Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).
Faktor : Dolování dat, Data Mining, DMI
Dolování dat, Data Mining, DMI
Kód faktoru

Standardní kód faktoru v MBI.

:
F413
Autor

Jméno a příjmení autora

:
Kulhavý, L. (KIT, VŠE)
Datum poslední úpravy

Datum poslední úpravy ve tvaru rrrr.mm.dd.

:
2016-11-14
Podstatné charakteristik faktoru

Obsahové vymezení faktoru
1. Obsahové vymezení
  • Dolování dat ( Data Mining, DMI ) je proces extrakce relevantních, předem neznámých nebo nedefinovaných informací z velmi rozsáhlých databází.
  • Důležitou vlastností dolování dat je, že se jedná o analýzy odvozované z obsahu dat , nikoli předem specifikované uživatelem nebo implementátorem, a jedná se především o odvozování prediktivních informací.
  • V rámci data miningu se využívá řada metod, např.:
    • Rozhodovací stromy,
    • Rozhodovací pravidla,
    • Neuronové sítě,
    • Bayesovská klasifikace,
    • Evoluční algoritmy,
    • Metody založené na analogii,
    • Induktivní logické programování (ILP).
2. Efekty a výhody
  1. Umožňuje využívat speciální algoritmy, pomocí kterých lze v datech vyhledat strategické informace ,
  2. Umožňuje provádět proces rozsáhlé extrakce relevantních a předem neznámých dat z předem neznámých databází,
  3. Poskytuje informace na prediktivní a deskriptivní bázi,
  4. Představuje silný analytický nástroj managementu v případě dobré znalosti Dmi,
  5. Podporuje detekci založenou na fraudových systémech,
  6. DMi napomáhá detekovat faktory , které mají vliv na zvýšení příjmu a snížení nákladů společnosti,
  7. V oblasti Marketing / Retailnig nabízí managementu užitečné a přesné trendy chování zákazníků,
  8. V oblasti Banking / Crediting představuje podporu finančních institucí v oblasti credit reportingu a dále v oblasti zabývající se úvěrovou politikou,
  9. V oblasti vymáhání trestného práva napomáhá odhalovat trestné činy a pachatele, tím, že pomocí algoritmů zkoumá trendy, zvyky a jiné chování v geograficky ohraničené oblasti,
  10. Ve výzkumu napomáhá vědcům v oblasti analýz, kdy výrazně urychluje jejich proces.
3. Problémy a omezení
  1. Otázky a problémy spojené s nasazením dolování dat jsou formulovány ve scénáři (S460),
  2. Vzniká hrozba potencionálního zneužití osobních údajů ze strany společností vlastnících citlivá data (např. společnost American Express prodala jiné společnosti výpisy kreditních karet svých zákazníků),
  3. V praxi je velmi častá absence vhodného bezpečnostního systému,
  4. Problém zneužití dat ze strany realizátora, popřípadě majitele DMi analýzy,
  5. V praxi špatné povědomí a neznalost DMi ze strany managementu,
  6. Často příliš složitá problematika pro pochopení zákazníka,
  7. Vysoké náklady spojené s implementací.
4. Poznámky, reference
  • Detailnější informace k dolování dat jsou součástí přiloženého souhrnného dokumentu ke skupině faktorů "Data Science a pokročilá analytika" (FSG440 ).