Тисячі підприємств покладаються на методи інтелектуального аналізу даних для управління інформацією, яку вони отримують кожну секунду. Від роздрібних операцій, що відстежують покупки своїх клієнтів фірмам, що шукають фінансові послуги, шукаючи наступний великий тренд запасів, інтелектуальний аналіз даних став безцінним інструментом. Багато фірм заповнили цю потребу, розпочавши власні операції з видобування даних. Однак із зростанням заклопотаності щодо конфіденційності особистості та онлайн-безпеки оператори інтелектуального аналізу даних повинні проявляти обережність, починаючи з нових підприємств.
Пошук ділових ніш
Велика частина започаткування успішного ведення видобутку даних полягає у пошуку підприємств та галузей, які не мають внутрішніх ресурсів, для здійснення власного відстеження даних. Багато малих підприємств не вдаються до впровадження методів інтелектуального аналізу даних, які можуть залишити їх уразливими до змін смаку клієнтів, ринкової економіки або технологічних інновацій. Підприємства з інтелектуального аналізу даних особливо добре підготовлені для пошуку та експлуатації недоцільних бізнес-ніш, оскільки вони володіють методиками для вивчення даних і виявлення тенденцій в галузях, де вони можуть використовувати свої знання для підвищення росту та прибутковості.
Методи видобування даних
Сильне розуміння інструментів та методів аналізу даних також визначатиме шлях, за яким слідуватиме бізнес запуску даних. Засоби, які використовує стартап для аналізу даних для аналізу тенденцій у фінансових даних, можуть значно відрізнятися від тих, які використовуються операторами роздрібних магазинів для відстеження купівельних моделей клієнтів, тому вибір з різних методів інтелектуального аналізу даних часто визначає типи клієнтів, які буде проводитись запуском. Наприклад, компанія може розробити власне програмне забезпечення для своїх клієнтів або використовувати рішення третьої сторони, наприклад SAS.
Конфіденційність даних і безпека
Хоча принципи аналізу даних зосереджуються на вивченні сукупних даних, компанія з видобування даних також повинна вжити заходів для захисту персональних даних користувачів. Процес створення запуску підприємств з видобутку даних повинен включати вивчення методів захисту даних та безпеки. Основною проблемою для компаній з видобування даних останніми роками були закони, що стосуються конфіденційності даних. Оскільки закони намагаються наздогнати технологію, багато користувачів стурбовані тим, як будуть використовуватися їхні персональні дані. Вирішення цих побоювань клієнтів є ключовим фактором для завоювання бізнесу.
Контрольовані тести
Стартапи з інтелектуального аналізу даних можуть використовувати власних "альфа" і зовнішніх "бета" користувачів для перевірки надійності своїх програм і для вимірювання можливостей своїх систем. Компанія може проводити тести під час запуску, щоб знайти проблеми зі своїми системами в контрольованому середовищі. Ці тести гарантують, що стартап побудував тверду методологію інтелектуального аналізу даних, перш ніж робити свої первісні презентації для потенційних клієнтів.
