Peran penting dari data mining untuk manajemen pengetahuan

Selama bertahun-tahun, berbagai bisnis yang mengadopsi pendekatan untuk mempertahankan pelanggan mereka / klien dan memenangkan saingan mereka. Dengan pengembangan sistem informasi, perusahaan harus mampu menangkap sejumlah besar data tentang pelanggan dan produk melalui kode barcode scanning, belanja online, ulasan, dll Data ini, mengacu pada: dapat membantu dalam membuat keputusan bisnis, tetapi disimpan dalam database besar utuh selama bertahun-tahun. Tapi, itu adalah untuk memahami perilaku pelanggan, perusahaan membutuhkan integrasi alat inovatif yang dapat mengungkapkan informasi berharga yang tersembunyi di sebuah gudang data yang besar.

Selain itu, kompetisi muncul dan alternatif yang tersedia bagi pelanggan untuk mengembangkan pemeliharaan yang diperlukan dari manajemen hubungan pelanggan yang efektif. Untuk alasan ini, pemilik digunakan pendekatan untuk manajemen pengetahuan untuk mengubah pengetahuan ini menjadi solusi bisnis pelanggan. Berikut peran Layanan Data Mining dan teknologi datang ke dalam bermain untuk mengidentifikasi peluang-peluang baru yang tersembunyi transformasi data ini menjadi informasi yang berguna untuk pelanggan. Knowledge Management (KM) merupakan pusat ini. [19659002] Data Mining [19659002] data mining terutama proses yang menggunakan metode yang berguna cerdas mengungkapkan pola pengetahuan dalam database besar. Dengan penerapan algoritma yang berbeda dapat memprediksi informasi yang berguna dari data yang disimpan, membantu untuk lebih berinteraksi Data bagian. tugas data mining melibatkan dua aspek: prediksi dan deskripsi. Jika ramalan memprediksi nilai yang tidak diketahui dari variabel dengan bantuan beberapa variabel terkenal di set data, deskripsi mengidentifikasi pola yang menarik dan tren dalam data.

Manajemen Pengetahuan

manajemen pengetahuan (KM), kita berarti transformasi data menjadi appropriate` pengetahuan. Menunjuk: definisi apa yang KM dapat menjadi sebuah tantangan karena sifat tidak berwujud pengetahuan; Di mana pengetahuan didefinisikan sebagai kemampuan organisasi untuk secara efektif berbagi pengetahuan untuk mendapatkan keuntungan kompetitif. Selain itu, CM dianggap sebagai salah satu aspek yang paling penting dari bisnis dan karena itu perusahaan perlu tahu bagaimana untuk mendapatkan, menangkap dan berbagi pengetahuan ini untuk meningkatkan kinerja dalam jangka panjang.

data mining dan aplikasinya untuk pemulihan pengetahuan

peran, memainkan data mining dalam manajemen bisnis pengetahuan untuk memperoleh dan penggalian informasi yang berguna dibahas di bawah ini:

Aksi

menggunakan data mining untuk membantu organisasi yang membuat keputusan. Dengan demikian, interaksi menghasilkan Business Intelligence (BI), membantu perusahaan untuk menggunakan dan mengubah pengetahuan dan informasi yang tersedia secara real time untuk pengembangan usaha. Selain itu, metode data mining untuk mengungkapkan informasi tersembunyi pelanggan / produk untuk bisnis yang dapat memberikan pengetahuan yang berharga dan menciptakan BI. Dengan ini, menjadi mudah untuk menganalisis informasi tentang penjualan produk, yang, pada gilirannya, membantu dalam departemen pemasaran dalam perumusan strategi untuk mempromosikan produk.

Selanjutnya, mari kita lihat beberapa aplikasi DM dan CM di bidang bisnis yang menggunakan metode data mining untuk menemukan pola yang menarik dalam pengetahuan Data:

Industri Ritel: adalah industri besar untuk mengumpulkan data tentang penjualan, sejarah pembelian pelanggan, dll Kenaikan karena semakin populernya e-commerce hari ini. Dimana data mining dapat membantu untuk membangun pengetahuan yang luas tentang perilaku pembelian pelanggan dan tren. Mengetahui hal ini, pengecer dapat mencapai kepuasan pelanggan yang lebih baik, mengurangi biaya operasional dan dapat memperpanjang merek mereka.

Bank dan Sektor Keuangan Bank dan sektor keuangan memiliki database besar diisi dengan data keuangan dan ekonomi kritis. Berikut metode DM dapat memberikan manfaat Mengidentifikasi pola dan penyimpangan dalam informasi bisnis dan harga pasar harus diakui global Risiko dan ROI. Membantu bank dalam manajemen risiko, deteksi penipuan, hubungan pelanggan, dan sebagainya, memfasilitasi proses pengambilan keputusan dan berbagi pengetahuan

lembaga perawatan medis. mesin pertambangan, clustering dapat membantu untuk mencapai demografi pasien dengan serius & # 39; penyakit serius seperti kanker, tumor, dll Pengetahuan ini bisa membantu dokter memeriksa gejala dan hubungan yang, pada gilirannya, dapat meningkatkan pengobatan prosedur perawatan dan operasi, dan pencegahan penyakit

industri penerbangan. Sektor ini dapat bermanfaat bagi asosiasi aturan atau metode clustering yang menerima klien. pengetahuan itu, di masa depan, dapat digunakan untuk menawarkan diskon tiket pesawat, dengan penentuan frekuensi pelanggan yang mudah menguap

bisnis online: E-commerce toko dapat mengambil keuntungan besar dari integrasi alat DM & teknik untuk mengekstrak informasi yang disimpan dalam profil pelanggan. Setelah informasi dikumpulkan, pemilik dapat menawarkan rekomendasi produk yang handal kepada pelanggan berdasarkan kepentingan mereka, untuk meningkatkan penjualan.

Perusahaan Asuransi Penanggung dapat menjual lebih banyak kebijakan dan apresiasi mata uang dengan menjalankan kampanye yang efektif. mengeksekusi proses dan mengurangi biaya operasi, setelah mengetahui berapa banyak pelanggan tertarik untuk membeli kebijakan. tuntutan mereka dan kepentingan.

Produksi produsen akan mampu menghasilkan produk yang orang lebih tertarik, setelah mengetahui pilihan mereka melalui DM dan proses KM.



Source by Andrew Hudson