व्यावसायिक क्षेत्रों में डेटा माइनिंग का उपयोग
डेटा माइनिंग को डेटा में ज्ञान खोज के रूप में भी परिभाषित किया जाता है, यह लाखों डेटा (विशेष रूप से संरचित डेटा) के बीच किसी भी विसंगति, सहसंबंध, प्रवृत्ति, या पैटर्न को पहचानने की एक तकनीक है ताकि उन अंतर्दृष्टि को प्राप्त किया जा सके जो व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उपयोगी हो सकती हैं और पारंपरिक विश्लेषण के दौरान छूट गई हों। डेटा माइनिंग का उद्देश्य जटिल संख्यात्मक एल्गोरिदम का उपयोग करके उन तथ्यों या डेटा को ढूंढना है जिन्हें पहले नजरअंदाज किया गया था या ज्ञात नहीं था।
डेटा माइनिंग डेटा साइंस के समान है। इसे एक व्यक्ति द्वारा, एक विशेष स्थिति में, एक विशिष्ट डेटा सेट पर, एक उद्देश्य के साथ किया जाता है। इस चरण में टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग, ऑडियो और वीडियो माइनिंग, चित्रात्मक डेटा माइनिंग, और सोशल मीडिया माइनिंग सहित कई प्रकार की सेवाएं शामिल हैं। यह सरल या अत्यधिक विशिष्ट सॉफ्टवेयर के माध्यम से पूरा किया जाता है।
डेटा माइनिंग को आउटसोर्स करके, सभी काम कम परिचालन लागत के साथ तेजी से किए जा सकते हैं। विशिष्ट फर्म नई तकनीकों का उपयोग करके उस डेटा को सहेज सकती हैं जिसे मैन्युअल रूप से ढूंढना असंभव है। कई प्लेटफॉर्म पर टन डेटा उपलब्ध है, लेकिन बहुत सीमित ज्ञान सुलभ है।
मुख्य चुनौती डेटा का विश्लेषण करके आवश्यक डेटा निकालना है जिसका उपयोग किसी मुद्दे को हल करने या कंपनी के विकास के लिए किया जा सके। डेटा माइन करने और इससे बेहतर निर्णय खोजने के लिए कई शक्तिशाली उपकरण और तकनीकें उपलब्ध हैं।
डेटा माइनिंग का उपयोग निजी और सार्वजनिक दोनों क्षेत्रों में कई उद्देश्यों के लिए किया जाता है। बैंकिंग, बीमा, चिकित्सा, और खुदरा जैसे उद्योग आमतौर पर लागत कम करने, अनुसंधान बढ़ाने, और बिक्री बढ़ाने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करते हैं।
क्षेत्रवार अनुप्रयोग
- बीमा और बैंकिंग: धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम मूल्यांकन (क्रेडिट स्कोरिंग) में सहायता के लिए डेटा माइनिंग एप्लिकेशन का उपयोग करते हैं।
- कंपनियां: कई वर्षों में एकत्रित डेटाबेस के माध्यम से मॉडल स्थापित कर सकती हैं जो भविष्यवाणी करते हैं कि क्या उपयोगकर्ता एक अच्छा क्रेडिट जोखिम है, या क्या दुर्घटना दावा धोखाधड़ी है और अधिक गहन जांच की जानी चाहिए।
- चिकित्सा समुदाय: किसी प्रक्रिया या दवा की प्रभावशीलता का पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करता है।
- फार्मास्युटिकल फर्म: रासायनिक यौगिकों और आनुवंशिक सामग्री के डेटा माइनिंग का उपयोग करके बीमारियों के लिए नए उपचारों पर शोध में मदद करते हैं।
- खुदरा विक्रेता: एफिनिटी प्रोग्राम (शॉपर्स क्लब कार्ड, फ्रीक्वेंट फ्लायर पॉइंट्स, प्रतियोगिताएं) के माध्यम से एकत्र डेटा का उपयोग उत्पाद चयन और प्लेसमेंट निर्णयों, कूपन ऑफ़र, और कौन से उत्पाद अक्सर एक साथ खरीदे जाते हैं की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए कर सकते हैं।
- दूरसंचार सेवा प्रदाता और संगीत क्लब: 'चर्न विश्लेषण' उत्पन्न करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग कर सकते हैं, यह आकलन करने के लिए कि कौन से उपयोगकर्ता ग्राहक के रूप में बने रहने की संभावना रखते हैं और कौन से प्रतियोगी पर स्विच करने की संभावना रखते हैं।
- सार्वजनिक क्षेत्र: डेटा माइनिंग एप्लिकेशन मूल रूप से धोखाधड़ी और अपशिष्ट का पता लगाने के साधन के रूप में उपयोग किए गए थे, लेकिन वे कार्यक्रम प्रदर्शन को मापने और बढ़ाने जैसे उद्देश्यों के लिए भी उपयोग किए जाने लगे हैं।
