データマイニング用の組織独自のデータを使用 - ダミー

データマイナーにはデータがありません。また、大規模な組織で作業する場合、データマイニングに潜在的に利用できる既存のデータリソースが数百、場合によっては数千に上ります。あらゆるアクティビティはレコードを生成し、それらのレコードはあなたの原材料になります。この表には、多くのビジネス活動における一般的に収集されたさまざまなデータが示されています。

一般的なビジネス活動から収集されたデータ

事業活動	収集されたデータ
研究	実験データおよび試験データ
製造プロセスデータ;調達記録;生産記録;	検査および試験記録マーケティング
競技者マーケティング情報および販売データ。キャンペーンデータ。	マーケティング費用データ売上高
営業活動;販売データ;顧客情報	フルフィルメント
梱包記録発送記録;出荷苦情	顧客サービス
顧客対話記録;製品とサービスの苦情	サービスの問題テクニカルサポート
サポートのリクエスト;製品の問題報告。設計その他の	製品提案トレーニング
スタッフトレーニング記録;顧客トレーニング記録;	認証およびその他の資格認定記録会計
支払い;監査記録;回収された税金	<！ ----->

それはかなり長いリストですが、それは実際にあなたのビジネスのどこかで既に待っている活動や関連データのほんの小さなサンプルです。

しかし、データが存在することを知っていることは、データマイニングにアクセスして使用することと同じではありません。 1つは、調査対象の特定のビジネス上の問題に関連する内部データの正確な情報が必要です。誰がそれを集める？アクセスを制御するのは誰ですか？どのような変数（フィールド）が記録され、どの範囲の時間や活動が記録されますか？ドキュメントはどこにありますか？

<！自分のデータを評価する

あなたとあなたのマネージャは、データマイニングに取り組むプロジェクトを選択する際に、いくつかのオプションから選択できます。あなたは常にツールを選択できます。しかし、データに関して言えば、選択肢がないかもしれません：あなたは現在、あなたまたはあなたの会社に利用可能なデータを使用します。

あなたはこのデータに疑問を持っているかもしれません。あなたはその欠陥に関する何かを知っているでしょう。そして、自分のものよりも大量のデータや異なる種類のデータを持っている他の組織について聞いたことがあります。

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それにもかかわらず、組織の内部データ、日常業務の中で収集された情報は、貴重なリソースです。これは、データマイニングのために持つことができる最高のデータです。すべての外部ソースより多くの点で優れています。

ユニークな関連性：

データは、独自のビジネスに関連しており、そのすべての特徴があります。それはあなた自身の顧客、あなた自身の製品、あなた自身のビジネスプラクティスに関するものです。このデータで見つけられるものは、明らかにビジネスにも関係します。

であなたの結果を拒否できる人は誰もいませんが、私たちのビジネスは異なっています 。透明性：自分のデータの出所を知っている（または知ることができます）。変数、データ収集方法、時間、場所、または関係する人々の定義についての謎は存在しないはずです。
詳細： 生データは
、可能な限り細かいレベルで収集されます。 範囲：あなたのデータリソースは、あなたのビジネスで起こっている活動の全範囲をカバーしています。競争上の優位性：
あなた自身の内部データのみを持っています。あなたの現在の競技者や今後の競技者には利用できません。 開発の可能性：
外部からのデータでは不可能な方法で独自のデータを構築できます。複数のソースからの情報を統合する場合、データには必要な識別子が含まれます。お客様の詳細を知りたい場合は、氏名と連絡先情報があり、他のレコードを参照したり、調査したり、電話したり個人的な会話をすることができます。より詳細なデータや追加のデータが必要な場合は、データ収集の実践を変更することができます。
あなた自身のデータについてのもう一つの素晴らしいこと：あなたはそれを所有しています。すべてのデータ収集コストは、最初にデータを生成したビジネスユニットによってカバーされていました。データを使用し再利用する際には、料金を支払うことなく、ライセンスに関する問題は発生しません。（あなたはデータストレージやその他のデータ管理の問題に直面しているかもしれませんが、それはどんなデータソースにも当てはまります）。あなた自身のデータリソースはあらゆる点で完璧ではありません。使用したいデータの一部が収集されていないか、破棄されている可能性があります。データ品質の問題が発生します。もちろん、内部データには限界があります。それはあなた自身の組織についての情報ですが、競合他社の情報はありません。それでも内部データは常にプライマリで最も価値のあるデータリソースになります。

データの取り扱い

データマイニングは、あらゆる種類のデータ分析やレポート作成と同様に、ほとんどの日常業務よりもはるかに多くのデータを使用します。データにアクセスして分析を行うときは、会社のガイドラインに沿って、日常の業務プロセスを妨げないように注意しなければなりません。

データリソースは、貴金属と同じようにプライベートでも現金と同じように扱うことができます。データを尊重して扱い、作業に影響を与えるデータ管理とガバナンスの適切な方法を発見することで、データマイニングの適切なスタートを逃すことはありません。

データガバナンスの法律上およびビジネス上の慣行に従わなければ、深刻な問題につながる可能性があります。データを使用してはならない人、不適切に変更または破棄されないレコード、作成した新しいデータが適切にアーカイブされている人は、データにアクセスしないことが重要です。ドキュメンテーションは必要です。データマイニングの仕事には、多くの法律上の妥当なビジネス慣行要件が関連します。

これは単純ではないかもしれません。利用可能なデータ、アクセスの方法、データを適切に処理して、他の人に邪魔されないようにする方法を発見する必要があります。要するに、あなたは新しいものと新しい人々に関わる必要があります。そして結果的にあなた自身の視野を広げ、より多くのことを成し遂げることができるので、それは価値があるでしょう。

あなたは新しいことを見つけなければなりませんが、データガバナンスの専門家になる必要はありません。データガバナンスとデータ管理の専門家である組織の他の人に頼ることができます。それらと建設的に協力して、法律にとどまり、良いデータ管理プラクティスに従うことができます。