Menu Sluiten

Maand: maart 2019

Data mining, wel of niet doen?

In dit artikel zullen we vertellen wat data mining is. Daarnaast zullen we meerdere redenen geven waarom het handig kan zijn om data mining wel of juist niet toe te passen.

Wat is data mining?

Data mining betekent ‘graven naar iets waardevols’. Het is een vrij nieuwe bezigheid die gericht is op het vinden van verbanden in grote datasets. Het is niet alleen het toepassen van technieken, het is een proces. Hiermee kunnen analyses voor allerlei toepassingen ingezet worden. De data mining tools van tegenwoordig bieden een steuntje in de rug bij deze processen. Zij automatiseren zo veel mogelijk handwerk van de analist. Hiermee wordt een hoop tijd bespaart. Het is erg nuttig voor bedrijven die gebruik maakt van/werkt met grotere aantallen data.

Wat is het nut?

Het doel is om van beslissingen in het verleden te leren door deze te beschrijven en uit te leggen. Mocht er een kostbare fout gemaakt zijn moet je deze analyseren om te voorkomen dat dit in de toekomst nogmaals gebeurt. Het doel is dus iets te kunnen zeggen over het verleden en de toekomst. Het nuttige van data mining is dat het geld kan besparen. Het kost aardig wat tijd en is een hele bezigheid (mining tools maken het werk wel een stuk makkelijker), maar het is het zeker waard. Door zoals hierboven gezegd fouten te analyseren kan je deze in de toekomst voorkomen en geld besparen. Maar het kan ook zijn dat in het verleden een profitabele beslissing genomen is die je als bedrijf nogmaals zou willen zien of in een iets andere vorm. Door de data te analyseren weet je waar je aan toe bent.

Voordelen

We hebben drie redenen op een rijtje staan waarom data mining nuttig kan zijn voor bedrijven.

  • Als eerste detecteer je afwijkingen. Let op wat er afwijkt van de normale waarden en bespreek/bedenk wat je hier aan kunt doen. Is er sprake van fraude? Dit zijn allerlei handige dingen om te weten.
  • Als tweede kun je de waarden van de toekomst voorspellen door te kijken naar de verzamelde data van de afgelopen periode.
  • Als derde kun je zien wat het aankoopgedrag van klanten zijn. Denk hierbij aan bepaalde producten of diensten die interessant kunnen zijn om aan te gaan bieden.

Nadelen

  • Als je niet weet waar je mee bezig bent is het niet handig om te beginnen aan data mining. Als je niet bewust bent van waar je naar zoekt dan kan je blijven zoeken en zal je het nooit vinden. Weet waar je mee bezig bent, doe het anders niet.
  • Als tweede moet het databeheer goed zijn. Als de data niet goed is heeft het weinig nut om hiermee aan de gang te gaan.
  • Als derde en laatste heeft het geen zin om aan data mining te doen als cruciale data ontbreekt. Als je ergens informatie uit wilt halen maar de benodigde data ontbreekt dan schiet je hier niets mee op.

Data mining

 

Lees meer