Eksploracja danych

Eksploracja danych to proces analizowania dużych ilości danych w celu odkrywania wzorców i innych informacji. Zwykle przeprowadza się ją na bazach danych, które przechowują dane w uporządkowanym formacie. Dzięki „eksplorowaniu” dużych ilości danych można odkrywać ukryte informacje i wykorzystywać je do innych celów.

Przykłady eksploracji danych

Firma obsługująca karty kredytowe może używać eksploracji danych, aby lepiej poznać zwyczaje zakupowe swoich klientów. Analizując zakupy posiadaczy kart w całych Stanach Zjednoczonych, firma może odkryć zwyczaje zakupowe różnych grup demograficznych, takich jak osoby w różnym wieku, różnego pochodzenia etnicznego i z różnych lokalizacji. Informacje te mogą być przydatne przy oferowaniu poszczególnym osobom określonych promocji. Te same dane mogą także ujawnić wzorce zakupowe w różnych regionach kraju. Informacje te mogą być cenne dla firm, które chcą reklamować się lub otwierać działalność w określonych stanach.

Usługi internetowe, takie jak Google i Facebook, eksplorują ogromne ilości danych, aby dostarczać użytkownikom kierowane treści i reklamy. Na przykład Google może analizować wyszukiwane zapytania, aby odkrywać popularne wyszukiwania w określonych obszarach i przenosić je na początek listy autouzupełniania (sugestii wyświetlanych podczas pisania). Eksplorując dane o aktywności użytkowników, Facebook może odkrywać popularne tematy wśród różnych grup wiekowych i wyświetlać kierowane reklamy na podstawie tych informacji.

Chociaż eksploracja danych jest powszechnie używana do celów marketingowych, ma także wiele innych zastosowań. Na przykład firmy z sektora ochrony zdrowia mogą wykorzystywać eksplorację danych do odkrywania związków między określonymi genami a chorobami. Firmy zajmujące się pogodą mogą eksplorować dane w celu odkrywania wzorców pogodowych, które mogą pomóc w przewidywaniu przyszłych zjawisk meteorologicznych. Instytucje zarządzające ruchem drogowym mogą eksplorować dane dotyczące pojazdów, aby prognozować przyszłe natężenie ruchu i tworzyć odpowiednie plany dla autostrad i ulic.

Wymagania dotyczące eksploracji danych

Eksploracja danych wymaga dwóch rzeczy — dużej ilości danych i dużej mocy obliczeniowej. Im lepiej uporządkowane są dane, tym łatwiej można je eksplorować w poszukiwaniu przydatnych informacji. Dlatego każda organizacja, która chce zajmować się eksploracją danych, powinna aktywnie wybierać, jakie dane rejestrować i jak je przechowywać. Do eksplorowania danych można używać superkomputerów i klastrów obliczeniowych w celu przetwarzania petabajtów danych.