Vad är datautvinning och varför är det viktigt?

Vad är datautvinning?

Datautvinning är en process som går ut på att sålla igenom stora datamängder för att hitta relevant information som kan användas i ett visst syfte. Datautvinning är viktigt för både datavetenskap och företagsinformation och handlar huvudsakligen om mönster.

När alla data har samlats in och lagrats fokuserar nästa steg på att tyda alla data – i annat fall vore de helt meningslösa. Dataanalys utförs på olika sätt, bland annat med hjälp av koncept som maskininlärning, där komplexa adaptiva algoritmer används för att analysera data artificiellt.

De mer traditionella metoderna för datautvinning involverar datavetare – experter med särskild utbildning för att förstå invecklad information – som tar fram rapporter som ledningsgrupperna kan agera utifrån.

Hur fungerar datautvinning?

Datautvinning innebär att man undersöker och analyserar stora mängder information för att hitta meningsfulla mönster och trender. Processen går ut på att samla in data, utveckla ett mål och tillämpa tekniker för datautvinning. Den valda taktiken kan variera beroende på målet, men den empiriska processen för datautvinning är densamma. En typisk process för datautvinning kan se ut så här:

Definiera ditt mål: Vill du till exempel lära dig mer om kundernas beteende? Vill du minska kostnaderna eller öka intäkterna? Vill du upptäcka bedrägeri? Det är viktigt att definiera ett tydligt mål i början av datautvinningsprocessen.

Samla in dina data: Vilka data du samlar in beror på ditt mål. Organisationer har vanligtvis data som lagras i flera databaser, till exempel från information som kunder har skickat in genom transaktioner och så vidare.

Rensning av data: När data väl har valts ut måste de vanligtvis rensas, formateras om och valideras.

Undersökning av data: I detta skede bekantar sig analytikerna med de data som insamlats genom att utföra statistiska analyser och skapa visuella grafer och diagram. Syftet är att identifiera variabler som är viktiga för målet med datautvinningen och att utforma utgångshypoteser som leder till en modell.

Bygga en modell: Det finns olika tekniker för datautvinning (se nedan) och i det här skedet är målet att hitta en metod för datautvinning som ger de mest användbara resultaten. Analytiker kan välja att använda en eller flera av de metoder som sammanfattas i nästa avsnitt, beroende på deras mål. Modellbyggandet är en pågående process och kan kräva att dataformateringen upprepas, eftersom vissa modeller kräver att data formateras på specifika sätt.

Validera resultaten: I detta skede granskar analytikerna resultaten för att kontrollera att resultaten är korrekta. Om de inte är det, är det bara att bygga om modellen och försöka igen.

Tillämpa modellen: De insikter som har upptäckts kan användas för att uppfylla det mål som definierades i början av processen.

Olika typer av datautvinning

Det finns en mängd olika tekniker för datautvinning och vilken du använder beror på ditt övergripande mål. Det finns olika datamodeller och var och en av dessa modeller bygger på olika tekniker för datautvinning. De huvudsakliga datamodellerna kallas deskriptiva, prediktiva och preskriptiva:

Deskriptiva modeller

Detta tar fram likheter eller grupperingar i historiska data för att förstå orsakerna bakom framgång eller misslyckande, t.ex. genom att kategorisera kunder efter produktpreferenser eller inställning. Exempel på tekniker är bland annat:

• Associationsregler: Detta kallas också för marknadskorgsanalys. Denna typ av datautvinning söker efter relationer mellan variabler. Associationsregler kan till exempel granska ett företags försäljningshistorik för att se vilka produkter som oftast köps tillsammans. Företaget kan använda denna information för planering, marknadsföring och prognoser.
• Klusteranalys: Klusteranalys syftar till att identifiera likheter inom en datamängd och separera datapunkter med gemensamma drag i delmängder. Klusterindelning är användbart för att definiera egenskaper inom en datamängd, t.ex. segmentering av kunder baserat på köpbeteende, behov, livsstadium eller preferenser i marknadskommunikation.
• Avvikelsenalys: Den här modellen används för att identifiera avvikelser, det vill säga data som inte passar in i mönster. Avvikelseanalys är särskilt användbart för upptäckt av bedrägerier och nätverksintrång samt vid brottsutredningar.

