Что такое сбор данных? Методы настоящего, возможности будущего

В современном мире организации сталкиваются с постоянно растущим объемом данных и проблемой извлечения из них значимой информации. Традиционных методов анализа данных часто недостаточно для обработки такого потока данных, и именно здесь на помощь приходит сбор данных. Сбор данных — это относительно новый подход, который использует моделирование для анализа больших наборов данных и извлечения ценной информации.

В этом сообщении блога мы рассмотрим, что такое сбор данных, его ключевые концепции, преимущества и варианты использования. Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-аналитиком или просто интересуетесь этой темой, этот пост в блоге поможет вам лучше понять технологию обработки данных.

Что такое сбор данных?

Сбор данных — это метод, использующий междисциплинарный подход, включающий высокопроизводительные вычисления, моделирование и симуляцию, а также статистический анализ для глубокого изучения множества вопросов с многочисленными альтернативами. Это инновационный метод изучения неопределенных событий с множеством потенциальных результатов.

Проводя многочисленные эксперименты, сбор данных позволяет нам понять как очевидные, так и неясные результаты, тем самым предоставляя подробные ответы для лиц, принимающих решения, которые борются с вопросами, оставшимися без ответа.

Сбор данных против интеллектуального анализа данных

Сбор данных и интеллектуальный анализ данных — это два разных, но связанных между собой метода, используемых для извлечения информации из больших наборов данных.

Интеллектуальный анализ данных — это метод выявления скрытых идей и закономерностей в больших наборах данных. Он использует ряд методов, таких как статистический анализ, машинное обучение и визуализация, для выявления корреляций и кластеров в данных, подобно тому, как горняки ищут ценные самородки руды. Интеллектуальный анализ данных не требует особого контроля над данными и фокусируется на обнаружении закономерностей и идей, которые уже присутствуют в собранных данных.

сбор данных, напротив, представляет собой контролируемый метод анализа данных. Он включает в себя использование моделирования для создания больших объемов данных и извлечение информации посредством экспериментов.

Фермеры данных управляют моделированием, корректируя параметры и экспериментируя с различными моделями и конструкциями. Этот подход позволяет им генерировать новые данные и легко идентифицировать ключевую информацию, такую ​​как причины и последствия входных факторов и ответов модели, а также визуализировать богатые графические и статистические представления взаимосвязей.

Варианты использования сбора данных

Сбор данных — это универсальный метод, который можно применять в самых разных областях. Некоторые примеры вариантов использования включают в себя:

Финансовые системы, включая фондовые рынки, кредитный риск и страхование, можно моделировать и анализировать с помощью сбора данных. Моделирование предоставляет огромные объемы данных, которые аналитики могут использовать для выявления критических опасностей и возможностей, которые упускают из виду обычные подходы к интеллектуальному анализу данных.

Сбор данных может использоваться в бизнесе для проведения крупномасштабных испытаний с целью выявления фундаментальных причин корпоративной эффективности, таких как поведение клиентов, прогнозирование продаж и т. д. Компании могут улучшить свою деятельность, создать новые продукты и привлечь новых клиентов, производя огромные объемы данных. данные посредством моделирования.

Сбор данных может имитировать влияние многочисленных маркетинговых методов на поведение потребителей и продажи, чтобы найти лучший из них.

• Инженерное дело

Энергетические сети, транспортные системы и производственные процессы моделируются и анализируются с использованием сбора данных в технике. Крупномасштабные испытания помогают инженерам улучшить производительность системы, выявить конструктивные дефекты и найти лучший компромисс между затратами и выгодами.

Фермерство данных позволяет моделировать, оптимизировать и обнаруживать узкие места в проектах транспортных сетей.

Фермерство данных может моделировать сложные биологические процессы в здравоохранении. Имитируя взаимодействие лекарств и дозировок, исследователи могут найти новые методы лечения, которые было бы трудно найти с помощью обычных испытаний.

Например, сбор данных может имитировать взаимодействие фармацевтических препаратов в популяции и выявить эффективные методы лечения определенных заболеваний.

Метеорология и климатология используют сбор данных для понимания и прогнозирования сложных процессов. Моделирование предоставляет огромные объемы данных, позволяя ученым выявлять системные драйверы и делать более точные прогнозы.

Преимущества сбора данных

Благодаря способности понимать большие данные, сбор данных является ключом к разгадке сложных и неопределенных сценариев будущего. Вот ключевые преимущества сбора данных.

• Масштабные эксперименты

Обработка данных облегчает крупномасштабные эксперименты по моделированию. Аналитики могут собирать огромные объемы данных для получения идей и прогнозов. Способность собирать огромные объемы данных позволяет исследовать многочисленные ситуации и входные параметры для извлечения полезной информации, которую невозможно выявить с помощью типичных подходов к интеллектуальному анализу данных.

