Datamining: belangrijker dan je denkt

by Elke De Wit
Datamining: belangrijker dan je denkt

Datamining is niet nieuw. Toch roept deze term voor de meeste mensen eerder verwarring op. Het gaat niet letterlijk om mijnen natuurlijk, maar toch draait het rond diep graven in beschikbare data om er nuttige informatie uit te halen. Met behulp van Business Intelligence (BI) oplossingen gaan IT’ers hiermee aan de slag.

Wat is datamining?

Moderne bedrijven zijn steeds complexer en afhankelijker van data. De berg aan data blijft namelijk onverbiddelijk groeien. Zo is ook de term ‘big data’ ontstaan, de ontelbare hoeveelheid data die door bedrijven moet worden verwerkt. Door middel van analyse wordt de waardevolle informatie hieruit gehaald.

Elke groothandelaar werkt met verschillende aanbiedingen, inventarisaties, POS-systemen en andere onontbeerlijke elementen om van hun organisatie een succes te maken. Elk van deze systemen brengt bruikbare data met zich mee. Op basis van deze data kunnen de bedrijfsleiders en -managers gefundeerde beslissingen nemen. De waarde van data blijft dus onontkenbaar stijgen. Bovendien kan datamining veel van deze retaildiensten bevorderen, zeker omdat deze sector sterk afhankelijk is van de informatie die ze uit webpagina’s kunnen verzamelen.

De retailsector krijgt een enorme hoeveelheid data te verwerken, afkomstig van verkoopcijfers, het shopgedrag van klanten, klantengeschiedenis, vraag & aanbod en andere belangrijke diensten. Ook het toekennen van de juiste prijs aan de juiste producten is van uiterst belang. Met behulp van datamining kunnen al deze activiteiten beheerd en geanalyseerd worden, zoals bijvoorbeeld het gedrag van klanten monitoren, de beste prijs bepalen en producten categoriseren. Bovendien is datamining ook in tal van andere sectoren een grote hulp, zoals bijvoorbeeld voor telecombedrijven, voor biomedisch onderzoek en voor educatieve organisaties.

Hoe werkt datamining?

Met behulp van een ‘data warehouse’ kan je informatie verzamelen, afkomstig uit verschillende systemen, om deze dan te converteren en te bewaren. ‘Extract, transform and load’ (ETL) wordt dit proces ook wel eens genoemd. Met deze informatie kunnen experts dan aan de slag.

Vroeger werd het consolideren van informatie uitgevoerd binnen een specifieke tijdsspanne, bijvoorbeeld dagelijks, wekelijks of maandelijks. Dit komt omdat de databases toen nog offline moesten zijn om de nieuwe data te verwerken. Bedrijven die 24 uur op 24 open zijn, konden zich dit natuurlijk niet veroorloven. Dit resulteerde in verouderde informatie, waar men nog mee weg kon komen in de jaren 90, maar nu is dit niet langer houdbaar.

Vandaag de dag werken organisaties met realtime ETL-processen. Zo wordt het ‘data warehouse’ vlot en zonder onderbrekingen geüpdatet. Het merendeel van de BI-oplossingen is hiertoe in staat, maar daarmee is het nog niet afgehandeld. Eens de data verzameld is, kunnen gebruikers het rapport met de samenvatting van dit dataproces bekijken. Terug in de jaren 90, moest je over gespecialiseerde kennis beschikken om deze rapporten te analyseren. Nu kunnen deze rapporten naar wens aangepast en gelimiteerd worden, en kost het niet al te veel moeite om hiermee te werken. Met simpele ‘drag & drop’-acties kan de gemiddelde medewerker al met datamining aan de slag.

Bron: www.information-age.com

Zin in meer?

Wil jij ook in staat zijn om waardevolle informatie uit een berg aan gegevens te halen? Zou je ook graag de basistechnieken voor het uitvoeren van analyses onder de knie krijgen? Dan ben je bij de Basisopleiding Datamining aan het juiste adres.

Lees ook