Что такое раскрытие данных [+5 Tools]

Обнаружение данных стало ключевым аспектом современных предприятий, поскольку они стремятся разобраться в огромном количестве данных, генерируемых каждый день.

Давайте посмотрим, что это за раскрытие и как оно делается.

Что такое раскрытие?

Обнаружение данных — это процесс идентификации, изучения и понимания данных внутри организации для раскрытия информации и повышения ценности для бизнеса.

Он включает в себя сбор и анализ данных из многочисленных источников с использованием таких методов, как визуализация данных, машинное обучение и статистический анализ, для поиска закономерностей и взаимосвязей в данных.

Бизнес-пользователи часто осуществляют этот процесс, чему могут способствовать инструменты и технологии, предлагающие пользовательский интерфейс для работы с данными.

Важность раскрытия

Обнаружение данных — ключевой аспект бизнес-аналитики, помогающий организациям принимать обоснованные решения на основе информации, полученной из их данных.

Это помогает выявить скрытые взаимосвязи в данных, что дает ценную информацию, которая может способствовать росту и успеху бизнеса.

Используя информацию, полученную в процессе обнаружения, организации могут буквально получить конкурентное преимущество, принимая разумные решения, предвидя тенденции и сохраняя преимущество.

Процесс раскрытия

Этот процесс обычно включает следующие три шага:

Подготовка

Это первый шаг в процессе обнаружения данных, который включает сбор, очистку и преобразование данных из различных источников в пригодный для использования формат.

Визуализация

На этом этапе данные преобразуются в графические представления, такие как диаграммы и графики, для выявления закономерностей среди данных.

Анализ данных

Именно здесь из данных генерируются идеи. Аналитики данных используют такие инструменты, как статистическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и прогнозную аналитику, для выявления тенденций и закономерностей в данных.

Весь процесс может быть итеративным, и необходимо повторять шаги несколько раз, чтобы обеспечить включение всех соответствующих данных и постоянно уточнять результаты.

Варианты использования обнаружения данных

Обнаружение данных можно использовать для самых разных целей: от упрощения взаимодействия с пользователем до улучшения внутренних корпоративных процессов.

Вариантов использования будет действительно больше, поскольку компании открывают новые возможности в своих исследованиях, поскольку статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения теперь позволяют выполнять более сложные и требовательные упражнения по обнаружению данных.

Давайте подробнее рассмотрим некоторые из наиболее популярных случаев раскрытия информации.

№1. Анализ клиентов

В розничной торговле, финансах и других отраслях, ориентированных на клиента, обнаружение данных можно использовать для понимания поведения и демографии клиентов. Это может помочь организациям персонализировать свой опыт работы с клиентами и принимать обоснованные решения о своих стратегиях маркетинга и продаж.

№ 2. Обнаружение мошенничества

Интеллектуальный анализ данных также может использоваться в финансовой отрасли для обнаружения мошеннических действий путем выявления закономерностей в транзакциях, которые отклоняются от типичного поведения.

№3. анализ цепочки поставок

Его можно использовать для упрощения и повышения эффективности процедур цепочки поставок в производственном и логистическом секторах. Чтобы найти потенциальные области для улучшения, процесс обнаружения может включать изучение данных о производительности поставщиков, графиках поставок и состоянии запасов.

№ 4. Медицинская аналитика

Обнаружение данных в секторе здравоохранения может помочь улучшить результаты лечения пациентов и снизить медицинские расходы.

Факторы, на которые следует обращать внимание в инструменте обнаружения данных

При выборе инструмента обнаружения данных важно учитывать следующие особенности:

Простой интерфейс

Инструмент должен иметь удобный интерфейс, облегчающий бизнес-пользователям изучение и анализ данных без необходимости технических знаний.

Интеграция данных

возможность интеграции с широким спектром источников данных, включая базы данных, электронные таблицы и многое другое.

Адаптивность

Приложение должно быть способно обрабатывать огромные объемы данных и объемов для удовлетворения растущих потребностей организации.

Визуализация данных

Инструмент должен быть оснащен мощными возможностями визуализации данных, включая возможность создания интерактивных диаграмм, графиков и информационных панелей, которые можно использовать для изучения и понимания данных.

Возможности машинного обучения

Инструмент должен иметь встроенные возможности машинного обучения, такие как прогнозная аналитика и механизм рекомендаций, чтобы помочь организациям обнаруживать идеи и закономерности в своих данных.

