Hva er datavarehusgruvedrift?

Datavarehus gruvedrift er analysen av informasjonen i en eller flere databaser for å gjøre informasjonen nyttig. Disse databasene, eller datavarehus, er et sentralt depositar for data. Bedrifter samler informasjonen de samler inn på sine kunder i et datavarehus. Når informasjonen er samlet, blir den "utvunnet", og nyttig informasjon trekkes ut fra den for å produsere informasjon som kan hjelpe selskapet å ta forretningsbeslutninger som vil øke fortjenesten eller redusere kostnadene. Forhandlere bruker ofte datavarehusdrift for å analysere og forutsi atferden til kundene sine.

Når en shopper for eksempel går til supermarkedet og gir kassereren sitt hyppige shopperkort, blir informasjon om kjøpene hennes samlet og lagret i selskapets datavarehus. En supermarkedkjede vil ha millioner av data om hva folk kjøper, når, i hvilke mengder og til hvilken pris. En butikk vet kanskje at det ble solgt 50.000 pakker med frosne erter i fjor, men at informasjonen alene ikke er spesielt nyttig. Hvis datavarehusdriften imidlertid avslører at 75% av de frosne ertene ble solgt i løpet av måneder hvor friske erter ikke var tilgjengelige, eller at 10% av ertene ble solgt i løpet av de to ukene frem til Thanksgiving, kan selskapet kanskje være i stand til å bruke denne informasjonen for å øke deres årlige salg av frosne erter.

Bedrifter kan benytte datavarehusteknikk for å forutsi fremtidig salg. Data mining kan også hjelpe dem å estimere effekten av lager- og prisvedtak. På supermarkedet kan datautvikling hindre butikkene i å gå tom for frosne erter i tilfelle en dårlig avling av ferske erter i et gitt år.

Data mining-regresjon er en data mining-teknikk som brukes for å vise hva som sannsynligvis vil skje med en dataverdi hvis noe i ligningen endres. Ved bruk av supermarkedeksemplet, ville regresjon forutsi salget av frosne erter hvis friske erter økte i pris. Regresjon bruker historiske data og bruker en formel for det, som spår fremtidig atferd.

Bedrifter vil ofte bruke et datalager gruvedrift programvare for å samle inn og gruve data. Riktig søknad bestemmes av mengden data de har og typen analyse de ønsker å gjøre. Å velge riktig data mining-verktøy er avgjørende for å samle og tolke nyttige data.