Тысячи предприятий используют методы интеллектуального анализа данных для управления информацией, которую они получают каждую секунду. Интеллектуальный анализ данных стал бесценным инструментом - от розничных операций, отслеживающих покупки своих клиентов, до компаний, предоставляющих финансовые услуги, которые ищут следующую крупную тенденцию акций. Многие фирмы восполнили эту потребность, начав свои собственные операции по сбору данных. Однако в связи с растущим беспокойством в отношении личной конфиденциальности и онлайн-безопасности операторы интеллектуального анализа данных должны проявлять осторожность при открытии своих новых предприятий.
В поисках ниш для бизнеса
Основная часть запуска успешного бизнеса по добыче данных заключается в поиске предприятий и отраслей, которым не хватает внутренних ресурсов для самостоятельного отслеживания данных. Многие малые предприятия не могут внедрить методы интеллектуального анализа данных, которые могут сделать их уязвимыми к изменениям вкуса клиентов, рыночной экономики или технологических инноваций. Компании, занимающиеся интеллектуальным анализом данных, особенно хорошо оснащены для того, чтобы находить и использовать неэффективные бизнес-ниши, поскольку у них есть методы для анализа данных и выявления тенденций в отраслях, где они могут использовать свои знания для ускорения роста и повышения прибыльности.
Методы добычи данных
Знание инструментов и методов анализа данных также определит путь, по которому пойдет бизнес по запуску интеллектуального анализа данных. Инструменты, используемые стартапом для анализа данных для анализа тенденций в финансовых данных, могут значительно отличаться от инструментов, используемых операторами розничных магазинов для отслеживания моделей покупок, поэтому выбор из различных методов анализа данных часто будет определять типы клиентов, которых будет запускать стартап. Например, компания может разработать собственное программное обеспечение для своих клиентов или использовать стороннее решение, такое как SAS.
Конфиденциальность и безопасность данных
Хотя принципы анализа данных сосредоточены на проверке агрегированных данных, компания, занимающаяся интеллектуальным анализом данных, также должна предпринять шаги для защиты личных данных пользователей. Процесс создания стартап-бизнеса по интеллектуальному анализу данных должен включать изучение методов защиты данных и безопасности. В последние годы одной из главных проблем компаний, занимающихся добычей данных, были законы о конфиденциальности данных. Поскольку законы пытаются догнать технологию, многие пользователи беспокоятся о том, как будут использоваться их личные данные. Решение этих проблем клиентов является ключом к победе бизнеса.
Контролируемые тесты
Стартапы Data Mining могут использовать внутренних «альфа» и внешних «бета» пользователей, чтобы проверить надежность своих программ и измерить возможности своих систем. Компания может проводить тесты во время запуска, чтобы найти проблемы со своими системами в контролируемой среде. Эти тесты будут гарантировать, что стартап построил надежную методологию анализа данных, прежде чем делать свои первоначальные презентации потенциальным клиентам.
