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Ein Data Miner hat nichts ohne Daten. Und wenn Sie in einer großen Organisation arbeiten, haben Sie Hunderte, vielleicht Tausende von vorhandenen Datenressourcen, die potenziell für Data Mining verfügbar sind. Jede Aktivität erzeugt Datensätze und diese Datensätze können zu Ihrem Rohmaterial werden. Die Tabelle zeigt die Vielfalt der gemeinsam gesammelten Daten in einer Reihe von Geschäftsaktivitäten.
| Geschäftstätigkeit | Gesammelte Daten |
|---|---|
| Forschung | Produktinformationen für Wettbewerber; Versuchs- und Prüfdaten |
| Fertigung | Prozessdaten; Beschaffungsaufzeichnungen; Produktionsaufzeichnungen;
Inspektions- und Testaufzeichnungen |
| Marketing | Marketinginformationen und Verkaufsdaten von Wettbewerbern; Kampagnendaten;
Marketingkostendaten |
| Umsatz | Verkaufsaktivität; Verkaufsdaten; Kundeninformationen |
| Erfüllung | Verpackungsunterlagen; Versandaufzeichnungen; Versandbeschwerden |
| Kundenservice | Kundeninteraktionsdatensätze; Produkt- und Dienstleistungsbeschwerden;
Serviceprobleme |
| Technischer Support | Supportanfragen; Produktproblemberichte; Design und andere
Produktvorschläge |
| Schulung | Mitarbeiterschulungsrekorde; Kundentrainingsaufzeichnungen;
Zertifizierungs- und andere Anmeldeinformationen |
| Buchhaltung | Rechnungen; Zahlungen; Prüfprotokolle; Steuern gesammelt und bezahlt |
Das ist eine ziemlich lange Liste, aber es ist wirklich nur ein winziges Beispiel der Aktivitäten und zugehörigen Daten, die bereits irgendwo in Ihrem Unternehmen warten.
Aber zu wissen, dass Daten existieren, ist nicht das Gleiche wie der Zugriff und die Verwendung für Data Mining. Zum einen benötigen Sie genauere Informationen darüber, welche internen Daten für das jeweilige Geschäftsproblem relevant sind, das Sie untersuchen. Wer sammelt es? Wer kontrolliert den Zugriff? Welche Variablen (Felder) werden aufgezeichnet und für welchen Zeitraum oder welche Aktivität? Wo finden Sie Dokumentationen?
Ihre eigenen Daten schätzen
Sie und Ihr Manager können aus einer Reihe von Optionen auswählen, wenn Sie auswählen, welches Projekt mit Data Mining angegangen werden soll. Sie haben immer eine Auswahl an Werkzeugen. Aber wenn es um Daten geht, haben Sie vielleicht gar keine Wahl: Sie nutzen die Daten, die Ihnen oder Ihrem Unternehmen gerade zur Verfügung stehen.
Sie haben möglicherweise Zweifel an diesen Daten. Sie sind sicher, etwas über seine Fehler zu wissen. Vielleicht haben Sie auch von anderen Organisationen gehört, die größere Datenmengen oder andere Datentypen haben als Ihre eigenen.
Nichtsdestotrotz sind die internen Daten Ihrer Organisation, die im Tagesgeschäft gesammelten Informationen, Ihre wertvollste Ressource.Es sind die besten Daten, die Sie für Data Mining haben können. Es ist allen externen Quellen auf verschiedene Weise überlegen:
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Einzigartige Relevanz: Die Daten beziehen sich auf Ihr eigenes Unternehmen mit all seinen Unterscheidungsmerkmalen. Es geht um Ihre eigenen Kunden, Ihre eigenen Produkte, Ihre eigenen Geschäftspraktiken. Was auch immer Sie in diesen Daten entdecken, wird eindeutig auch für das Geschäft relevant sein. Niemand wird in der Lage sein, Ihre Ergebnisse mit dem abzulehnen, aber unser Geschäft ist eine andere Entschuldigung.
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Transparenz: Sie kennen (oder können es herausfinden) die Quellen Ihrer eigenen Daten. Es sollten keine Geheimnisse über die Definitionen von Variablen, die Datenerfassungsmethoden, die Zeit, den Ort oder die beteiligten Personen existieren.