Prediktiva modeller

Denna modellering går djupare för att klassificera händelser i framtiden eller uppskatta okända resultat, till exempel genom att använda kreditbedömning för att fastställa en individs sannolikhet att betala tillbaka ett lån. Exempel på tekniker är bland annat:

• Beslutsträd: Dessa används för att klassificera eller förutsäga ett resultat baserat på en uppsättning kriterier. Ett beslutsträd används för att be om inmatning av en serie kaskadfrågor som sorterar datamängden baserat på givna svar. Ett beslutsträd visas ibland som en trädliknande visuell bild och ger möjlighet till specifik vägledning och användarinmatning när man går djupare in i data.
• Neurala nätverk: Dessa behandlar data genom att använda noder. Dessa noder består av indata, vikter och utdata. I likhet med hur den mänskliga hjärnan är sammankopplad kartläggs data genom övervakad inlärning. Denna modell kan anpassas för att ge tröskelvärden för att fastställa en modells precision.
• Regressionsanalys: Regressionsanalys syftar till att förstå de viktigaste faktorerna i en datamängd, vilka faktorer som kan ignoreras och hur dessa faktorer samverkar.
• Klassificering: Detta innebär att datapunkter tilldelas grupper eller klasser utifrån en specifik fråga eller utmaning som ska lösas. Om en återförsäljare till exempel vill optimera sin rabattstrategi för en viss produkt kan man titta på försäljningsdata, lagernivåer, hur många kuponger som används och konsumenternas beteendemönster för vägledning i sina beslut.

Preskriptiva modeller

Med tillväxten av ostrukturerade data från internet, e-post, kommentarsfält, böcker, PDF-filer och andra textkällor har textutvinning som en relaterad disciplin till datautvinning också vuxit avsevärt. Dataanalytiker behöver förmågan att parsa, filtrera och omvandla ostrukturerade data för att kunna inkludera dem i prediktiva modeller för att förbättra prediktionsprecision.

Olika typer av data i datautvinning

Typer av data som kan utvinnas är bland annat:

• Data som lagras i en databas eller ett datalager
• Transaktionsuppgifter, t.ex. flygbokningar, klick på en webbplats, köp i en butik osv.
• Tekniska utformningsdata
• Sekvensdata
• Diagramdata
• Rumsliga data
• Multimediadata

Varför är det viktigt med datautvinning?

De flesta organisationer blir alltmer digitala. Som ett resultat av detta upptäcker många företag att de sitter på stora mängder data som, om de analyseras på rätt sätt, har potential att vara lika värdefulla som deras huvudsakliga produkter och tjänster.

Datautvinning ger företag en konkurrensfördel genom att hjälpa dem att hitta insikter i data från digitala transaktioner. Genom att förstå kundernas beteende på djupet kan företagen skapa nya produkter, tjänster eller marknadsföringsmetoder. Här är några av de fördelar som datautvinning kan ge ett företag:

Optimerad prissättning:

Genom att använda datautvinning för att analysera olika prissättningsvariabler, t.ex. efterfrågan, elasticitet, distribution och varumärkesuppfattning, kan företag sätta priserna på en nivå som maximerar vinsten.

Optimerad marknadsföring:

Datautvinning gör det möjligt för företag att segmentera sina kunder efter beteende och behov. Detta gör det i sin tur möjligt för dem att leverera personliga annonser som fungerar bättre och är mer relevanta för kunderna.

Högre produktivitet:

Analyser av de anställdas beteendemönster kan användas i personalfrågor för att förbättra de anställdas engagemang och produktivitet.

Ökad effektivitet:

Företag kan använda datautvinning och dataanalys för att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna i allt från kundernas köpmönster till leverantörernas prissättningsbeteende.

Ökad kundretention:

Datautvinning kan ge insikter som hjälper dig att förstå dina kunder bättre. Detta kan i sin tur förbättra interaktionen med kunderna och öka kundretentionen.

Förbättrade produkter och tjänster:

Genom att använda datautvinning för att hitta och åtgärda områden där kvaliteten brister kan man minska antalet produktreturer.

Användning av datautvinning

Datautvinning används för många ändamål, beroende på organisationen och dess behov. Här är några möjliga användningsområden:

Försäljning

Datautvinning kan bidra till att öka försäljningen. Tänk t.ex. på ett kassasystem i en butik på en stormarknad. För varje försäljning registrerar återförsäljaren tidpunkten för köpet, vilka produkter som såldes tillsammans och vilka produkter som är mest populära. Återförsäljaren kan använda denna information för att optimera sitt sortiment.

Marknadsföring

Företagen kan använda datautvinning för att förbättra sin marknadsföring. Insikter från datautvinning kan till exempel användas för att förstå var potentiella kunder ser annonser, vilka demografiska grupper man ska rikta sig till, var man ska placera digitala annonser och vilka marknadsföringsstrategier som fungerar bäst för kunderna.

Tillverkning

För företag som tillverkar sina egna varor kan datautvinning användas för att analysera råvarukostnaden, om materialen används så effektivt som möjligt, hur mycket tid som går åt under tillverkningsprocessen och vilka hinder som påverkar processen. Datautvinning kan användas för att stödja just-in-time-uppfyllelse genom att förutsäga när nytt material bör beställas eller när utrustning behöver bytas ut.

