МОЖЛИВОСТІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ

Більшість організацій накопичують під час своєї діяльності величезні обсяги даних, але єдине, що вони хочуть від них одержати - це корисна інформація. 

Як можна довідатися з даних про те, що потрібно найбільш вигідним для організації клієнтам, як розмістити ресурси найбільш ефективним чином або як мінімізувати втрати? Для вирішення цих проблем призначені новітні технології інтелектуального аналізу. Вони використовують складний статистичний аналіз і моделювання для знаходження моделей і відношень, прихованих у базі даних - таких моделей, що не можуть бути знайдені звичайними методами.

           Модель, як і карта - це абстрактне представлення реальності. Карта може вказувати на шлях від аеропорту до будинку, але вона не може показати аварію, що створила пробку, або ремонтні роботи, які ведуться в даний момент і вимагають об'їзду. Доти поки модель не відповідає існуючим реально відношенням, неможливо отримати успішні результати.

Існують два види моделей: передбачувані й описові. Перші використовують один набір даних з відомими результатами для побудови моделей, що явно передбачають результати для інших наборів, а другі описують залежності в існуючих даних, що у свою чергу використовуються для прийняття керівних рішень чи дій.

Звичайно ж, компанія, що довго знаходиться на ринку і знає своїх клієнтів вже інформована про багато моделей, які спостерігалися протягом декількох останніх періодів. Технології інтелектуального аналізу можуть не тільки підтвердити ці емпіричні спостереження, але і знайти нові, невідомі раніше моделі. Спочатку це може дати користувачеві лише невелику перевагу. Але така перевага, якщо її об'єднати по кожному товару і кожному клієнту, дає істотний відрив від тих, хто не використовує технології Data Mining. З іншого боку, за допомогою методів Data Mining можна знайти таку модель, що приведе до радикального поліпшення у фінансовому і ринковому становищі компанії.