База данных

Bilgi Yönetiminde Veri Madenciliğinin Önemli Rolü

Yıllar geçtikçe, işletmeler müşterilerini / müşterilerini korumak ve rakiplerini kazanmak için çeşitli yaklaşımlar uyguluyorlar. Bilgi sistemi uygulamalarının geliştirilmesiyle, şirketler barkodlar, çevrimiçi alışveriş, anketler vb. Yoluyla müşteriler ve ürünler hakkında muazzam miktarda veri yakalayabilmiştir. Ancak bu veriler, bilinçli iş kararları vermede yardımcı olabilir. yıllarca büyük veritabanlarında el değmemiş. Ancak, bir müşterinin davranışını anlamak için, şirketler, büyük bir veri deposunda gizli değerli bilgileri keşfedebilen yenilikçi araçların entegrasyonunu gerektirir.

Ayrıca, müşteriler için ortaya çıkan rekabet ve mevcut alternatifler, etkin bir müşteri ilişkisinin sürdürülmesi gerekliliğini geliştirdi. yönetimi. Bu nedenle, bu müşteri bilgisini bilinçli iş kararlarına dönüştürmek için bilgi yönetimi yaklaşımı kullanılmaktadır. Burada, veri madenciliği hizmetlerinin rolü ve bu gizli müşteri verilerini yararlı bilgilere dönüştürerek yeni fırsatları belirlemek için teknikler devreye giriyor. Bilgi Yönetimi (KM) bunun merkezidir.

Veri madenciliği

Veri madenciliği, temel olarak, büyük veritabanlarındaki bilginin yararlı kalıplarını ortaya çıkarmak için akıllı teknikleri kullanan bir süreçtir. Çeşitli algoritmaların uygulanmasıyla, saklanan verilerin dışında yararlı bilgiler öngörebilir, ayrıca verilerin alt kümeleri arasında etkileşime yardımcı olabilir. Veri madenciliği görevleri iki yönü içerir: tahmin ve açıklama. Tahmin, veri kümelerindeki bazı bilinen değişkenleri kullanarak değişkenlerin bilinmeyen değerlerini tahmin ettiğinde, tanım, verideki ilginç kalıpları ve eğilimleri çıkarır.

Bilgi yönetimi

Bilgi Yönetimi (KM) ile, yani verileri uygun bir bilgiye dönüştürmek. Ancak, KM'nin tam olarak ne olduğunun tanımlanması, bilginin somut olmayan yapısı nedeniyle zor olabilir; Bir bilginin, kuruluşun bilgiyi rekabetçi bir şekilde kazanmak için etkin bir şekilde paylaşma yeteneği olarak tanımlanması. Ayrıca, KM, önemli iş yönlerinden biri olarak kabul edilir ve bu nedenle, şirketler uzun vadede performansı artırmak için bu bilgiyi nasıl elde edebileceklerini, yakalayacaklarını ve paylaşacaklarını bilmelidirler.

Veri Madenciliği ve Bilgi kurtarma süreci için uygulamaları

Veri madenciliğinin işe yarar bilgi elde etmek ve elde etmek için iş bilgisi yönetiminde oynadığı rol, aşağıda tartışılmıştır:

Karar Verme

Veri madenciliği uygulamaları, organizasyonun bilinçli hale getirilmesine yardımcı olur. kararlar. Sonuç olarak, etkileşimler, şirketlerin iş geliştirme için gerçek zamanlı olarak mevcut bilgi ve bilgiyi kullanmasına ve dönüştürmesine yardımcı olan İş Zekası (BI) üretmektedir. Ayrıca, veri madenciliği teknikleri, değerli bilgiler sağlayabilen ve BI oluşturabilen işletmeler için gizli müşteri / ürün bilgisini ortaya çıkarmaktadır. Bununla birlikte, ürün satış bilgisini analiz etmek kolaylaşır, bu da pazarlama departmanının ürün tanıtım stratejisini formüle etmesine yardımcı olur.

Ayrıca, veri madenciliği tekniklerini kullanan iş alanlarında DM ve KM'nin bazı uygulamalarını tartışalım. bilgi formunda ilginç veri kalıpları bulmak için:

Perakende Sektörü: Bu endüstri, günümüzde e-ticaretin artan popülaritesi nedeniyle satışlar, müşteri alışveriş geçmişi vb. hakkında çok büyük veri toplar. Burada veri madenciliği, müşterinin satın alma davranışı ve eğilimleri hakkında kapsamlı bilgi birikimine yardımcı olabilir. Bunu bilerek, perakendeciler daha iyi müşteri memnuniyeti elde edebilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir ve markalarını genişletebilirler.

Bankacılık ve Finans Sektörü : Bankacılık ve finans sektörü, kritik finansal ve ekonomik verilerle dolu büyük veritabanlarına sahiptir. Burada, DM teknikleri, global risk ve YG'yi tanımak için gerekli olan ticari bilgilerdeki ve piyasa fiyatlarındaki kalıpları ve sapmaları tanımlamanın yararlarını sağlayabilir. Risk yönetimi, sahtekarlık tespiti, müşteri ilişkileri vb. Konularda bankalara yardım ederek, karar alma ve bilgi paylaşım süreçlerini kolaylaştırır.

Sağlık Kurumları: Kümelenme gibi madencilik teknikleri demografik özelliklerin elde edilmesine yardımcı olabilir. Kanser, tümör vb. gibi ciddi hastalıkları olan hastalar. Bu bilgi, doktorların hastalığın semptomlarını ve ilişkilerini araştırmasına yardımcı olabilir, bu da tedavi terapilerini ve ameliyat prosedürlerini iyileştirebilir.

Havacılık Sektörü: Müşterinin bilgisini kazanmak için ilişkilendirme kuralı veya kümeleme tekniği ile yararlanılabilir, daha sonra, müşterinin uçan frekansını belirleyerek uçak biletlerinde indirim sunmak için kullanılabilir.

Online İş: E-ticaret mağazaları alabilir Bir müşteri profilinde saklanan bilgileri ayıklamak için DM araçlarını ve tekniklerini entegre etmenin büyük avantajı. Bir kez, bilgi toplanır, sahibi satışları artırmak için kendi çıkarları doğrultusunda müşterilere güvenilir ürün önerileri sunabilir.

Sigorta şirketleri: Sigorta şirketleri daha etkili bir kampanya yürüterek daha fazla politika satabilir ve dönüşüm oranlarını artırabilir. politikaları, ihtiyaçlarını ve ilgi alanlarını satın almak için kaç müşterinin ilgilendiğini bilerek süreçleri yürütmek ve işletme maliyetlerini azaltmak.

İmalat : İmalatçılar, bilerek daha çok ilgilenen ürünler üretebileceklerdi. DM ve KM süreci ile seçimleri.