Del denne nyhed med dit netværk
Hold dit netværk opdateret på datafronten
Data er ligesom alfabetet: Jo flere bogstaver du har, jo flere ord kan du skrive. Og med ordene kan du skabe sammenhængende, forståelige fortællinger. Men selv det mest udførlige alfabet, eller datasæt, har lille værdi, hvis det ikke kan omsættes til konkrete, brugbare indsigter.
Ved at bruge data mining kan data omdannes fra en rå ressourcer til konkret viden, der fører til konkrete handlinger og forudsigelser. En datadrevet tilgang til at drive forretning, er en effektiv vej til at træffe bedre beslutninger og optimere mange vigtige arbejdsopgaver som markedsføring og salg. Data giver samtidig også et transparent indblik i kundernes behov og adfærd, hvilket kan bruges til at foretage bedre forretningsmæssige beslutninger og tiltag.
Data mining benytter machine learning
Data mining anvender machine learning til at analysere og bedre forstå data. Machine learning hænger tæt sammen med kunstig intelligens og er en teknologi, hvor computere selv lærer at genkende mønstre i informationer og data. Ved machine learning bliver teknologien løbende klogere, når den løser opgaven den bliver stillet overfor. Den avancerede teknologi minder og minder på den måde meget om den menneskelige hjerne, der også bliver klogere på et område, jo flere gange den løser en opgave. Forskellen er dog at en computer både lærer og arbejder langt hurtigere og mere effektivt, end menneskehjernen kan.
Computere er ikke påvirket af menneskelige bias eller fordomme, hvilket gør at den leder efter mønstre i alt data, uden at lade sig påvirke af meningsmålinger eller subjektive holdninger. Ved data mining kigger teknologien dermed i alt den data den får tildelt og kan belyse sammenhænge og indsigter, som mennesker ikke ville have opdaget ved manuel dataanalyse.
Data mining har også mulighed for at forudsige fremtidige udviklinger eller tendenser. Med machine learning bliver teknologien løbende klogere og kan begynde at forudsige mønstre, før de sker. Et eksempel kan være, hvornår en kunde er allermest købsparat, baseret på lignende kunders adfærd.