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商业世界正在热议数据发现。 从表面上看，这似乎是一个简单的术语，但是这个流行短语的意义不仅仅在于“寻找东西”。 那么什么是数据发现呢？ 它如何适应移动，分析和大数据的现代环境？
数据发现有时也称为数据挖掘，它涉及到收集和分析数据，然后以可读的，可用的格式显示结果。 用最基本的术语来说，数据发现是在数据中查找模式并使用这些模式来满足特定业务目标的过程。
当然，数据发现比匹配点还重要。 组织将数据发现用于各个领域的广泛目标和应用-在现代数字世界中，要发现的数据比以往任何时候都要多。
数据发现来自哪里？
尽管对于数字业务术语的“热门”词典而言，数据发现相对较新，但方法和策略并不是那么新。 该术语的前身是数据挖掘，始于1990年代，但自商业兴起以来，企业和组织就一直在使用某种形式的数据发现。
现代数据发现作为一种业务战略是通过大数据的兴起而实现的，大数据是一个笼统的术语，它描述了大型，复杂数据集的相对较新的指数增长，其中大量信息使用传统的数据库和组织工具排除在外。提取有用的东西。
但是，大数据对当今的企业来说意义重大，因为在所有结构化和非结构化数据中，都是非常有用的模式，可用于改善营销策略，ROI和利润。 因此，数据发现平台旨在为组织提供更简便的方法来查明，分析和提取相关数据。
数据发现如何工作
数据发现平台通常由捆绑在一起的多个工具组成，可以协同工作以提取数据并以有意义的方式呈现数据。 这些工具有多种不同的方式来查找和标识相关信息，但是其中大多数围绕三种基本分析方法：- 元数据：所有数字内容均包含元数据或“有关数据的数据”。 此信息通常对最终用户隐藏，但在后端可见。 通常使用表和列属性存储元数据-因此，使用元数据的数据发现工具将在列名，数据大小和数据类型中寻找匹配项。
- 标签：在许多情况下，会生成数据并将其分组在描述该组内数据的标签或标签下。 这些标签可以在创建数据时生成，也可以添加以供参考和其他信息。 标签或标签类似于元数据，尽管形式较不正式。
- 内容：此策略分析数据本身，而不是附加的标签或元数据。
分析数据后，可以使用其他数据发现工具以有用的格式显示发现的关系，趋势或模式。 图形，表格和图表是数据发现中使用的基本表示工具，但是更复杂但可读性更强的表示形式（例如信息图表）正受到数据分析师的青睐。
数据发现可以做什么？
在实际使用方面，数据发现平台和工具几乎不受限制地使用。 这些方法和策略是几乎每个行业的面向消费者的组织（包括零售，金融，通信和营销）最常使用的方法，尽管非营利组织，企业对企业的组织和政府机构也使用了这种技术。
数据发现使组织能够找到内部因素（例如价格，产品定位和员工绩效）与外部因素（例如竞争数据，经济指标和客户人口统计）之间的关系。 这些关系可帮助企业说明和定义一个或多个因素变化对销售，客户参与度和利润的影响。
数据发现中使用的工具提供了更详细的影响因素图，并允许公司使用针对性强的信息来微调其营销策略和广告活动。 流行的流视频服务Netflix上的推荐引擎是工作中的数据发现技术的一个很好的例子。 该服务使用有关客户观看历史的外部数据和有关其数据库中媒体内容的内部数据，以针对可能引起客户兴趣的新视频提出个性化建议。
但是数据发现的潜在应用已经超出了零售消费者。 一个示例是Advanced Scout软件，这是美国国家篮球协会（NBA）使用的程序。 它从篮球比赛的图像记录中分析球员的动作，以帮助教练制定策略和编排比赛。
随着数据发现平台的发展和技术的价格越来越便宜，越来越多的组织将能够使用这些工具来更好地了解他们的客户，并提供独特的，定制的产品，从而改善每个人的商务状况。
