Data-Mining-Software-Risiken vermeiden - Dummies

Die Wahl Ihrer Data-Mining-Software ist mit Risiken verbunden. Ihre Data-Mining-Projekte beginnen mit Plänen. Bewegen Sie sich nicht auf Software, bis Sie definiert haben, was Sie erreichen möchten, und Ihre eigenen Arbeitsanforderungen. Eine gute Vorbereitung schützt Sie vor diesen allgemeinen Risiken:

• Unzureichende Software-Fähigkeiten: Neue Data Miner stellen häufig fest, dass die von ihnen ausgewählte Software nicht über die volle Funktionalität verfügt, die sie benötigen. Obwohl es verlockend ist, das Problem dem Softwareanbieter vorzuwerfen, wird diese Entschuldigung Ihren Chef oder Kunden wahrscheinlich nicht befriedigen.

  Der erste und wichtigste Weg, um die Auswahl von Produkten zu vermeiden, die nicht Ihren Anforderungen entsprechen, besteht darin, die Auswahl der Software zu verzögern, bis Sie eine gründliche Bewertung durchgeführt haben, um zu bestimmen, welche Anforderungen dies sein werden. Nachdem Sie ein gutes Verständnis dafür haben, was Sie benötigen, ist es sinnvoll, vor dem Kauf entsprechende Tests zu planen. Testen Sie die Software immer, bevor Sie sich an einem Produkt niederlassen.

  Bewerten Sie eine Vielzahl von Produkten. Kostenlose Produkte sind natürlich leicht zugänglich, und die meisten kommerziellen Softwareanbieter lassen Sie ihre Produkte für eine kurze Zeit kostenlos testen. Machen Sie das Beste aus diesen Versuchen, indem Sie einen Testplan erstellen und die Erfolgskriterien festlegen, bevor Sie beginnen.

  Wenn Ihr Softwaretest einen erheblichen technischen Support von einem Anbieter erfordert, z. B. wenn Sie einen Support-Mitarbeiter mehrere Tage lang auf Ihre Website bringen, werden Sie wahrscheinlich aufgefordert, eine Gebühr für diesen Service zu zahlen. (Denken Sie daran, wenn Sie freie Software in Betracht ziehen. Unternehmen, die ihre Software kostenlos vertreiben, verdienen oft Geld mit Verkaufsservices.) Anbieter wenden diese Gebühren manchmal auf Ihren Softwarekauf an. Wenn das nicht angeboten wird, fragen Sie.

  Manchmal besteht das Problem nicht wirklich darin, dass der Software eine notwendige Fähigkeit fehlt, sondern dass der Data Miner nicht genug über dessen Verwendung gelernt hat. Planen Sie Schulungen für jedes Produkt, das Sie erwerben, und beginnen Sie mit dem Training, sobald Sie ein Werkzeug im eigenen Haus mitbringen.

• Überbezahlen: Die Leute merken oft nicht einmal, dass sie ein teureres Produkt gekauft haben, als sie benötigen. Während die kosteneffektivste Wahl für Sie nicht notwendigerweise die mit dem niedrigsten Preisschild ist, gibt es keinen Punkt, für Produktmerkmale zu zahlen, die Sie nicht verwenden werden.

  Ihre beste Verteidigung gegen zu viel bezahlen ist, ein paar Vergleiche zu machen - mit Ihrer Liste der Anforderungen in der Hand. Wenn ein Vertriebsmitarbeiter Sie dazu anregt, ein teureres Produkt auszuwählen, als Sie glauben, stellen Sie Fragen.

  Fragen Sie, welche zusätzlichen Funktionen in dem teureren Produkt enthalten sind und wie sie für Sie relevant sind. Erhalten Sie genügend Informationen, um festzustellen, ob das Upgrade für Ihre Organisation tatsächlich wertvoller ist, oder erhöhen Sie einfach die Provision des Vertriebsmitarbeiters.

• Unnötige Komplexität: Wenn Data Miner sich zusammensetzen, um ein Projekt mit einem neuen Tool durchzuführen, fällt es ihnen manchmal schwerer, sie zu nutzen als erwartet. Manchmal ist es klar, dass das Tool das kann, was nötig ist, aber nicht leicht. In anderen Fällen kann es vorkommen, dass das Produkt eine Anforderung einfach nicht erfüllen kann.

  Eine Möglichkeit, unnötige Komplexität zu vermeiden, besteht darin, Produkte auszuprobieren, bevor eine Auswahl getroffen wird. Geben Sie der Software immer einen Testzeitraum an, bevor Sie sich verpflichten, sie in einer echten Anwendung zu verwenden.

  Gute Data-Mining-Tools sollen Geschäftsanwendern dabei helfen, schnell nützliche Datenmuster zu erkennen. Das ist zumindest das Ziel. Die reale Wahrheit ist jedoch, dass es immer noch Anstrengungen braucht, um neue Werkzeuge zu verstehen und Projekte abzuschließen.