데이터 마이닝을위한 조직의 자체 데이터 사용 - 더미

데이터 마이너는 데이터가없는 것입니다. 대규모 조직에서 근무하는 경우 데이터 마이닝을 위해 잠재적으로 수백, 수천 가지의 기존 데이터 리소스를 사용할 수 있습니다. 모든 활동은 레코드를 생성하며 이러한 레코드는 원시 자료가 될 수 있습니다. 이 표는 여러 비즈니스 활동에서 공통적으로 수집되는 다양한 데이터를 보여줍니다.

공통 비즈니스 활동에서 수집 한 데이터

비즈니스 활동	수집 된 데이터
연구	경쟁 제품 정보; 실험 및 시험 데이터
제조	공정 데이터; 조달 기록; 생산 기록; 검사 및 시험 기록
마케팅	경쟁자 마케팅 정보 및 판매 데이터; 캠페인 데이터; 마케팅 비용 데이터
판매	판매 활동; 판매 데이터; 고객 정보
이행	포장 기록; 선적 기록; 운송 불만 사항
고객 서비스	고객 상호 작용 기록; 제품 및 서비스 불만; 서비스 문제
기술 지원	지원 요청; 제품 문제보고; 디자인 및 기타 제품 제안
교육	직원 교육 기록; 고객 교육 기록; 인증 및 기타 자격 인증 레코드
회계	지불; 감사 기록; 세금 징수 및 지불

꽤 긴 목록이지만 활동 내역 및 관련 데이터의 작은 샘플 일뿐입니다. 이는 이미 비즈니스에서 어딘가에서 이미 대기하고 있습니다.

그러나 데이터가 존재한다는 것은 데이터 마이닝에 액세스하여 사용할 수있는 것과 같은 것이 아니라는 것을 알고 있습니다. 우선, 조사하고있는 특정 비즈니스 문제와 관련하여 내부 데이터가 정확히 무엇인지에 대한보다 구체적인 정보가 필요합니다. 누가 그것을 수집합니까? 누가 액세스를 제어합니까? 어떤 변수 (필드)가 기록되며, 어떤 범위의 시간이나 활동이 기록됩니까? 어디에서 문서를 찾을 수 있습니까?

관리자와 관리자는 데이터 마이닝으로 어떤 프로젝트를 처리할지 선택할 때 여러 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 당신은 항상 도구를 선택할 수 있습니다. 그러나 데이터에 관해서는 선택의 여지가 없을 수도 있습니다. 현재 귀하 또는 귀하의 회사에서 사용 가능한 데이터를 사용합니다.

이 데이터에 의문을 가질 수 있습니다. 결함에 대해 알고 계실 것입니다. 그리고 자신보다 많은 양의 데이터 나 다른 유형의 데이터가있는 다른 조직에 대해 들어 본 적이있을 것입니다.

그럼에도 불구하고 조직의 내부 데이터, 즉 일상 업무에서 수집 한 정보는 가장 중요한 자원입니다.데이터 마이닝을 위해 가질 수있는 최상의 데이터입니다. 모든 외부 소스보다 다양한 방식으로 우수합니다.

고유 한 관련성:

데이터는 모든 고유 한 특성과 함께 귀하의 비즈니스와 관련됩니다. 그것은 자신의 고객, 자신의 제품, 자신의 비즈니스 관행에 관한 것입니다. 이 데이터에서 발견 할 수있는 것이 무엇이든지간에 분명히 비즈니스와 관련이 있습니다. 누구도 로 결과를 거부 할 수는 없지만 우리 사업은 다른 변명입니다. 투명성: 자신의 데이터 출처를 알고 있습니다 (또는 알 수 있습니다). 변수, 데이터 수집 방법, 시간, 장소 또는 관련된 사람들의 정의에 관한 신비가 없어야합니다.
세부 사항: 원시 데이터는
, 가능한 가장 세밀한 수준으로 수집됩니다. 범위: 귀하의 데이터 리소스는 귀하의 비즈니스에서 발생하는 모든 활동 범위를 포괄합니다. 경쟁 우위:
귀하 만이 내부 데이터를 보유하고 있습니다. 현재 또는 향후 경쟁자에게는 제공되지 않습니다. 개발 잠재력:
외부 소스의 데이터로는 불가능한 방식으로 자체 데이터를 구축 할 수 있습니다. 여러 소스의 정보를 통합하려면 데이터에 필요한 식별자가 포함됩니다. 고객에 대해 더 알고 싶다면 이름과 연락처 정보가 있으며 다른 기록을 참조하거나 설문 조사를하거나 심지어 전화를 걸어 개인적인 대화를 나눌 수 있습니다. 보다 자세한 또는 추가 데이터가 필요한 경우 데이터 수집 방법을 변경할 수 있습니다.
자신의 데이터에 대한 또 다른 좋은 점은 소유하고 있습니다. 모든 데이터 수집 비용은 처음에 데이터를 생성 한 비즈니스 단위에서 다루었습니다. 데이터를 사용하고 재사용 할 때 비용을 지불하지 않고 라이센스 문제가 없어야합니다. (데이터 저장 및 기타 데이터 관리 문제가 발생할 수 있지만 모든 데이터 소스에 해당됩니다.) 자체 데이터 리소스가 모든면에서 완벽하지는 않습니다. 사용하려는 일부 데이터가 수집되지 않았거나 삭제되었습니다. 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 물론 내부 데이터에는 한계가 있습니다. 이는 경쟁 업체가 아니라 조직에 대해 알려줍니다. 여전히 내부 데이터는 항상 가장 중요한 귀중한 데이터 리소스입니다.

존중하는 데이터 처리

데이터 마이닝은 모든 종류의 데이터 분석 또는보고와 마찬가지로 대부분의 일상 업무 활동보다 훨씬 많은 데이터를 사용합니다. 데이터에 액세스하고 분석을 수행 할 때는 회사의 지침에 따라 일상적인 비즈니스 프로세스를 방해하지 않는 방식으로주의를 기울여야합니다.

데이터 자원은 현금과 마찬가지로 소중하게 사용할 수 있습니다. 데이터를 존중하고, 데이터 관리 및 업무에 영향을주는 관리 방법을 발견하여 데이터 마이닝을 시작하십시오.

데이터 관리에 대한 합법적 인 비즈니스 관행을 따르지 않으면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.데이터를 사용하지 않아야하는 사람, 부적절하게 변경되거나 파괴되지 않는 사람, 그리고 새로 생성 한 데이터가 적절하게 보관되어야하는 사람들이 데이터에 액세스하지 않는 것이 중요합니다. 문서화가 필수적입니다. 많은 합법적이고 훌륭한 비즈니스 프랙티스 요구 사항은 데이터 마이닝 작업과 관련이 있습니다.

이것은 간단하지 않을 수 있습니다. 사용할 수있는 데이터, 액세스 방법 및 데이터를 올바르게 처리하여 다른 사람의 방해를받지 않도록해야합니다. 간단히 말해서 새로운 일과 새로운 사람들과 관련되어야합니다. 그 결과 가치가있을 것입니다. 왜냐하면 더 많은 일을하고 결과적으로 자신의 지평을 넓힐 것이기 때문입니다.

새로운 것을 찾아야하지만 데이터 거버넌스 전문가가 될 필요는 없습니다. 조직에서 데이터 거버넌스 및 데이터 관리의 전문가 인 다른 사람에게 의존 할 수 있습니다. 그들과 건설적으로 협력하십시오, 그리고 그들은 당신이 법 안에 머물러 있고 좋은 데이터 관리 관례를 따르도록 도울 것입니다.