• Понимание причинно-следственных связей

Манипулирование моделированием и экспериментами в области обработки данных улучшает понимание связей ввода-вывода. Это полезно при попытке понять, как входные компоненты влияют на результат.

Это понимание может помочь специалистам в области финансов, инженерии и здравоохранения выявить движущие силы поведения системы и принять более правильные решения.

Сбор данных можно использовать для анализа неопределенных событий с многочисленными возможными результатами. Это позволяет лицам, принимающим решения, лучше подготовиться к различным сценариям и принимать более обоснованные решения. Например, в таких областях, как финансы и страхование, сбор данных можно использовать для моделирования различных сценариев и стресс-тестирования портфелей, чтобы выявить потенциальные слабые места и принять более обоснованные инвестиционные решения.

Фермерство данных хорошо подходит для обработки больших данных. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных он может извлекать ценную информацию, которую было бы трудно обнаружить с помощью традиционных методов интеллектуального анализа данных. Поскольку большие данные становятся все более распространенными во многих областях, это становится все более важным преимуществом сбора данных.

• Поддержка принятия решений

Сбор данных помогает лицам, принимающим решения, оценить несколько результатов. Это подготавливает организации к различным обстоятельствам и улучшает процесс принятия решений, что может повысить эффективность, результативность и прибыльность.

Недостатки сбора данных

Хотя обработка данных приносит новые и инновационные достижения, она также имеет свои недостатки, которые изложены ниже.

Фермерство данных требует больших вычислительных ресурсов и высокопроизводительных вычислительных ресурсов. Это может быть дорогостоящим, особенно для небольших компаний. Суперкомпьютеры и кластерные вычисления дороги, их сложно устанавливать и обслуживать. Фермерство данных обходится дороже, поскольку для хранения всех полученных данных требуется много места.

Сбор данных сложен и требует навыков моделирования, моделирования и статистического анализа, что затрудняет работу неспециалистов. Для завершения процесса требуется междисциплинарная команда, которую может быть сложно организовать и управлять, особенно для небольших фирм.

Результаты сбора данных ограничены моделями и предположениями, которые могут неточно отражать реальные события. Опыт и понимание разработчика модели также ограничивают модели сбора данных. Сложные модели могут неточно отражать реальную систему, которую они изображают. Из-за этого сбор данных может не дать полного представления о проблеме.

Зарегистрируйтесь в программе профессиональных сертификатов в области науки о данных, чтобы изучить более дюжины инструментов и навыков обработки данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Purdue и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сеансам Ask Me Anything от IBM.

Станьте экспертом в области обработки данных с Simplilearn

В заключение, сбор данных — это мощный подход, который позволяет проводить крупномасштабные эксперименты, понимать причинно-следственные связи и справляться с неопределенностью, а также обрабатывать большие данные с помощью моделирования. Он предоставляет ценную информацию, которая может помочь в принятии решений и может быть применена в различных областях.

Если вы хотите узнать больше о сборе данных и других методах обработки данных, рассмотрите возможность поступления в аспирантуру по науке о данных от Simplilearn. Программа предоставит вам знания и навыки, необходимые для того, чтобы стать профессионалом в области обработки данных и вывести свою карьеру на новый уровень.

Часто задаваемые вопросы

1. Для чего используется ферма данных?

Для хранения, обработки и анализа огромных объемов данных несколько компьютеров и устройств хранения объединяются вместе, образуя ферму данных. Другие возможные приложения включают обработку данных в реальном времени, корпоративный интеллект и хранилища данных.

2. Что такое ферма интеллектуального анализа данных?

Фермы интеллектуального анализа данных — это просто совокупность десятков, сотен или даже тысяч оборудования для майнинга, которое размещается и работает внутри одного здания.

3. Почему обработка данных важна?

Переформатируя информацию так, чтобы ее могла прочитать целевая система, обработка данных повышает ее практичность. Потоки данных могут быть быстро построены с помощью простого в навигации интерфейса, а весь процесс можно запланировать и автоматизировать без особых усилий.

4. Каковы 4 этапа интеллектуального анализа данных?

Четыре этапа интеллектуального анализа данных — это сбор и подготовка данных, моделирование данных, анализ данных и развертывание.

5. Каковы 7 шагов интеллектуального анализа данных?

Семь этапов интеллектуального анализа данных — это очистка данных, интеграция данных, сокращение данных, преобразование данных, интеллектуальный анализ данных, оценка шаблонов и представление знаний.