Сотрудничество

Пользователи должны иметь возможность делиться идеями, оценками и инфографикой с другими членами команды, использующими приложение, что должно способствовать сотрудничеству.

Безопасность и конфиденциальность

Он должен иметь возможность защищать конфиденциальные данные и соответствовать правилам конфиденциальности, таким как GDPR.

Поддержка и документация

Вместе с инструментом должен быть предоставлен полный набор инструкций, учебных материалов и технической поддержки.

Цены

Цена инструмента должна соответствовать потребностям и бюджету организации.

Учитывая все эти факторы, мы составили список лучших инструментов для обнаружения данных.

Управление двигателем

ManageEngine Endpoint DLP (предотвращение потери данных) — это программное решение, призванное помочь организациям защитить конфиденциальные данные от кражи, случайной потери или несанкционированного доступа.

Он предлагает мониторинг в режиме реального времени и безопасность для конечных устройств, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и серверы. Это также может помочь предприятиям предотвратить утечку данных и соблюдать такие правила, как HIPAA и GDPR.

Он предоставляет возможности обнаружения данных, которые позволяют организациям идентифицировать и защищать конфиденциальную информацию, такую ​​как личная информация (PII), финансовая информация и конфиденциальные бизнес-данные.

Этот инструмент сканирует конечные точки на наличие конфиденциальных данных и классифицирует их на основе предопределенных правил.

Таблица

Tableau — это программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики для изучения, анализа и представления данных.

Благодаря усовершенствованному интерфейсу перетаскивания и множеству параметров визуализации Tableau позволяет компаниям любого размера легко превращать свои данные в полезные идеи.

Этот инструмент поддерживает широкий спектр типов диаграмм, включая гистограммы, линейные диаграммы и круговые диаграммы, а также предоставляет расширенные аналитические функции, такие как прогнозирование и статистическое моделирование.

Tableau также предлагает ряд функций для совместной работы, которые позволяют командам легко обмениваться данными и идеями в рамках всей организации.

Пользователи могут публиковать свои информационные панели на сервере Tableau или Tableau Online, где другие могут получать доступ к данным и взаимодействовать с ними. Кроме того, Tableau предлагает мобильные приложения для iOS и Android.

Осано

Osano — еще одна замечательная компания-разработчик программного обеспечения, которая предоставляет решения для управления конфиденциальностью и защиты данных для организаций.

Решения Osano включают платформу управления конфиденциальностью, которая предоставляет организациям центральный узел для управления своими политиками конфиденциальности, файлами cookie и обязательствами по защите данных.

Этот инструмент позволяет организациям создавать свои политики конфиденциальности и управлять ими, отслеживать согласие и управлять им, а также отслеживать и обеспечивать соблюдение конфиденциальности.

Функция обнаружения данных Osan позволяет организациям идентифицировать и классифицировать личные данные, хранящиеся в различных системах, включая базы данных и облачные приложения.

Платформа также предоставляет реестр данных, который можно использовать для отслеживания и управления личными данными с течением времени, и инструменты, которые можно использовать для автоматического обнаружения и пометки конфиденциальных данных.

Нажмите смысл

Klik Sense — это платформа визуализации данных и бизнес-аналитики, разработанная Klik, компанией-разработчиком программного обеспечения. Платформа предоставляет ряд инструментов визуализации и анализа данных, которые позволяют организациям превращать данные в полезную информацию.

Он предоставляет среду самообслуживания для обнаружения данных, которая позволяет бизнес-пользователям создавать и исследовать интерактивные визуализации данных, информационные панели и отчеты.

Платформа использует собственный механизм индексации данных в реальном времени, который обеспечивает быстрый и гибкий доступ к данным из самых разных источников.

Информатика

Informatica является надежным поставщиком решений для управления данными и интеграции, которые помогают предприятиям максимизировать ценность своих данных. Его инструмент каталога данных помогает обнаруживать и управлять активами данных компании любого размера.

Предприятия могут быстро сканировать и индексировать метаданные, данные профилей и получать доступ к подробной информации о происхождении из десятков миллионов наборов данных.

Подобно другим инструментам, он также предлагает интуитивно понятный интерфейс для поиска и обнаружения активов данных и предоставляет контекстную информацию, которая помогает компаниям принимать решения на основе данных.

Заключение

В современном цифровом мире организации, которые эффективно используют обнаружение данных, лучше оснащены для повышения качества обслуживания клиентов, сохранения конкурентоспособности и достижения своих бизнес-целей.

Вам также может быть интересно узнать о темных данных, чтобы найти скрытые тенденции и возможности.