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Detail: Sie haben Rohdaten, , die so detailliert wie möglich erfasst wurden.
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Bereich: Ihre Datenressourcen decken den gesamten Tätigkeitsbereich Ihres Unternehmens ab.
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Wettbewerbsvorteil: Nur Sie haben Ihre eigenen internen Daten. Es ist nicht verfügbar für deine aktuellen oder deine nächsten Konkurrenten.
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Entwicklungspotential: Sie können auf Ihre eigenen Daten aufbauen, die mit Daten von außen nicht möglich wären. Wenn Sie Informationen aus mehreren Quellen integrieren möchten, enthalten Ihre Daten die Kennungen, die Sie dafür benötigen.
Wenn Sie mehr über Kunden wissen möchten, haben Sie ihre Namen und Kontaktinformationen, und Sie können auf andere Datensätze verweisen, sie befragen oder sogar anrufen und ein persönliches Gespräch führen. Wenn Sie detailliertere oder zusätzliche Daten benötigen, können Sie möglicherweise eine Datenerfassungspraxis ändern.
Eine weitere nette Sache über Ihre eigenen Daten: Sie besitzen es. Alle Datenerhebungskosten wurden von dem Geschäftsbereich abgedeckt, der die Daten ursprünglich erstellt hat. Sie zahlen keine Gebühren und müssen bei der Verwendung und Wiederverwendung der Daten keine Lizenzprobleme berücksichtigen. (Es kann zu Problemen bei der Datenspeicherung und anderen Datenverwaltungsproblemen kommen, aber das gilt für jede Datenquelle.)
Ihre eigenen Datenressourcen sind nicht in jeder Hinsicht perfekt. Sie könnten feststellen, dass einige Daten, die Sie verwenden möchten, nicht erfasst oder verworfen wurden. Sie werden mit einigen Datenqualitätsproblemen konfrontiert sein. Und natürlich haben interne Daten Grenzen - es sagt Ihnen etwas über Ihre eigene Organisation, aber nicht über Ihre Konkurrenten. Dennoch sind interne Daten immer Ihre primäre und wertvollste Datenressource.
Umgang mit Daten in Bezug auf
Data Mining verwendet wie jede Art von Datenanalyse oder Berichterstellung viele Daten, viel mehr als die meisten alltäglichen Geschäftsaktivitäten. Wenn Sie auf Daten zugreifen und Analysen durchführen, müssen Sie darauf achten, dies auf eine Art und Weise zu tun, die den Richtlinien Ihres Unternehmens entspricht und Routineabläufe nicht behindert.
Datenressourcen können genauso kostbar und genauso privat sein wie Bargeld. Beginnen Sie den richtigen Start im Data Mining, indem Sie Daten mit Respekt behandeln und geeignete Verfahren für die Datenverwaltung und -verwaltung finden, die sich auf Ihre Arbeit auswirken.
Die Nichtbeachtung gesetzlicher und guter Geschäftspraktiken für die Datenverwaltung kann zu ernsthaften Problemen führen.Es ist wichtig, dass auf Daten nicht von Personen zugegriffen wird, die sie nicht verwenden sollten, dass Datensätze nicht unangemessen geändert oder zerstört werden und dass neue von Ihnen erstellte Daten ordnungsgemäß archiviert werden. Dokumentation ist eine Notwendigkeit. Viele rechtliche und betriebswirtschaftliche Anforderungen werden für Ihre Arbeit im Data Mining relevant sein.
Das mag nicht einfach sein. Sie müssen Dinge darüber herausfinden, welche Daten verfügbar sind, wie Sie Zugriff erhalten und wie Sie die Daten richtig handhaben, damit Sie anderen nicht in die Quere kommen. Kurz gesagt, musst du dich mit neuen Dingen und neuen Leuten beschäftigen. Und es wird sich lohnen, denn Sie werden mehr erledigen und dadurch Ihren eigenen Horizont erweitern.
Sie müssen neue Dinge herausfinden, aber Sie müssen kein Data Governance-Experte werden. Sie können sich auf die anderen in Ihrer Organisation verlassen, die Experten für Data Governance und Datenmanagement sind. Arbeiten Sie konstruktiv mit ihnen zusammen, und sie werden Ihnen helfen, innerhalb des Gesetzes zu bleiben und gute Datenverwaltungspraktiken zu befolgen.
