Сочинение на тему Знание информации о данных (KID), циклический процесс для розничной бизнес-аналитики

На высококонкурентном рынке для компании очень рискованно принимать решение о прогнозировании. Они должны использовать имеющиеся у них данные. С аналитикой данных мы можем извлечь ценность и извлечь выгоду из данных. Для этого Компания должна нанять опытных аналитиков для извлечения знаний из информации, и они должны создать новую систему для решения этой задачи. Компания должна вкладывать деньги и ресурсы. Вместо этого в этом отчете представлена ​​модель KID, основанная на когнитивном подходе, который может собирать данные и знания путем постоянного понимания данных, интерпретации данных в полезную информацию, получения входящей информации и обновления знаний. Этот подход применяется к розничному бизнесу для понимания ситуаций, связанных с покупками и продажей продуктов, с тем чтобы обеспечить предоставление лучшего обслуживания и своевременную адаптацию бизнес-стратегии.

Введение. Данные, информация и знания являются привычными терминами в нашей повседневной жизни. В век информации данные, информация и знания, как правило, используются взаимозаменяемо. Несмотря на многочисленные попытки их определения и создания многих соответствующих определений, по-прежнему, похоже, отсутствует четкая и полная картина того, что означают эти термины и как они связаны друг с другом. Тем не менее, существует общее мнение, что данные, информация и знания являются частью последовательного порядка. Определения данных, информации и знаний и их взаимосвязи являются основой для построения модели KID. Мы объясняем их с прагматической и реализуемой точки зрения [1]. Умный бизнес по определению указывает на способность достигать целей, которые установлены в соответствии с тенденцией развития бизнеса. Ключ к успешной реализации концепции «умного бизнеса» основан на всестороннем понимании окружающего сценария, в котором задействован широкий спектр элементов. Примеры включают просто видение соответствующей компании, глобальную экономическую ситуацию, текущие тенденции, целевой рынок и потребителей и т. Д. Нетрудно придумать тысячи подобных элементов для рассмотрения. Тем не менее, понимание клиентов и продуктов для ориентированных на потребителя компаний является важным элементом понимания данных [1].

Считается, что большие данные и расширенная аналитика могут дать более полезную информацию, чем традиционные инструменты. Тем не менее, это не дано. Компании должны собирать и управлять множеством данных в течение нескольких лет. Более того, они должны нанимать, разрабатывать и удерживать квалифицированных аналитиков, которые могут отличать релевантные от нерелевантных данных, делать правильные предположения и знать, какие надлежащие инструменты или алгоритмы использовать для преобразования информации в идеи. Первое требует времени, а второе увеличивает стоимость. Более того, люди с аналитическим талантом и острой деловой хваткой пользуются высоким спросом и дефицитом [1]. Чтобы снизить нагрузку на компании и поддержать анализ больших данных, в этом документе представлен когнитивный подход, основанный на модели KID. Вместо больших данных он непрерывно воспринимает поступающие данные по частям; интерпретирует их в значимую информацию; впитывает информацию в существующие знания; и обновляет знания так же, как люди. Предварительные знания о клиентах и ​​продуктах, а также экспертные знания и навыки в области розничного маркетинга могут быть предварительно встроены в хранилище знаний в модели KID. Основываясь на этих предыдущих знаниях, опыт и новые знания постоянно накапливаются, обобщаются и оцениваются естественным образом в циклическом процессе знания данных-информации. В некоторой степени этих знаний достаточно, чтобы превратить основанное на данных понимание в эффективные действия на передовой. Между тем, он может поддерживать аналитику больших данных в различении релевантных и нерелевантных данных, составлении правильных предположений и преобразовании информации в идеи [1].

Постановка задачи: всегда было непросто преобразовать имеющиеся данные в полезную информацию и получить конкретные и своевременные знания о клиентах, продуктах и ​​рынках, что, в свою очередь, может помочь увеличить прибыль, сократить расходы и поддержать более эффективное и более эффективное управление. Большие данные и расширенная аналитика могут дать более полезную информацию, но это затратно с точки зрения времени, необходимого для сбора данных, требует квалифицированных аналитиков и динамично меняющегося поведения покупателей. Вместо квалифицированных аналитиков, необходимых для больших данных, предлагается использовать систему, основанную на когнитивной модели. Когда накопленных знаний достаточно для формирования полезной информации, система, основанная на когнитивной модели, может сделать разумные предположения и в некоторой степени выбрать подходящие алгоритмы. Когнитивный подход, основанный на модели KID, предлагается для поддержки процесса перехода от данных к знаниям и получения доступа к имеющимся данным. Цель: чтобы противостоять нехватке квалифицированных аналитиков в больших данных, когнитивная модель KID является альтернативным или дополнительным решением.

Обзор литературы / предыдущая работа: обобщенная сформулированная модель KID для прагматической обработки данных, информации и знаний. Этот документ посвящен пониманию фундаментальных концепций данных, информации, знаний и их взаимосвязей и предлагает общую формулировку (знание – Информация-данные) KID-модель для прагматической трансформации обработки данных, информации и знаний. В этой статье описывается модель KID с упором на формализацию данных, информации и знаний и формулирование их взаимосвязей. Три абстрактные функции, т.е. е. В объяснениях интерпретация (), ассимиляция () и реализация () показано, как они прагматично выполняют преобразование данных в информацию и из информации в знания в сценарии розничного бизнеса.