Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9251 / 1184 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 21:

Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining

< Лекция 20 || Лекция 21: 12345 || Лекция 22 >
Аннотация: В лекции процесс Data Mining рассматривается с точки зрения организационных факторов, а также в соответствии с известными методологиями CRISP и SEMMA. Кратко описываются стандарты, имеющие прямое и опосредованное отношение к Data Mining.
Ключевые слова: фирма, программное обеспечение, принятия решений, Data Mining, человеческий фактор, поток данных, flow, Data, ПО, организационная культура, поток, информация, бизнес-процессы, доступ, специалист предметной области, администратор баз данных, специалист по добыче данных, domain expert, предметной области, специалист, database administrator, определение, загрузка данных, БД, защита данных, анализ, базы данных, минимум, администратор БД, запрос, предметная область, входные данные, место, аналитик, поток информации, project management, architect, data architect, data modeling, business analyst, работ, outsourcing, итеративность, анализ предметной области, интерпретация, координация, контроль, CRISP-DM, industry standard, CRISP, бизнес-процесс, SEMMA, SAS, explore, Modify, model, моделирование, assessment, методология разработки, диаграмма процесса обработки данных, точность, PMML, prediction model, language, group, группа, XML, трансформация данных, приложение, объектный язык, SQL, MDC, COM, OMG, Object, management, org, OPEN, information model, метамодель, OLAP, Java, standard, specification, JSR, API, интерфейс, SQL/MM, OLE, отношение

Бизнес конкретной фирмы не является изолированным, он - часть рынка. Успешность бизнеса зависит не столько от того, как работает фирма, сколько от того, как она работает в сравнении с подобными фирмами рынка. Существует множество различий, нас интересует одно из них - программное обеспечение или инструменты, которые используются для управления бизнесом и принятия решений.

Первый вопрос, который в связи с этим замечанием можно задать менеджеру: "Устраивает ли Вас то программное обеспечение, которое Вы используете для получения новых знаний о делах фирмы?". Если ответ "да", то, возможно, Вы не нуждаетесь в дополнительных инструментах. Но, возможно, у Вас есть вопросы, на которые Вы бы хотели получить ответы, например, почему некоторые Ваши клиенты перешли к конкурирующим фирмам. Ответ на этот и другие вопросы может дать инструмент Data Mining.

В предыдущих лекциях нами был рассмотрен процесс Data Mining с точки зрения этапов, которые должны быть пройдены для получения определенного знания и в итоге - для принятия наиболее верного решения.

Процесс Data Mining можно рассматривать с другой стороны, а именно, с точки зрения организационных и человеческих факторов, которые играют далеко не последнюю роль при внедрении проекта Data Mining.

Организационные Факторы

Когда в организации принято решение использовать Data Mining, первый вопрос, который возникает: "С чего начать?". После того как в организации принято решение использовать технологию Data Mining, необходимо потратить определенное время и усилия, чтобы подготовиться к этому. Необходимо создать определенную организационную окружающую среду.

Поток данных (flow of Data) в организации должен быть приспособлен к Data Mining [17], т.е. сотрудники должны быть заинтересованы в открытом сотрудничестве по обмену информацией. Особенно важно это во взаимодействии между бизнес-отделами и техническими отделами.

Рассмотрим два аспекта, касающихся организационных факторов процесса Data Mining: организационную культуру и деловую окружающую среду.

Чтобы сотрудники могли работать на максимально высоком уровне, организация должна обеспечить свободный поток нужной информации к тому сотруднику, которому она требуется, в четкие сроки и в правильной форме; только тогда возможно будет выработать своевременное оптимальное решение. Лидирующие компании обеспечивают это путем инвестиций в свою информационную инфраструктуру, которая поддерживает бизнес-процессы предприятия [99].

Организационная культура подразумевает активное открытое сотрудничество по обмену информацией между отделами компании и ее сотрудниками.

Это особенно важно во взаимодействии между бизнес-отделами и техническими отделами. Люди должны желать принимать новую информацию и, на основе этого, изменять условия и методы своего труда. Если сотрудники скрывают или защищают свои данные и не желают активно участвовать в обмене информацией и создании новой информации, организация, скорее всего, будет нуждаться во внутреннем или внешнем консультировании для изменения этих фактов. Это всегда непростая задача, но это существенный фактор для достижения успехов при внедрении Data Mining.

Деловая Окружающая среда. Направлять Ваши действия по Data Mining должен бизнес. Руководители высшего звена должны быть заинтересованы во вложении средств в Data Mining, поскольку этот процесс всегда требует значительных затрат. Необходимо четкое понимание проблемы или задачи, которую нужно решить. В организации должна присутствовать готовность открыть доступ к данным и показателям, а также к другим аспектам деятельности.

Интеграция Data Mining в бизнес всегда означает интеграцию соответствующего инструмента в деловую среду организации.

< Лекция 20 || Лекция 21: 12345 || Лекция 22 >
Светлана Лазарева
Светлана Лазарева

При текущей загрузке на смогу ежедневно уделять изучению курса указанное в темах время. Возможно ли изучение в персональном темпе? Есть ли ограничения на сроки? 

Дмитрий Прочухан
Дмитрий Прочухан

Можно ли пересдать экзамен ?
 

Галина Шарапова
Галина Шарапова
Россия, Ростов-на-Дону, ДГТУ
Денис Янченко
Денис Янченко
Россия