Après des années d'accumulation, la plupart des entreprises et des organisations de grande envergure ont mis en place un système d'information relativement plein de plate-forme telle que CRM, ERP, OA. Les caractéristiques unifiées de ces systèmes sont les suivantes: par l'intermédiaire de l'entreprise ou du fonctionnement de l'utilisateur, en ajoutant enfin, modifier, supprimer, V.V. Le système ci-dessus peut être appelé OLTP (processus de trading en ligne, transactions en ligne), ce qui signifie qu'après un système exécuté pendant un certain temps, il aidera certainement les organisations de collecte d'entreprise beaucoup de données historiques. Cependant, dans la base de données, une grande quantité de données indépendantes n'est que quelques livres qui ne peuvent pas être compris. Les gens d'affaires ont besoin d'informations, c'est une information abstraite qu'ils peuvent comprendre, comprendre et en bénéficier. À ce stade, comment convertir les données en informations, permettant aux hommes d'affaires (y compris les gestionnaires) de saisir pleinement ces informations et de prendre parti des décisions d'information et de soutien, qui est le principal problème de l'intelligence commerciale.
Comment convertir les données existantes dans la base de données en informations nécessaires sur l'entreprise? La plupart des réponses sont des systèmes de rapport. Mettez simplement, le système de rapport peut être appelé des balles, ce qui est un faible déploiement de balle. Aujourd'hui, la plupart des entreprises ont entré une analyse de données intermédiaire appelée biz. Certaines entreprises ont commencé à importer des balles de haute classe, appelées mines de données. Et les entreprises de mon pays, la plupart d'entre elles sont dans la phase de déclaration.
Le système de reporting traditionnel était assez mature, tout le monde connaissait Excel, Signaler Crystal, service de reporting, il a été largement utilisé. Cependant, avec l'augmentation des données, une demande croissante, de plus en plus de défis dans les systèmes de rapport traditionnels.
1. Il y a trop de données. Il y a trop peu d'informations
La forme d'épaisseur MA MA a beaucoup de données, combien d'entrepreneurs examinent chaque DEst-ce que le matériel soigneusement? Quel est le représentant des informations de ces données? Quelle est la tendance? Plus le leader est élevé, plus vous avez besoin d'informations plus simples. Si je suis le président, je dois juste avoir besoin d'une question: notre situation est bonne, c'est mauvais?
2. Il est difficile d'interagir avec l'analyse pour comprendre différentes combinaisons
Le rapport personnalisé est trop mort. Par exemple, nous pouvons énumérer des ventes dans différentes zones et différents produits de la table et des ventes de clients dans différentes zones et différents âges répertoriés dans une autre table. Cependant, ces deux tables ne peuvent pas répondre à des questions telles que "la situation des jeunes clients de la Chine du Nord). Les problèmes commerciaux nécessitent souvent plusieurs angles d'analyse interactive.
3. Il est difficile de découvrir les règles potentielles
Le système de table est généralement des informations de données sur la surface, mais quelles règles sont dans les profondeurs de données importantes? Type de client qui est la valeur maximale de la valeurNotre et dans quelle mesure le produit se comporte-t-il? Les règles les plus profondes, plus la valeur du support décisif est grande, mais elle est difficile à creuser.
4. Il est difficile de suivre l'historique, la formation de données est l'île
Il existe de nombreux systèmes d'entreprise et données existant à différents endroits. Les anciennes données (en tant que données d'un an) sont souvent soutenues par le système commercial, conduisant à une analyse de macro, l'analyse de longue date est très difficile. Par conséquent, avec le développement de l'ère, les systèmes de rapport traditionnels n'ont pas répondu aux besoins commerciaux croissants et les entreprises qui veulent de nouvelles technologies.
L'ère de l'analyse des données et de l'exploitation minière des données. Il convient de noter que l'analyse des données et des systèmes d'exploration de données est de nous apporter des valeurs de soutien plus décisives, de ne pas remplacer les rapports de données. Le système de rapport a toujours un avantage non identifié et il y aura une analyse de données et un système d'exploitation et le système d'exploitation coexistera.
Deuxièmement, les données d'exploitation Voir vos besoins
En général, tout processus d'excavation des informations de la base de données est appelé mining de données appelé Data. De ce point de vue, l'exploitation minière de données est bi. Toutefois, des termes techniques, l'exploitation minière des données fait référence à: les données de source sont nettoyées et converties et similaires à devenir un ensemble de données appropriées à exploiter. Exploiter des données dans la décomposition de cette connaissance de ce formulaire fixe, il a finalement été utilisé pour analyser d'autres décisions fonctionnant avec le mode de connaissance approprié. À partir de cette vue étroite, nous pouvons identifier: les données de données sont un processus d'extraction de connaissances à partir d'un ensemble de données spécifique
. L'exploitation minière des données est généralement ciblée pour des données spécifiques, des problèmes spécifiques, une sélection d'un ou plusieurs algorithmes d'extraction pour trouver les règles des règles cachées suivantes, couramment utilisées pour prédire, les décisions de soutien.MARDI, CASE VENDRE HPertinence
United States Supermarket a un tel système: lorsque vous achetez un paiement de voiture, les vendeurs sont numérisés après votre produit, vous montrerez quelques nouvelles de Pine sur les ordinateurs, puis les vendeurs vous demanderont bien: nous avons un Publicité à papier jetable publicitaire, située sur la étagère F6, voulez-vous acheter?
Cette phrase n'est pas une promotion générale. Étant donné que le système informatique est bientôt, si vous avez des serviettes, de grandes bouteilles et des salades dans votre panier, 86% des capacités que vous souhaitez acheter une tasse à papier jetable. En conséquence, vous dites, ah, merci, je n'ai jamais trouvé de tasse en papier. Ce n'est pas un actif scientifique magique, mais le système est effectué par l'algorithme de règle concerné dans l'exploitation minière des données.
Données quotidiennes de données, de nouvelles ventes entreront dans le modèle d'exploitation, ainsi que des données historiques dans le passé N, excavées pour gérer le courant de règles d'association le plus précieux. Données similaires, analysant les performances des ventes duLes librairies et ordinateurs en ligne peuvent explorer le lien entre les produits et les forces de l'association.
Rapport de données, analyse des données, mines de données est trois niveaux de BI.Nous pensons que la tendance au cours des prochaines années est de plus en plus de sociétés entrera dans l'analyse des données et l'exploitation minière des données sur la base des rapports de données. Principales décisions pour les entreprises. L'intelligence nous apportera de plus en plus d'avantages.