得益于強(qiáng)大的個(gè)人電腦、軟件和服務(wù)器，數(shù)字計(jì)算從未如此簡(jiǎn)單。

但是計(jì)算什么數(shù)據(jù)以及如何決定從來(lái)沒有像現(xiàn)在這樣困難。

商業(yè)智能不僅僅局限于電子表格，而是著眼于公司在做什么。換句話說(shuō)，就是向后看。分析展望未來(lái)——公司能做什么？

這就是密西沙加，Ont?？偛课挥贛aritzLytyMarketing，一年前開始尋找數(shù)據(jù)挖掘解決方案時(shí)遭到通緝。該公司是總部位于圣路易斯的馬里茨控股公司的一個(gè)部門，該公司專門為北美組織設(shè)計(jì)和實(shí)施忠誠(chéng)度解決方案，例如，為零售商或信用卡公司設(shè)計(jì)的積分或禮品計(jì)劃。

Marit不僅創(chuàng)建了這些程序，還幫助客戶充分利用它們。因此，它經(jīng)常有大量的客戶數(shù)據(jù)，不得不涉水而過(guò)。

該部門的客戶研究主管Maria Pallante表示，雖然Maritz已經(jīng)有了一個(gè)SAS企業(yè)指南來(lái)分析數(shù)據(jù)，但它希望有一個(gè)更深入的數(shù)據(jù)挖掘工具。

她說(shuō)：“我們一直在尋求加強(qiáng)對(duì)客戶的服務(wù)。

她解釋說(shuō)，數(shù)據(jù)是忠誠(chéng)度計(jì)劃的基石。工作者特別需要的是數(shù)據(jù)挖掘工具中包含的預(yù)測(cè)建模能力和處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

“對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是預(yù)測(cè)分析的入口，”企業(yè)戰(zhàn)略戰(zhàn)略集團(tuán)高級(jí)首席分析師埃文說(shuō)。數(shù)據(jù)挖掘使組織能夠找到模式或數(shù)據(jù)集群來(lái)幫助預(yù)測(cè)一些事情。

例如，Pallante表示，其公司客戶希望能夠識(shí)別哪些客戶更有可能響應(yīng)營(yíng)銷計(jì)劃，或者哪些客戶有轉(zhuǎn)向其他產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)。

奎恩說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘工具越來(lái)越多地被列為SAS、IBM、BusinessObjects和Hyperion提供的產(chǎn)品的一部分。在最近的一項(xiàng)研究中，他發(fā)現(xiàn)了61家商業(yè)智能提供商，其中約三分之一提供數(shù)據(jù)挖掘功能。

以馬蒂斯為例，在對(duì)記分卡上的一些解決方案進(jìn)行評(píng)估后，它選擇了薩斯企業(yè)礦工。一年半后，帕蘭特對(duì)這個(gè)選擇感到滿意，部分原因是軟件強(qiáng)大的建模工具。數(shù)據(jù)挖掘幫助她的公司根據(jù)客戶以前的交易為他們提供正確類型的解決方案。

Quinn表示，新版數(shù)據(jù)挖掘解決方案組織的趨勢(shì)是包括可視化工具，以幫助向非技術(shù)人員提供圖表或圖表中的數(shù)據(jù)。他說(shuō)，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)挖掘解決方案正變得“更適合業(yè)務(wù)分析師”，這不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的操縱。

他們還更多地利用開源相關(guān)技術(shù)，如R統(tǒng)計(jì)編程和大學(xué)教授的語(yǔ)言環(huán)境。與一些軟件供應(yīng)商依賴的專有編碼語(yǔ)言相比，數(shù)據(jù)分析師更容易接受它。此外，我們尋找使用預(yù)測(cè)模型標(biāo)記語(yǔ)言(PMML)來(lái)定義模型的軟件。PMML允許用戶在多個(gè)應(yīng)用程序之間共享模型。

Quinn補(bǔ)充道，不要只尋找數(shù)據(jù)挖掘解決方案，而是要找到一個(gè)提供多種數(shù)據(jù)相關(guān)功能的分析平臺(tái)。他指出，在挖掘之前，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和加載，然后進(jìn)行分析，然后以業(yè)務(wù)經(jīng)理可以使用的方式呈現(xiàn)。

奎恩說(shuō)：“地球上任何一家合理的公司都應(yīng)該從事數(shù)據(jù)挖掘等工作?！彼麄兊母?jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能是。"

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