到 2025 年，全球数据量预计将达到惊人的 175 ZB，但其中大部分数据仍需加以利用。Gartner 报告称，组织保留了大量“暗数据”或收集但从未分析过的数据，这些数据可占其信息资产的 80%。此外，思科的一项调查显示，81% 的企业领导者正努力应对数据孤岛问题，这阻碍了他们获得有效洞察。
在这些挑战中，数据发现已成为改变游戏规则的过程，使组织能够探索、可视化并从其数据中获得可操作的见解。从检测客户流失模式到发现运营效率低下，数据发现工具使企业能够更快地做出更明智的决策。
在本文中，我们将深入探讨数据发现的基础知识，重点介绍实际应用，讨论工具并分享最佳实践，以帮助组织充分发挥其数据的潜力。
什么是数据发现？
数据发现是收集、分析和可视化数据以发现模式、关系和趋势的探索 伊朗电话号码列表 性过程。它与传统分析的不同之处在于其非结构化、迭代的方法，使企业能够在没有预定义假设的情况下发现意想不到的见解。
数据发现的关键要素包括：
数据探索：调查原始数据以识别结构和异常。
数据分类：按相关性、敏感性或类型组织数据。
可视化：将复杂的数据集转换为可操作的视觉效果，如仪表板和图表。
为什么数据发现在现代分析中如此重要
如今，组织越来越需要预测挑战、发现机遇并适应快速变化的环境。数据发现使团队能够发现传统方法可能忽略的见解，从而促进创新和运营效率。通过推广灵活的探索性方法，它使决策者能够超越静态分析，利用数据作为战略工具。
德雷塞尔大学 LeBow 商学院和 Precisely 在 2023 年进行的一项调查显示，77% 的组织在其项目中优先考虑数据驱动的决策，强调了数据发现在保持现代分析竞争优势方面的关键作用。
数据发现与传统数据分析
传统分析侧重于结构化、假设驱动的调查，而数据发现则致力于探索各种数据集以揭示意想不到的见解。以下是这两种方法的比较：
数据发现过程涉及三个关键阶段，将原始数据转化为可操作的见解。每一步都以最后一步为基础，以发现有意义的模式和趋势：
数据准备
此阶段侧重于清理、规范化和集成来自多个来源的数据，以确保数据的可靠性和一致性。在此步骤中利用数据目录有助于记录和标准化数据集，从而使查找和验证相关数据变得更加容易。
示例：一家零售公司使用数据目录将销售数据、供应商记录和天气预报整合到统一的数据集中，从而实现准确的需求分析。
数据探索
通过统计和视觉技术，此步骤可揭示数据集内的模式、相关性和异常。它使组织能够发现原本可能隐藏的趋势。
示例：零售商发现区域气候模式与冬季外套需求之间存在很强的相关性，这凸显了库存优化的机会。
可视化
最后阶段涉及使用仪表板、图表或热图呈现见解，以便决策者可以获取研究结果。此步骤将复杂的数据转化为可行的建议。
示例：使用交互式仪表板，商店经理可以跟踪销售趋势并动态调整库存水平，以避免短缺或库存过剩。
这些相互关联的步骤使组织能够获得可行的见解，从而做出更明智、更主动的决策。
数据发现对商业智能的好处
组织正在转向数据发现来获取有意义的见解并推动更明智的决策。通过提高可见性、改善决策并尽早发现问题，数据发现可以改变商业智能。以下是它如何产生可衡量的影响：
更快获得洞察
传统的分析方法通常需要数周时间，但数据发现工具可提供近乎即时的反馈。例如，亚马逊实时分析购物行为，在同一会话内优化产品推荐，从而提高销售额和客户满意度。
增强可见性
有了处理复杂数据集的能力，企业就可以主动规划。例如，沃尔玛利用销售趋势预测黑色星期五期间的需求高峰，确保库存和物流准备就绪。
改善决策
数据发现凸显了机遇并标记了风险。在极地涡旋期间，一家物流公司利用实时天气数据和预测分析重新安排了货运路线，最大限度地减少了延误并保持了服务的可靠性。
异常检测
及早发现违规行为有助于防止代价高昂的中断。银行业中基于人工智能的欺诈检测系统使用交易模式来识别可疑活动、保护资产并减少财务损失。
通过将数据发现集成到工作流程中，企业可以更快、更精确地获得可操作的见解，确保在动态市场中保持竞争力。