Hvad er de forskellige typer dataminingsteknologi?
Der er mange forskellige typer data mining technology, der bruges til at hente information fra rå data. Hver af disse typer teknologier bruges af forskellige årsager, herunder marketing, sikkerhed og generel informationsindsamling. Dataminingsteknologi bruges ofte til at teste prøver af data i stedet for hele skår af indhold, så analytikere kan verificere og validere mønstre inden for informationsblokkene. Mange virksomheder er specialiserede i at udvikle disse data mining tools til specifikke virksomheder eller til almindelig brug.
En almindelig dataminingsteknik anvendes af forsikringsbranchen til at bestemme standardrisikosatser for sine kunder. Ejendoms- og havnebranchen lider af en svindende reserve af overskud, da markedet ikke understøtter den gamle forretningsmodel, som traditionelt anvendes af forsikringsselskaber. For at sikre rentabelt afkast bruger virksomhederne et data mining-værktøj til at kontrollere hvert krav, når det kommer ind, om det er et sandsynligt tilfælde af svig. Dette sparer industrien store mængder penge hvert år.
Detailhandlere og kundeservicevirksomheder bruger en data mining-teknologi, der forsøger at identificere attributterne for sine bedste kunder. Ved at knytte visse reklamer og strukturen i detailmiljøet til de bedste kundemodeller kan de sikre, at disse forbrugere får den bedst mulige oplevelse. Derudover er dataminingsteknologien designet til at få antallet af disse rentable kunder til at stige ved hjælp af de samme teknikker. Yderligere oplysninger kan give virksomhederne oplysninger om at identificere den ultimative respons fra kundebasen til ændringer og markedsføringsmetoder. Dette hjælper med at drive virksomhedens overordnede strategi, samtidig med at det øger rentabiliteten.
En data mining-teknik, der kaldes slidmodellering, fungerer for alle typer industrier til at identificere kunder, der sandsynligvis vil flytte til andre leverandører eller detailhandlere. Denne data mining-teknologi optimerer information, der giver mulighed for den bedste måde at opbygge loyalitet med et kundegrundlag og undgå potentielle tab i en proaktiv skala. Ved hjælp af information hentet fra de eksisterende kunder, der i øjeblikket handler med et firma, giver teknologien data om dem, der mest sandsynligt accepterer op- og krydsalg for at skabe yderligere indtægter. Det vil også målrette mod de kunder, der traditionelt hopper fra leverandør til leverandør af forskellige grunde, hvilket giver virksomheden potentiale til enten at arbejde med disse klienter eller lade dem gå. Uanset brugen til dataminingsteknologi hjælper disse teknikker med til økonomisk vækst og ansvarlighed.