Upptäckt av bedrägerier

Syftet med datautvinning är att hitta mönster, trender och korrelationer som kopplar samman datapunkter. En organisation kan använda datautvinning för att identifiera avvikelser eller korrelationer som inte borde existera. Ett företag kan till exempel analysera sitt kassaflöde och hitta återkommande betalningar till ett okänt konto. Om detta är oväntat kan företaget vilja undersöka om det rör sig om ett eventuellt bedrägeri.

Personalfrågor

Personalavdelningar har ofta ett brett spektrum av data som kan behandlas, bland annat data om personalretention, befordringar, löneintervall, företagsförmåner och hur dessa förmåner används samt undersökningar om de anställdas tillfredsställelse. Datautvinning kan korrelera dessa data för att få en bättre förståelse för varför anställda slutar och vad som motiverar andra att söka anställning.

Kundtjänst

Kundtillfredsställelsen påverkas av en mängd olika faktorer. Ta till exempel en återförsäljare som skickar varor. En kund kan bli missnöjd med leveranstiden, leveranskvaliteten eller kommunikationen om leveransförväntningarna. Samma kund kan bli frustrerad över långsamma e-postsvar eller långa väntetider på telefon. Datautvinning samlar in operativ information om kundinteraktioner och sammanfattar resultaten för att fastställa svaga punkter och områden där företaget presterar bra.

Kundretention

Företagen kan använda datautvinning för att identifiera egenskaper hos kunder som flyttar till konkurrenter och sedan erbjuda specialerbjudanden för att behålla andra kunder med samma egenskaper.

Säkerhet

Tekniker för intrångsdetektering använder datautvinning för att identifiera avvikelser som kan vara nätverksintrång.

Underhållning

Strömningstjänster utför datautvinning för att analysera vad användarna tittar på eller lyssnar på och för att ge personliga rekommendationer baserade på deras vanor.

Hälsovård

Datautvinning hjälper läkare att diagnostisera medicinska tillstånd, behandla patienter och analysera röntgenbilder och andra medicinska bildresultat. Medicinsk forskning är också starkt beroende av datautvinning, maskininlärning och andra former av analys.

Datautvinningens framtid

Molntjänster har haft en betydande inverkan på tillväxten av datautvinning. Trots problem och utmaningar i fråga om molnsäkerhet lämpar sig molntekniken för de stora mängder snabba, ofullständigt strukturerade och ostrukturerade data som många organisationer nu samlar in. Molnets elastiska resurser anpassas för att möta dessa stora datakrav. Eftersom molnet kan lagra mer data i olika format krävs det fler verktyg för datautvinning för att omvandla dessa data till insikter. Dessutom erbjuds avancerade former av datautvinning som AI och maskininlärning som tjänster i molnet.

Den framtida utvecklingen inom molntjänster kommer förmodligen att fortsätta att öka behovet av effektivare verktyg för datautvinning. AI och maskininlärning växer, och det gör även datamängden. Molnet används i allt större utsträckning för att lagra och bearbeta data för att skapa affärsnytta. Det är troligt att metoder för datautvinning kommer att bli alltmer beroende av molnet.

Vanliga frågor om datautvinning

Vanliga frågor om databasutvinning, hur datautvinning fungerar och betydelsen av datautvinning är bland annat:

Var används datautvinning?

Datautvinning används för att utforska stora datamängder för att hitta mönster och insikter som kan användas för specifika ändamål. Dessa ändamål kan vara att förbättra försäljning och marknadsföring, optimera tillverkningen, upptäcka bedrägerier och öka säkerheten. Datautvinning används inom många olika branscher, t.ex. bankväsendet, försäkring, hälsovård, detaljhandel, spel, kundtjänst, vetenskap och teknik och många fler.

Hur fungerar datautvinning?

Dataanalytiker följer i allmänhet ett visst flöde av uppgifter under datautvinningsprocessen. En typisk process för datautvinning kan börja med att definiera målet för dataanalysen och sedan arbeta för att förstå var data lagras, hur de ska samlas in och vilken analys som krävs. Nästa steg är att förbereda data för analys, bygga upp modellen, utvärdera resultaten av modellen och sedan tillämpa förändringar och övervaka resultaten.

Varför används datautvinning?

Datautvinning används för att identifiera organisatoriska utmaningar och möjligheter. Den kan användas för att optimera produktprissättningen, förbättra produktiviteten, öka effektiviteten, förbättra kundtjänsten och kundretentionen samt underlätta produktutvecklingen. Datautvinning ger företag en konkurrensfördel genom att hjälpa dem att hitta insikter i data från digitala transaktioner.

Relaterade artiklar:

• Hur du hindrar datamäklare att sälja din information
• Datastöld och hur man förhindrar det
• Vad är datakryptering

Relaterade produkter:

• Kaspersky Home Security