект (ИИ), статистический анализ и управление данными являются важнейшими элементами интеллектуального анализа данных, которые необходимы для тщательного изучения, сортировки и подготовки данных для анализа. Лучшие алгоритмы машинного обучения и инструменты искусственного интеллекта позволили легко извлекать огромные наборы данных, включая данные о клиентах, записи транзакций и даже файлы журналов, полученные от датчиков, исполнительных механизмов, устройств Интернета вещей, мобильных приложений и серверов.

Ключевые этапы процесса интеллектуального анализа данных:

Процесс интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных полезен для большинства предприятий прежде всего потому, что он может обрабатывать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, взаимосвязи и тенденции. Результаты полезны для прогнозной аналитики, которая помогает в стратегическом планировании, сохраняя при этом запас текущего бизнес-сценария.

Преимущества интеллектуального анализа данных для предприятий:

Интеллектуальный анализ данных играет ключевую роль в разработке стратегических планов, которые помогают компаниям получать более высокую прибыль и доходы от бизнеса и выделять их среди конкурентов.

Узнать больше: Что такое узкий искусственный интеллект (ИИ)? Определение, проблемы и лучшие практики на 2022 год

Каждое приложение для обработки данных требует разных методов интеллектуального анализа данных. Один из популярных и известных методов интеллектуального анализа данных включает в себя распознавание образов и обнаружение аномалий. Оба эти метода используют комбинацию методов анализа данных.

Давайте рассмотрим некоторые фундаментальные методы интеллектуального анализа данных, обычно используемые в различных отраслях промышленности.

Правило ассоциации относится к операторам if-then, которые устанавливают корреляции и отношения между двумя или более элементами данных. Корреляции оцениваются с использованием показателей поддержки и достоверности, при этом поддержка определяет частоту появления элементов данных в наборе данных. Напротив, уверенность связана с точностью утверждений «если-то».