వేలకొలది వ్యాపారాలు డేటా మైనింగ్ పద్ధతులపై ఆధారపడతాయి, ప్రతి సెకనుకు వారు అందుకున్న సమాచారాన్ని నిర్వహించడం. తదుపరి పెద్ద స్టాక్ ధోరణి కోసం చూస్తున్న ఆర్థిక సేవల సంస్థలకు వారి వినియోగదారుల కొనుగోళ్లను ట్రాక్ చేసే రిటైల్ కార్యకలాపాల నుండి, డేటా మైనింగ్ ఒక అమూల్యమైన సాధనంగా మారింది. అనేక సంస్థలు వారి సొంత డేటా మైనింగ్ కార్యకలాపాలు ప్రారంభించడం ద్వారా ఈ అవసరాన్ని నిండి. అయితే, వ్యక్తిగత గోప్యత మరియు ఆన్ లైన్ భద్రత గురించి పెరుగుతున్న ఆందోళనలతో, డేటా మైనింగ్ ఆపరేటర్లు తమ కొత్త వ్యాపారాలు ప్రారంభించినప్పుడు జాగ్రత్త వహించాలి.
బిజినెస్
విజయవంతమైన డేటా మైనింగ్ వ్యాపారాన్ని ప్రారంభించే ఒక ప్రధాన భాగం వారి సొంత డేటా ట్రాకింగ్ చేయడానికి అంతర్గత వనరులు లేని వ్యాపారాలు మరియు పరిశ్రమలు కనుగొనడంలో ఉంది. అనేక చిన్న వ్యాపారాలు డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను అమలు చేయడంలో విఫలమవుతాయి, ఇవి కస్టమర్ రుచి, మార్కెట్ ఎకనామిక్స్ లేదా సాంకేతిక ఆవిష్కరణలలో మార్పులకు గురవుతాయి. డేటా మైనింగ్ వ్యాపారాలు ముఖ్యంగా తక్కువగా పనిచేసే వ్యాపారాధిపతులను కనుగొని వాటిని దోపిడీ చేయటానికి బాగా అమర్చబడి ఉంటాయి, ఎందుకంటే వారు పరిశ్రమలు డేటాను మరియు పరిశీలన ధోరణులను విశ్లేషించి, పెరిగిన అభివృద్ధి మరియు లాభదాయకతకు వారి జ్ఞానాన్ని పరపతి చేయగలవు.
డేటా మైనింగ్ టెక్నిక్స్
డేటా విశ్లేషణ సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలపై ఒక బలమైన అవగాహన ప్రారంభ డేటా మైనింగ్ వ్యాపారం అనుసరించే మార్గాన్ని కూడా నిర్ధారిస్తుంది. ఆర్థిక డేటాలో ధోరణులను విశ్లేషించడానికి ఒక డేటా మైనింగ్ స్టార్ట్అప్ ఉపయోగించే సాధనాలు వినియోగదారుని కొనుగోలు పద్ధతులను ట్రాక్ చేయడానికి రిటైల్ స్టోర్ ఆపరేటర్లచే ఉపయోగించబడిన వాటి కంటే చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి, కనుక వివిధ డేటా మైనింగ్ పద్ధతుల నుండి ఎంచుకోవడం అనేది ప్రారంభంలో వినియోగదారుల రకాలని నిర్ధారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, సంస్థ తన ఖాతాదారుల కోసం దాని స్వంత అనుకూలమైన సాఫ్ట్వేర్ను అభివృద్ధి చేయవచ్చు లేదా SAS వంటి మూడవ పార్టీ పరిష్కారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా గోప్యత మరియు భద్రత
డేటా విశ్లేషణ యొక్క మొత్తం సూత్రాలను విశ్లేషించడానికి, డేటా మైనింగ్ కంపెనీ వినియోగదారుల వ్యక్తిగత డేటాను రక్షించడానికి చర్యలు తీసుకోవాలి. ప్రారంభ డేటా మైనింగ్ వ్యాపారాన్ని సృష్టించే ప్రక్రియలో డేటా రక్షణ మరియు భద్రతా పద్ధతుల అధ్యయనం ఉండాలి. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో డేటా మైనింగ్ కంపెనీల కోసం ఒక ప్రధాన సమస్య డేటా గోప్యతకు సంబంధించిన చట్టాలు. చట్టాలు టెక్నాలజీని పట్టుకోవటానికి ప్రయత్నిస్తున్నందున, చాలామంది వినియోగదారులు వారి వ్యక్తిగత డేటాను ఎలా ఉపయోగిస్తారనే దాని గురించి భయపడుతున్నారు. ఆ కస్టమర్ భయాలు అడ్రసింగ్ వ్యాపార గెలుచుకున్న కీ.
నియంత్రిత పరీక్షలు
డేటా మైనింగ్ ప్రారంభాలు వారి కార్యక్రమాల విశ్వసనీయతను పరీక్షించడానికి మరియు వారి వ్యవస్థల సామర్థ్యాన్ని కొలవడానికి అంతర్గత "ఆల్ఫా" మరియు బాహ్య "బీటా" వినియోగదారులను ఉపయోగించవచ్చు. నియంత్రిత పర్యావరణంలో వారి వ్యవస్థలతో సమస్యలను కనుగొనడానికి సంస్థ దాని ప్రారంభ సమయములో పరీక్షలను నిర్వహించగలదు. ఈ పరీక్షలు సంభావ్య వినియోగదారులకు ప్రారంభ ప్రెజెంటేషన్లను రూపొందించే ముందుగానే ఘన డేటా మైనింగ్ పద్దతిని నిర్మించిందని నిర్ధారిస్తుంది.
