תוכן עניינים:
עולם העסקים מזמזם בגלל גילוי נתונים. על פני השטח זה נראה כמו מונח פשוט, אבל ביטוי לתפוס זה אומר יותר מ"מצאת דברים בחוץ. " אז מה זה גילוי נתונים, באמת? ואיך זה משתלב בנוף המודרני של מובייל, אנליטיקס וביג דאטה?
גילוי נתונים, המכונה לעיתים כריית נתונים, כרוך באיסוף וניתוח נתונים, ואז הצגת הממצאים בפורמטים קריאים ושימושיים. במונחים הבסיסיים ביותר, גילוי נתונים הוא תהליך של חיפוש דפוסים בתוך נתונים ושימוש בדפוסים אלה כדי לעמוד ביעד עסקי מסוים.
כמובן שיש יותר גילוי נתונים מאשר התאמת נקודות. ארגונים משתמשים בגילוי נתונים למגוון רחב של יעדים ויישומים בתחומים שונים - ובעולם מודרני, דיגיטלי, יש יותר נתונים לגלות מתמיד.
מאיפה הגיע גילוי הנתונים?
בעוד שגילוי נתונים חדש יחסית בלקסיקון "החם" של מונחים עסקיים דיגיטליים, השיטות והאסטרטגיות אינן כה חדשות. קודמו של המונח, כריית נתונים, הוצג בשנות התשעים, אך עסקים וארגונים משתמשים בצורה כלשהי של גילוי נתונים מאז שחר המסחר.
גילוי נתונים מודרני כאסטרטגיה עסקית נוצר בעקבות עליית נתונים גדולים - מונח תפיסה המתאר את הצמיחה האחרונה והעריכית יחסית של מערכי נתונים גדולים ומורכבים, שבהם נפח המידע הגדול פוסל באמצעות כלי מסד נתונים וכלים ארגוניים כדי לחלץ כל דבר שימושי.
עם זאת, נתונים גדולים הם עניין גדול לעסקים של ימינו, מכיוון שבין כל הנתונים המובנים והלא מובנים הם דפוסים שימושיים מאוד שניתן להשתמש בהם לשיפור אסטרטגיות שיווק, החזר ROI ורווחים. לפיכך פלטפורמות גילוי נתונים נועדו לאפשר לארגונים דרכים קלות יותר לאתר, לנתח ולחלץ נתונים רלוונטיים.
כיצד פועלת גילוי נתונים
פלטפורמות לגילוי נתונים מורכבות בדרך כלל מכמה כלים המקושרים זה לזה ועובדים יחד להוציא נתונים ולהציגם בצורה משמעותית. ישנן מספר דרכים שונות שהכלים הללו מוצאים ומזהים מידע רלוונטי, אך רובם נסובים על שלוש שיטות אנליטיות בסיסיות:- מטא נתונים: כל התוכן הדיגיטלי מכיל מטא נתונים, או "נתונים על נתונים". מידע זה מוסתר בדרך כלל ממשתמשי קצה, אך נראה בקצה האחורי. מטא נתונים מאוחסנים בדרך כלל באמצעות טבלאות ותכונות עמודות - כך שכלים לגילוי נתונים המשתמשים במטא נתונים יחפשו התאמות בשם העמודה, גודל הנתונים וסוג הנתונים.
- תוויות: במקרים רבים, נתונים נוצרים ומקובצים תחת תוויות, או תגים, המתארים את הנתונים בתוך אותה קבוצה. תגים אלה עשויים להיווצר בעת יצירת הנתונים, או להוסיף אותם לעיון ומידע נוסף. תוויות או תגים דומים למטא נתונים, אם כי פחות רשמיים.
- תוכן: אסטרטגיה זו מנתחת את הנתונים עצמם, ולא תוויות או מטא נתונים מצורפים.
לאחר ניתוח הנתונים ניתן להשתמש בכלי גילוי נתונים אחרים להצגת מערכות היחסים, המגמות או הדפוסים שהתגלו בפורמט שימושי. גרפים, טבלאות ותרשימים הם כלי מצגת בסיסיים המשמשים לגילוי נתונים, אך מצגות מורכבות יותר ועם זאת קריאות יותר, כמו אינפוגרפיקה, זוכות לטובת אנליסטים של נתונים.
מה יכול גילוי נתונים לעשות?
מבחינת השימוש המעשי, ישנם כמעט שימושים בלתי מוגבלים לפלטפורמות וכלים לגילוי נתונים. שיטות ואסטרטגיות אלה משמשות לרוב על ידי ארגונים הפונים לצרכן כמעט בכל ענף, כולל קמעונאות, פיננסים, תקשורת ושיווק, אם כי ארגונים שאינם למטרות רווח, ארגונים עסקיים וסוכנויות ממשלתיות עושים שימוש גם בטכנולוגיה זו.
גילוי נתונים מאפשר לארגון למצוא קשרים בין גורמים פנימיים (כגון מחיר, מיקום מוצר וביצוע עובדים) לבין גורמים חיצוניים (כמו נתוני תחרות, אינדיקטורים כלכליים ודמוגרפיה של לקוחות). קשרים אלה עוזרים לעסקים להמחיש ולהגדיר את ההשפעות של שינויים בגורם אחד או יותר על מכירות, מעורבות לקוחות ורווחים.
הכלים המשמשים לגילוי נתונים מציעים תמונה מפורטת יותר של גורמים משפיעים, ומאפשרים לחברות לכוונן את אסטרטגיות השיווק ואת מסעות הפרסום שלהם עם מידע ממוקד ביותר. מנוע ההמלצה על שירות הווידיאו הזורם הפופולרי נטפליקס הוא דוגמה טובה לטכנולוגיית גילוי נתונים בעבודה. השירות משתמש בנתונים חיצוניים על היסטוריית הצפייה של הלקוחות ונתונים פנימיים על תוכן המדיה בבסיס הנתונים שלהם כדי להציע הצעות אינדיבידואליות לסרטונים חדשים שעלולים לעניין את הלקוחות שלהם.
אולם היישום הפוטנציאלי של גילוי נתונים חורג מצרכנים קמעונאיים. דוגמא אחת היא תוכנת Advanced Scout, תוכנית המשמשת את איגוד הכדורסל הלאומי (NBA). הוא מנתח את תנועות השחקנים מהקלטות תמונה של משחקי כדורסל כדי לעזור למאמנים לפתח אסטרטגיות ותזמור מחזות.
ככל שמתקדמות פלטפורמות גילוי נתונים והטכנולוגיה הופכת לזולה יותר, ארגונים רבים יותר יוכלו להשתמש בכלים אלה כדי להבין טוב יותר את הלקוחות שלהם ולספק הצעות ייחודיות בהתאמה אישית המשפרות את המסחר עבור כולם.
